🎙️ 语音功能使用说明
LingChat 适配了多种语音合成项目，您可以自己挑选合适的使用：
IMPORTANT
标注 dev 的语音项目表示该项目 只存在于开发版，即暂未正式发布 ，标注 all 的语音项目表示该项目 可用于旧版 LingChat
NOTE
括号内为 LingChat 中对此语音项目的 代号。 代号前缀为 sva 的，说明该项目使用 vits-simple-api作为合成项目。此项目为一个大型整合项目，汇聚了多个语音项目，并提供统一的语音合成服务（人话：一次安装享受多个语音项目）
allVits (sva-vits)：一个传统但是好用的语音项目allStyle-Bert-Vits2 (sbv2)：提供较高质量且快速的日语语音- sbv2api (sbv2api)：sbv2的仅推理版本，如果不需要训练模型 强烈推荐使用此项目代替sbv2
- Bert-Vits2 (sva-bv2)：提供较高质量且快速的中文语音
devGPT-SoVITS (gsv)：高质量且可以不需要模型，只需一个角色的语音就可以合成音频，速度堪忧devIndex TTS (indextts)：提供最高质量且无需模型的语音合成，代价是对电脑要求很高
VITS 和 bv2
简易安装
如果使用开发版，直接在 main.py后面 附加 install sva 即可安装
手动安装
若要使用
Vits和bv2语音功能，Windows 用户请下载链接程序simple-vits-api，Linux 用户请见官方文档，安卓用户......别想了性能太差基本用不了。该项目实现了基于
Vits的简单语音合成 API。如果你是核显只能下载CPU版本。如果有独显建议下载 GPU 版本，速度快。程序默认监听 23456 语音端口，程序默认导入的模型（vits）是 ZcChat 地址 -> 讨论区 -> 角色示范（丛雨）-> YuzuSoft_Vits.zip
模型下载好之后将压缩包
YuzuSoft_Vits.zip解压到 simple-vits-api 的/data/models 目录下，再双击根目录下的start.bat启动就 ok 了如果需要使用其他角色声线，请在
ling_chat/data/game_data/characters/角色名/settings.txt中修改speaker_id这个属性（0~6可选）
NOTE
- 视频演示中的灵灵，语音使用的是Style-Bert-Vits2，不过图方便也可以先用Simple-Vits-API，效果差不多。
- 视频中的音理，请在Discussions区下载人物包，语音请使用Style-Bert-Vits2
- 建议先使用Simple-Vits-API玩玩，国人开发下载方便，需要扩展再用Style-Bert-Vits2
- 经过反映，如果你的电脑是核显或者太久以前的电脑，单个语音可能要一分钟才能生成，而GPU可以1秒内生成，而且会有大量报错可能，核显用户大可能只能放弃语音功能了（哭哭）（其实可以试试，现在应该只需5秒左右一句话）
Style-Bert-Vits2
Style-Bert-Vits2 语音合成更好，还可以自定义训练，详见Style-Bert-VITS2模型训练教程
Windows
简易安装
如果使用开发版，直接在 main.py后面 附加 install sbv2 即可安装
手动安装
从下方相关链接中，下载Style-Bert-Vits2的 Release 的 最新版本 ，解压
先决定这个软件（安装后12GB）的安装位置，然后启动里面的
Install-Style-Bert-VITS2.bat文件（如果之后更改这个软件的位置会有Bug）耐心等待很长时间后，这个软件会安装好。由于这个项目庞大，所以等待时间非常长
下载完毕后，在
model_assests目录中，把下载好的Style-Bert-Vits2模型解压进去打开程序的目录，里面有个
server.bat，启动它即可使用
TIP
要是想使用这个功能，需要在 game_data/characters/<角色名>/settings.txt 中设定 model_name 的参数为导入的模型的名字 模型的名字可以通过启动app.bat中的人物列表中查看
Linux
运行以下命令安装：
# 首先安装uv，已经安装请跳过
pip install uv
# 这里使用了 github 加速站
git clone --depth 1 https://ghfast.top/github.com/litagin02/Style-Bert-VITS2.git
cd Style-Bert-VITS2
uv venv
source .venv/bin/activate
uv pip install "torch<2.4" "torchaudio<2.4" --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 #用于GPU合成，CPU请把后面的 cu118 换成 cpu
uv pip install -r requirements.txt
python initialize.py下载完毕后，在 model_assests 目录中，把下载好的Style-Bert-Vits2模型解压进去
运行以下命令启动：
python server_fastapi.pyTIP
要是想使用这个功能，需要在 game_data/characters/<角色名>/settings.txt 中设定 model_name 的参数为导入的模型的名字 模型的名字可以通过启动app.bat中的人物列表中查看
GPT-SoVITS
摸鱼中……
sbv2api
摸鱼中……
IndexTTS
摸鱼中……
贡献者
shadow01a
qichenya