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GPT-SoVITS: 1분 분량의 음성 데이터로 고품질 TTS 모델을 훈련할 수 있는 소량 샘플 음성 복제 도구
MITPythonGPT-SoVITSRVC-Boss 49.7k Last Updated: August 02, 2025
GPT-SoVITS 프로젝트 상세 소개
프로젝트 개요
GPT-SoVITS는 RVC-Boss 팀에서 개발 및 유지 관리하는 혁신적인 텍스트 음성 변환(TTS) 및 음성 복제 프로젝트입니다. 이 프로젝트의 핵심 특징은 극소량의 음성 데이터(최소 1분)만으로 고품질 TTS 모델을 훈련하여 진정한 의미의 소량 샘플 음성 복제 기술을 구현한다는 점입니다.
이 프로젝트는 GPT 및 SoVITS 기술 아키텍처를 기반으로 대규모 언어 모델의 강력한 표현 능력과 고품질 음성 합성 기술을 결합하여 사용자에게 완벽한 음성 복제 솔루션을 제공합니다.
핵심 기능 및 특징
1. 제로샷 및 소량 샘플 TTS
- 제로샷 TTS: 5초 분량의 음성 샘플만으로 즉각적인 텍스트 음성 변환 가능
- 소량 샘플 TTS: 1분 분량의 훈련 데이터를 사용하여 모델을 미세 조정하여 음성 유사도 및 현실감 대폭 향상
- 빠른 훈련: 기존 TTS 모델에 비해 훈련 시간 및 데이터 요구량 대폭 단축
2. 다국어 지원
- 한국어, 중국어, 영어, 일본어, 광둥어 등 다국어 추론 지원
- 훈련 데이터와 목표 언어가 다르더라도 다른 언어 간 추론 가능
- 최적화된 텍스트 프런트엔드 처리로 각 언어의 합성 품질 향상
3. 통합 WebUI 도구
- 보컬 반주 분리: UVR5 기술을 사용하여 오디오에서 보컬과 배경음 분리
- 자동 훈련 세트 분할: 긴 오디오를 훈련에 적합한 짧은 조각으로 지능적으로 분할
- 중국어 ASR: 중국어 자동 음성 인식 기능 통합
- 텍스트 라벨링: 사용자가 고품질 훈련 데이터 세트를 생성하도록 지원
- 원클릭 작업: 복잡한 모델 훈련 프로세스를 간소화하여 초보자에게 적합
4. 다양한 버전 지원
프로젝트는 다양한 요구 사항에 맞게 여러 버전을 제공합니다.
V1 버전
- 기본 기능 완벽
- 초보자가 입문하기에 적합
V2 버전
- 한국어 및 광둥어 지원
- 최적화된 텍스트 프런트엔드 처리
- 사전 훈련된 모델이 2k 시간에서 5k 시간으로 확장
- 저품질 참조 오디오의 합성 품질 개선
V3 버전
- 더 높은 음색 유사도
- 더 안정적인 GPT 모델로 반복 및 누락 감소
- 더 풍부한 감정 표현 지원
- 기본적으로 24k 오디오 출력
V4 버전
- V3 버전의 금속성 인공물 문제 수정
- 오디오 흐림 방지를 위해 기본적으로 48k 오디오 출력
- V3의 직접적인 대체 버전으로 간주됨
V2Pro 버전
- 하드웨어 비용 및 속도가 V2와 유사
- 성능이 V4 버전을 능가
- 성능 요구 사항이 높은 애플리케이션 시나리오에 적합
5. 다중 플랫폼 지원
- Windows: 통합 설치 패키지 제공, 더블 클릭으로 시작 가능
- Linux: conda 환경 설치 지원
- macOS: Apple Silicon 칩 지원
- Docker: 완벽한 Docker 이미지 지원 제공
- 클라우드 배포: AutoDL 클라우드 Docker 체험 지원
6. 풍부한 모델 생태계
- 사전 훈련된 모델은 다양한 언어 및 시나리오를 포괄
- 모델 혼합 및 사용자 정의 훈련 지원
- 오디오 초해상도 모델 제공
- 지속적인 모델 라이브러리 업데이트
기술 아키텍처
핵심 구성 요소
- GPT 모듈: 텍스트 이해 및 음성 특징 생성 담당
- SoVITS 모듈: 고품질 음성 합성 담당
- WebUI 인터페이스: 사용자 친화적인 조작 인터페이스 제공
- 데이터 처리 도구: 오디오 처리, ASR, 분할 등 기능 포함
지원되는 오디오 형식
- 입력: 다양한 일반적인 오디오 형식 지원
- 출력: 24k/48k 고품질 오디오
- 처리: 실시간 처리 및 일괄 처리 지원
응용 시나리오
1. 콘텐츠 제작
- 오디오북 제작
- 비디오 더빙
- 팟캐스트 프로그램
- 교육 콘텐츠
2. 상업 응용
- 고객 서비스 음성 시스템
- 광고 더빙
- 브랜드 음성 맞춤화
- 다국어 현지화
3. 엔터테인먼트 응용
- 게임 캐릭터 더빙
- 가상 스트리머
- 음성 비서
- 창의적인 오디오 제작
4. 연구 개발
- 음성 합성 연구
- 다국어 처리
- 음향 모델 최적화
- AI 음성 기술 검증
프로젝트 장점
1. 기술적 장점
- 데이터 효율성 높음: 최소 1분 훈련 데이터만 필요
- 품질 우수: 실제 사람 음성에 가까운 합성 효과
- 속도 빠름: 빠른 훈련 및 추론
- 안정성 강함: 반복 및 누락 현상 감소
2. 사용 편의성 장점
- 친숙한 인터페이스: 통합 WebUI 조작이 간단
- 완벽한 문서: 자세한 사용 지침 제공
- 커뮤니티 지원: 활발한 오픈 소스 커뮤니티
- 지속적인 업데이트: 정기적으로 새로운 기능 및 개선 사항 발표
3. 오픈 소스 장점
- MIT 라이선스: 오픈 소스 무료 사용
- 투명한 코드: 자유롭게 수정 및 맞춤화 가능
- 커뮤니티 기여: 커뮤니티 기여 및 피드백 수용
- 기술 공유: 기술 교류 및 발전 촉진
시스템 요구 사항
하드웨어 요구 사항
- GPU: CUDA 12.4/12.8을 지원하는 NVIDIA 그래픽 카드(권장)
- CPU: CPU 실행 지원(성능 낮음)
- 메모리: 16GB 이상 RAM 권장
- 저장 공간: 최소 10GB 사용 가능한 공간
소프트웨어 환경
- Python: 3.9-3.11 버전
- PyTorch: 2.5.1 이상 버전
- CUDA: 12.4 또는 12.8 버전
- FFmpeg: 오디오 처리 종속성
설치 및 사용
빠른 설치 (Windows)
- 통합 설치 패키지 다운로드
- 압축 해제 후
go-webui.bat
더블 클릭 - 시작 완료될 때까지 기다린 후 사용 가능
개발 환경 설치
# conda 환경 생성
conda create -n GPTSoVits python=3.10
conda activate GPTSoVits
# 종속성 설치
bash install.sh --device <CU126|CU128|ROCM|CPU> --source <HF|HF-Mirror|ModelScope>
Docker 배포
# Docker Compose 사용
docker compose run --service-ports GPT-SoVITS-CU128
요약
GPT-SoVITS 프로젝트는 음성 복제 기술의 중요한 돌파구를 나타내며, 고품질 음성 합성 기술을 대중화하여 일반 사용자도 쉽게 개인화된 음성 모델을 만들 수 있도록 합니다. 프로젝트의 오픈 소스 특성은 기술의 빠른 발전과 광범위한 응용을 촉진하여 음성 AI 분야에 새로운 가능성을 제시합니다.