Easy Voice Toolkit：本地部署的AI语音工具箱

综合介绍

Easy-Voice-Toolkit 是一个基于开源语音项目的多功能工具箱，提供语音识别、语音转录、语音转换、数据集创建和模型训练等多种自动化音频工具。用户可以根据需要选择性地使用这些工具，或按顺序使用它们，将原始音频文件逐步转换为理想的语音模型。该工具箱支持本地部署，用户可以下载轻量级安装包或便携式包进行使用。

功能列表

• 音频处理

• 语音识别

• 语音转录

• 数据集制作（SRT 转换 & WAV 分割）

• 模型训练

• 语音合成

使用帮助

安装流程：

1. 下载轻量安装包：小型包，包含安装说明，但不包含必要的环境依赖和模型。
2. 下载即用型便携包：大型包，包含所有环境依赖和多个模型预设，下载后解压即可使用。

本地部署 - 用户安装：

1. 下载轻量安装包或即用型便携包。
2. 解压缩下载的文件。
3. 运行 .exe 文件或其快捷方式。

本地部署 - 开发者设置环境：

1. 确保已安装 Python 3.8 或更高版本。
2. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/Spr-Aachen/Easy-Voice-Toolkit.git
   

3. 切换到项目目录：

   cd Easy-Voice-Toolkit
   

4. 安装依赖项：

   pip install -r requirements.txt
   

5. 安装 GUI 依赖项：

   pip install pyside6 QEasyWidgets pywin32==300 psutil pynvml darkdetect PyGithub
   

6. 运行程序：

   python Run.py
   

功能操作流程：

1. 音频处理：导入音频文件，选择所需的处理工具（如降噪、剪辑等），应用处理并保存结果。
2. 语音识别：导入音频文件，选择语音识别模型，运行识别并导出文本结果。
3. 语音转录：导入音频文件，选择转录工具，运行转录并导出字幕文件（如 SRT）。
4. 数据集制作：导入音频文件，选择数据集制作工具，进行 SRT 转换或 WAV 分割，生成训练数据集。
5. 模型训练：导入训练数据集，选择模型训练工具，配置训练参数，运行训练并保存模型。
6. 语音转换：导入音频文件，选择语音转换工具，配置转换参数，运行转换并保存结果。

注意事项

• 目前 UI 界面仅支持 Windows 系统。
• 下载和使用过程中请确保网络连接稳定。
• 如果遇到问题，请参考项目仓库中的使用说明和常见问题解答。

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