diff --git a/docs/tr/README.md b/docs/tr/README.md new file mode 100644 index 0000000..0d54557 --- /dev/null +++ b/docs/tr/README.md @@ -0,0 +1,263 @@ +
+ +

GPT-SoVITS-WebUI

+Güçlü Birkaç Örnekli Ses Dönüştürme ve Metinden Konuşmaya Web Arayüzü.

+ +[![madewithlove](https://img.shields.io/badge/made_with-%E2%9D%A4-red?style=for-the-badge&labelColor=orange)](https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS) + +
+ +[![Open In Colab](https://img.shields.io/badge/Colab-F9AB00?style=for-the-badge&logo=googlecolab&color=525252)](https://colab.research.google.com/github/RVC-Boss/GPT-SoVITS/blob/main/colab_webui.ipynb) +[![License](https://img.shields.io/badge/LICENSE-MIT-green.svg?style=for-the-badge)](https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS/blob/main/LICENSE) +[![Huggingface](https://img.shields.io/badge/🤗%20-Models%20Repo-yellow.svg?style=for-the-badge)](https://huggingface.co/lj1995/GPT-SoVITS/tree/main) +[![Discord](https://img.shields.io/discord/1198701940511617164?color=%23738ADB&label=Discord&style=for-the-badge)](https://discord.gg/dnrgs5GHfG) + + +[**İngilizce**](./README.md) | [**Çince (Basitleştirilmiş)**](./docs/cn/README.md) | [**Japonca**](./docs/ja/README.md) | [**Korece**](./docs/ko/README.md) + +
+ +--- + +## Özellikler: + +1. **Sıfır Örnekli Metinden Konuşmaya:** 5 saniyelik bir vokal örneği girin ve anında metinden konuşmaya dönüşümünü deneyimleyin. + +2. **Birkaç Örnekli Metinden Konuşmaya:** Daha iyi ses benzerliği ve gerçekçiliği için modeli yalnızca 1 dakikalık eğitim verisiyle ince ayarlayın. + +3. **Çapraz Dil Desteği:** Eğitim veri setinden farklı dillerde çıkarım, şu anda İngilizce, Japonca ve Çinceyi destekliyor. + +4. **Web Arayüzü Araçları:** Entegre araçlar arasında vokal eşliğinde ayırma, otomatik eğitim seti segmentasyonu, Çince ASR ve metin etiketleme bulunur ve yeni başlayanların eğitim veri setleri ve GPT/SoVITS modelleri oluşturmalarına yardımcı olur. + +**[Demo videomuzu](https://www.bilibili.com/video/BV12g4y1m7Uw) buradan izleyin!** + +Görünmeyen konuşmacılar birkaç örnekli ince ayar demosu: + +https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS/assets/129054828/05bee1fa-bdd8-4d85-9350-80c060ab47fb + +**Kullanıcı kılavuzu: [Basitleştirilmiş Çince](https://www.yuque.com/baicaigongchang1145haoyuangong/ib3g1e) | [İngilizce](https://rentry.co/GPT-SoVITS-guide#/)** + +## Kurulum + +Çin bölgesindeki kullanıcılar için, tam işlevselliği çevrimiçi olarak deneyimlemek üzere AutoDL Bulut Docker'ı kullanmak için [buraya tıklayabilirsiniz](https://www.codewithgpu.com/i/RVC-Boss/GPT-SoVITS/GPT-SoVITS-Official). + +### Test Edilmiş Ortamlar + +- Python 3.9, PyTorch 2.0.1, CUDA 11 +- Python 3.10.13, PyTorch 2.1.2, CUDA 12.3 +- Python 3.9, PyTorch 2.2.2, macOS 14.4.1 (Apple silikon) +- Python 3.9, PyTorch 2.2.2, CPU cihazları + +_Not: numba==0.56.4, py<3.11 gerektirir_ + +### Windows + +Bir Windows kullanıcısıysanız (win>=10 ile test edilmiştir), [önceden paketlenmiş dağıtımı](https://huggingface.co/lj1995/GPT-SoVITS-windows-package/resolve/main/GPT-SoVITS-beta.7z?download=true) indirebilir ve GPT-SoVITS-WebUI'yi başlatmak için _go-webui.bat_ dosyasını çift tıklayabilirsiniz. + +Çin bölgesindeki kullanıcılar, aşağıdaki bağlantılara tıklayıp "Bir kopya indir"i seçerek [0217 paketini](https://www.icloud.com.cn/iclouddrive/061bfkcVJcBfsMfLF5R2XKdTQ#GPT-SoVITS-beta0217) veya [0306fix2 paketini](https://www.icloud.com.cn/iclouddrive/09aaTLf96aa92dbLe0fPNM5CQ#GPT-SoVITS-beta0306fix2) indirebilirler. + +_Not: 0306fix2 sürümü çıkarım hızını iki katına çıkarır ve referans metni olmayan moddaki tüm sorunları giderir._ + +### Linux + +```bash +conda create -n GPTSoVits python=3.9 +conda activate GPTSoVits +bash install.sh +``` + +### macOS + +**Not: Mac'lerde GPU'larla eğitilen modeller, diğer cihazlarda eğitilenlere göre önemli ölçüde daha düşük kalitede sonuç verir, bu nedenle geçici olarak CPU'lar kullanıyoruz.** + +1. `xcode-select --install` komutunu çalıştırarak Xcode komut satırı araçlarını yükleyin +2. `brew install ffmpeg` veya `conda install ffmpeg` komutunu çalıştırarak FFmpeg'i yükleyin. +3. Aşağıdaki komutları çalıştırarak programı yükleyin: + +```bash +conda create -n GPTSoVits python=3.9 +conda activate GPTSoVits + +pip install -r requirements.txt +``` + +### El ile Yükleme + +#### Bağımlılıkları Yükleme + +```bash +pip install -r requirements.txt +``` + +#### FFmpeg'i Yükleme + +##### Conda Kullanıcıları + +```bash +conda install ffmpeg +``` + +##### Ubuntu/Debian Kullanıcıları + +```bash +sudo apt install ffmpeg +sudo apt install libsox-dev +conda install -c conda-forge 'ffmpeg<7' +``` + +##### Windows Kullanıcıları + +[ffmpeg.exe](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffmpeg.exe) ve [ffprobe.exe](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffprobe.exe) dosyalarını indirin ve GPT-SoVITS kök dizinine yerleştirin. + +### Docker Kullanarak + +#### docker-compose.yaml yapılandırması + +0. Görüntü etiketleri hakkında: Kod tabanındaki hızlı güncellemeler ve görüntüleri paketleme ve test etme işleminin yavaş olması nedeniyle, lütfen şu anda paketlenmiş en son görüntüleri kontrol etmek için [Docker Hub](https://hub.docker.com/r/breakstring/gpt-sovits) adresini kontrol edin ve durumunuza göre seçim yapın veya alternatif olarak, kendi ihtiyaçlarınıza göre bir Dockerfile kullanarak yerel olarak oluşturun. +1. Ortam Değişkenleri： + +- is_half: Yarım hassasiyet/çift hassasiyeti kontrol eder. Bu genellikle "SSL çıkarma" adımı sırasında 4-cnhubert/5-wav32k dizinleri altındaki içeriğin doğru şekilde oluşturulmamasının nedenidir. Gerçek durumunuza göre True veya False olarak ayarlayın. + +2. Birim Yapılandırması，Kapsayıcı içindeki uygulamanın kök dizini /workspace olarak ayarlanmıştır. Varsayılan docker-compose.yaml, içerik yükleme/indirme için bazı pratik örnekler listeler. +3. shm_size： Windows üzerinde Docker Desktop için varsayılan kullanılabilir bellek çok küçüktür, bu da anormal işlemlere neden olabilir. Kendi durumunuza göre ayarlayın. +4. Dağıtım bölümü altında, GPU ile ilgili ayarlar sisteminize ve gerçek koşullara göre dikkatlice ayarlanmalıdır. + +#### docker compose ile çalıştırma + +``` +docker compose -f "docker-compose.yaml" up -d +``` + +#### docker komutu ile çalıştırma + +Yukarıdaki gibi, ilgili parametreleri gerçek durumunuza göre değiştirin, ardından aşağıdaki komutu çalıştırın: + +``` +docker run --rm -it --gpus=all --env=is_half=False --volume=G:\GPT-SoVITS-DockerTest\output:/workspace/output --volume=G:\GPT-SoVITS-DockerTest\logs:/workspace/logs --volume=G:\GPT-SoVITS-DockerTest\SoVITS_weights:/workspace/SoVITS_weights --workdir=/workspace -p 9880:9880 -p 9871:9871 -p 9872:9872 -p 9873:9873 -p 9874:9874 --shm-size="16G" -d breakstring/gpt-sovits:xxxxx +``` + +## Önceden Eğitilmiş Modeller + +Önceden eğitilmiş modelleri [GPT-SoVITS Modelleri](https://huggingface.co/lj1995/GPT-SoVITS) adresinden indirin ve `GPT_SoVITS/pretrained_models` dizinine yerleştirin. + +UVR5 (Vokal/Eşlik Ayırma ve Yankı Giderme, ayrıca) için, modelleri [UVR5 Ağırlıkları](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/uvr5_weights) adresinden indirin ve `tools/uvr5/uvr5_weights` dizinine yerleştirin. + +Çin bölgesindeki kullanıcılar, aşağıdaki bağlantıları girerek ve "Bir kopya indir"i tıklayarak bu iki modeli indirebilirler + +- [GPT-SoVITS Modelleri](https://www.icloud.com.cn/iclouddrive/056y_Xog_HXpALuVUjscIwTtg#GPT-SoVITS_Models) + +- [UVR5 Ağırlıkları](https://www.icloud.com.cn/iclouddrive/0bekRKDiJXboFhbfm3lM2fVbA#UVR5_Weights) + +Çince ASR (ayrıca) için, modelleri [Damo ASR Modeli](https://modelscope.cn/models/damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch/files), [Damo VAD Modeli](https://modelscope.cn/models/damo/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch/files), ve [Damo Punc Modeli](https://modelscope.cn/models/damo/punc_ct-transformer_zh-cn-common-vocab272727-pytorch/files) adreslerinden indirin ve `tools/asr/models` dizinine yerleştirin. + +İngilizce veya Japonca ASR (ayrıca) için, modelleri [Faster Whisper Large V3](https://huggingface.co/Systran/faster-whisper-large-v3) adresinden indirin ve `tools/asr/models` dizinine yerleştirin. Ayrıca, [diğer modeller](https://huggingface.co/Systran) daha küçük disk alanı kaplamasıyla benzer etkiye sahip olabilir. + +Çin bölgesindeki kullanıcılar, aşağıdaki bağlantıları girerek bu modeli indirebilirler + +- [Faster Whisper Large V3](https://www.icloud.com/iclouddrive/0c4pQxFs7oWyVU1iMTq2DbmLA#faster-whisper-large-v3) ("Bir kopya indir"i tıklayarak) + +- [Faster Whisper Large V3](https://hf-mirror.com/Systran/faster-whisper-large-v3) (HuggingFace ayna sitesi) + +## Veri Seti Formatı + +TTS açıklama .list dosya formatı: + +``` +vocal_path|speaker_name|language|text +``` + +Dil sözlüğü: + +- 'zh': Çince +- 'ja': Japonca +- 'en': İngilizce + +Örnek: + +``` +D:\GPT-SoVITS\xxx/xxx.wav|xxx|en|I like playing Genshin. +``` + +## Yapılacaklar Listesi + +- [ ] **Yüksek Öncelikli:** + + - [x] Japonca ve İngilizceye yerelleştirme. + - [x] Kullanıcı kılavuzu. + - [x] Japonca ve İngilizce veri seti ince ayar eğitimi. + +- [ ] **Özellikler:** + - [ ] Sıfır örnekli ses dönüştürme (5s) / birkaç örnekli ses dönüştürme (1dk). + - [ ] Metinden konuşmaya konuşma hızı kontrolü. + - [ ] Gelişmiş metinden konuşmaya duygu kontrolü. + - [ ] SoVITS token girdilerini kelime dağarcığı olasılık dağılımına değiştirme denemesi. + - [ ] İngilizce ve Japonca metin ön ucunu iyileştirme. + - [ ] Küçük ve büyük boyutlu metinden konuşmaya modelleri geliştirme. + - [x] Colab betikleri. + - [ ] Eğitim veri setini genişletmeyi dene (2k saat -> 10k saat). + - [ ] daha iyi sovits temel modeli (geliştirilmiş ses kalitesi) + - [ ] model karışımı + +## (İsteğe Bağlı) İhtiyacınız varsa, burada komut satırı işlem modu sağlanacaktır +UVR5 için Web Arayüzünü açmak için komut satırını kullanın +``` +python tools/uvr5/webui.py "" +``` +Bir tarayıcı açamıyorsanız, UVR işleme için aşağıdaki formatı izleyin,Bu ses işleme için mdxnet kullanıyor +``` +python mdxnet.py --model --input_root --output_vocal --output_ins --agg_level --format --device --is_half_precision +``` +Veri setinin ses segmentasyonu komut satırı kullanılarak bu şekilde yapılır +``` +python audio_slicer.py \ + --input_path "" \ + --output_root "" \ + --threshold \ + --min_length \ + --min_interval + --hop_size +``` +Veri seti ASR işleme komut satırı kullanılarak bu şekilde yapılır (Yalnızca Çince) +``` +python tools/asr/funasr_asr.py -i -o <çıktı> +``` +ASR işleme Faster_Whisper aracılığıyla gerçekleştirilir (Çince dışındaki ASR işaretleme) + +(İlerleme çubukları yok, GPU performansı zaman gecikmelerine neden olabilir) +``` +python ./tools/asr/fasterwhisper_asr.py -i -o <çıktı> -l +``` +Özel bir liste kaydetme yolu etkinleştirildi + +## Teşekkürler + +Aşağıdaki projeler ve katkıda bulunanlara özel teşekkürler: + +### Teorik +- [ar-vits](https://github.com/innnky/ar-vits) +- [SoundStorm](https://github.com/yangdongchao/SoundStorm/tree/master/soundstorm/s1/AR) +- [vits](https://github.com/jaywalnut310/vits) +- [TransferTTS](https://github.com/hcy71o/TransferTTS/blob/master/models.py#L556) +- [contentvec](https://github.com/auspicious3000/contentvec/) +- [hifi-gan](https://github.com/jik876/hifi-gan) +- [fish-speech](https://github.com/fishaudio/fish-speech/blob/main/tools/llama/generate.py#L41) +### Önceden Eğitilmiş Modeller +- [Çince Konuşma Ön Eğitimi](https://github.com/TencentGameMate/chinese_speech_pretrain) +- [Çince-Roberta-WWM-Ext-Large](https://huggingface.co/hfl/chinese-roberta-wwm-ext-large) +### Çıkarım için Metin Ön Ucu +- [paddlespeech zh_normalization](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/tree/develop/paddlespeech/t2s/frontend/zh_normalization) +- [LangSegment](https://github.com/juntaosun/LangSegment) +### Web Arayüzü Araçları +- [ultimatevocalremovergui](https://github.com/Anjok07/ultimatevocalremovergui) +- [audio-slicer](https://github.com/openvpi/audio-slicer) +- [SubFix](https://github.com/cronrpc/SubFix) +- [FFmpeg](https://github.com/FFmpeg/FFmpeg) +- [gradio](https://github.com/gradio-app/gradio) +- [faster-whisper](https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper) +- [FunASR](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR) + +## Tüm katkıda bulunanlara çabaları için teşekkürler + + + + \ No newline at end of file