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训练5分钟，通话不限时！ 🌞 因为Bark文本转语音的中文效果远远不如英文的效果好，所以我们采用一种新的技术路径SambertHifigan来实现中文的声音克隆功能。
Docker镜像来自：https://github.com/KevinWang676/Bark-Voice-Cloning/blob/main/README_zh.md 本镜像来自autodl，已经包含模型，体积比较大。
运行时要将app.py映射到/root/app.py
GPU方式
docker run --rm -it --runtime=nvidia \
-v $PWD/workdir:/root/data \
-v $PWD/app.py:/root/app.py \
-p 6666:6006 \
--workdir /root \
registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/hangyanshe/bark-voice-cloning:latest \
/root/miniconda3/bin/python app.py gui
CPU方式
docker run --rm -it \
-v $PWD/workdir:/root/data \
-v $PWD/app.py:/root/app.py \
-e CUDA_VISIBLE_DEVICES=-1 \
-p 6007:6006 \
--workdir /root \
registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/hangyanshe/bark-voice-cloning:latest \
/root/miniconda3/bin/python app.py gui
当前目录下建立workdir，将音频放到目录下，文件名为aud.wav
GPU训练
docker run --rm -it --runtime=nvidia \
-v $PWD/workdir:/root/data \
-v $PWD/app.py:/root/app.py \
--workdir /root \
registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/hangyanshe/bark-voice-cloning:latest \
/root/miniconda3/bin/python app.py train
CPU训练（可能会失败，推荐用GPU）
docker run --rm -it \
-v $PWD/workdir:/root/data \
-v $PWD/app.py:/root/app.py \
-e CUDA_VISIBLE_DEVICES=-1 \
--workdir /root \
registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/hangyanshe/bark-voice-cloning:latest \
/root/miniconda3/bin/python app.py train
训练好之后可以将workdir目录保存起来，底下有output_training_data，pretrain_work_dir是声音可控的模型文件。
workdir下是训练生成的文件，最终生成的音频在workdir/result-xxx.wav
使用GPU
docker run --rm -it --runtime=nvidia \
-v $PWD/workdir:/root/data \
-v $PWD/app.py:/root/app.py \
--workdir /root \
registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/hangyanshe/bark-voice-cloning:latest \
/root/miniconda3/bin/python app.py gen "你吃饭了吗？"
使用CPU
docker run --rm -it \
-v $PWD/workdir:/root/data \
-v $PWD/app.py:/root/app.py \
-e CUDA_VISIBLE_DEVICES=-1 \
--workdir /root \
registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/hangyanshe/bark-voice-cloning:latest \
/root/miniconda3/bin/python app.py gen "你吃饭了吗？"
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