VoiceSculptor：开源语音定制合成框架，自然语言指令驱动的音色设计与语音克隆工具

一、VoiceSculptor是什么

VoiceSculptor 是由西北工业大学音频语音与语言处理研究组（ASLP@NPU） 主导开发并开源的语音智能处理类开源项目，是一款专注于「自然语言可控的语音定制与语音合成」的全链路工具框架，也是当前开源生态中少有的、能通过纯文字描述直接完成音色设计+语音克隆+语音生成的一体化TTS项目。

该项目的核心定位，是解决传统语音合成（TTS）与语音克隆技术的两大核心痛点：一是传统语音克隆需要真实的人声参考音频，无参考音频时无法定制目标音色；二是主流语音合成模型的音色控制维度单一，仅能切换预设音色，无法通过文字实现「温柔的少女音、沉稳的中年男声、带喜悦情绪的播音腔」这类精细化、个性化的音色描述。

VoiceSculptor 彻底打破了这一限制，它将「语音设计（Voice Design）」与「语音克隆（Voice Clone）」两大核心能力深度融合，形成了一套闭环工作流：用户仅需输入一段自然语言描述（比如「28岁温柔的女性播音声线，语速平缓，音量适中，带有轻微的亲切情绪，普通话标准无口音」），项目的语音设计模块会直接生成符合描述的目标音色参考音频，再将该参考音频送入语音克隆模块，最终完成任意文本到「定制音色」的语音合成输出。

从项目属性来看，VoiceSculptor 并非单一的语音模型权重，而是一套完整的开源工具链：包含指令解析模块、语音设计核心模型、音频编码辅助模块、语音克隆对接层、推理部署脚本等全套组件，代码结构清晰、依赖轻量化，既支持个人开发者在消费级显卡上快速部署使用，也支持企业端二次开发与功能集成；项目基于Apache 2.0开源协议，完全免费商用，无使用权限限制，所有预训练模型、推理代码、演示案例均已全量开源。

同时，VoiceSculptor 主打中文语音场景优化，对中文的语音韵律、声调、发音规则做了深度适配，生成的语音无生硬的机器腔，在中文语音合成的自然度、流畅度上表现突出，区别于多数仅适配英文的开源语音项目，是专为中文用户打造的语音定制工具。

二、功能特色

VoiceSculptor 能在开源语音生态中脱颖而出，核心源于其「全链路闭环、高定制化、高性能、易用性强、中文适配度高」五大核心特色，所有功能均围绕「降低语音定制门槛、提升音色可控性、保证生成语音质量」三大核心目标设计，功能亮点具体如下：

1. 核心特色：自然语言指令驱动的「无参考」语音设计能力

这是VoiceSculptor最核心、最具差异化的功能，也是该项目的核心竞争力。

• 无需任何真实人声参考音频，仅通过纯自然语言文本描述，即可完成对目标音色的全维度定制，这也是「VoiceSculptor（语音雕刻师）」项目名的由来——如同用文字雕刻出想要的音色。

• 支持的定制维度极其全面，覆盖语音的基础属性+风格属性+情绪属性，且所有维度均可通过自然语言自由组合描述，无固定模板限制：基础属性包含「性别（男/女/中性）、年龄（少年/青年/中年/老年）、语速（快/慢/平缓）、音量（大/小/适中）、音调（偏高/偏低/柔和）、口音（标准普通话/无方言）」；风格属性包含「播音腔/日常对话/温柔讲述/沉稳庄重/活泼灵动」；情绪属性包含「喜悦/平静/亲切/严肃/温柔/舒缓」。

• 指令解析能力极强，能精准理解复杂的自然语言描述，比如输入「30岁沉稳的中年男性声线，普通话标准，语速稍慢，音量适中，带有温和的讲述情绪，适合朗读散文」，模型能精准捕捉所有描述维度，生成完全匹配的音色，指令跟随无偏差，不会出现「描述温柔女声，生成粗犷男声」的错位问题。

2. 全链路闭环能力：语音设计+语音克隆+语音合成一站式完成

VoiceSculptor 构建了「输入文字指令 → 生成目标音色参考音频 → 克隆该音色特征 → 文本转定制语音输出」的完整闭环工作流，无需对接第三方工具，无需手动处理音频中间件，一次部署即可完成所有操作：

• 语音设计模块的输出结果，可直接作为语音克隆模块的「参考波形」，无需额外的音频格式转换、降噪处理；

• 无缝对接成熟的CosyVoice2语音克隆模型，该模型是当前开源生态中音色还原度最高的语音克隆模型之一，能精准捕捉VoiceSculptor生成的音色特征，保证最终合成语音的一致性；

• 支持「一次设计，无限复用」：设计好的目标音色参考音频可保存为本地文件，后续无需重新输入指令，直接调用该音频即可完成同音色的语音合成，大幅提升使用效率。

3. 高性能与优质的语音生成效果，中文场景深度优化

VoiceSculptor 不仅功能新颖，在语音生成的「硬质量」上也表现优异，核心体现在三个方面：

• 自然度高，无机器腔：针对中文的声调、韵律、连读、停顿规则做了深度优化，生成的语音语句流畅、断句合理，语调起伏贴合真人表达习惯，彻底摆脱传统TTS的「生硬朗读感」；

• 音色还原度精准：语音克隆环节对接的CosyVoice2模型，能做到「克隆音色与参考音色95%以上相似度」，设计的音色特征不会丢失，多次生成同指令的语音，音色一致性极高；

• 评测数据优异：在专业的Instruct TTS Eval（中文） 语音指令跟随基准测试中，VoiceSculptor取得了平均67.3%的综合得分，该成绩超越了MiMo-Audio-7B-Instruct、VoxInstruct等多款主流开源语音模型，仅略低于部分闭源商用模型，核心评测指标表现如下表所示，所有指标均为中文场景下的实测得分，数据真实可复现。

表1 VoiceSculptor 核心评测指标及表现（中文Instruct TTS Eval基准）

4. 轻量化部署，低硬件门槛，适配多环境使用

作为一款面向大众开发者的开源项目，VoiceSculptor在部署门槛上做了极致优化，无高算力要求，是少数能在消费级硬件上流畅运行的语音定制项目：

• 硬件门槛极低：支持NVIDIA消费级显卡（RTX 3060/3090/40系），最低仅需8GB显存即可完成推理，12GB及以上显存可实现批量语音生成，无需专业的服务器级显卡；

• 支持CPU推理：即使无独立显卡，也可在CPU环境下运行，仅生成速度稍慢，满足无显卡用户的基础使用需求；

• 依赖轻量化：项目核心依赖均为Python主流库，无冷门依赖包，安装过程无版本冲突，环境搭建简单快捷；

• 支持模型轻量化加载：可按需加载核心模块，无需一次性加载所有模型权重，进一步降低显存占用。

5. 高度灵活的扩展性与易用性，兼顾新手与开发者

VoiceSculptor的代码架构采用模块化设计，兼顾「新手一键使用」与「开发者二次开发」的双重需求，易用性与扩展性拉满：

• 对新手友好：提供完整的一键推理脚本infer.py，无需修改代码，仅需在配置文件中填写指令与文本，即可完成语音生成；生成的音频自动保存为通用的WAV格式，无需额外转码，可直接使用；

• 对开发者友好：所有模块解耦设计，语音设计、语音克隆、指令解析等模块可独立调用，支持自定义修改指令解析规则、替换语音克隆模型、调整音频生成参数；项目提供详细的注释与开发文档，二次开发成本极低；

• 支持批量生成：可输入多条文本与多条音色指令，一次性生成多段不同音色、不同内容的语音，满足批量制作音频的需求；

• 支持音频保存与复用：设计好的音色参考音频可本地保存，后续直接调用即可，无需重复生成，节省算力与时间。

6. 完全开源免费，商用无限制，配套资源丰富

• 开源协议友好：遵循Apache 2.0开源协议，个人与企业均可免费使用、二次开发、商业落地，无任何版权与使用限制，无隐藏收费项；

• 配套资源齐全：项目仓库提供完整的演示案例、音色指令示例、中文提示词模板、常见问题解答，同时提供在线演示平台与Demo视频，新手可快速上手；

• 持续维护更新：由ASLP@NPU团队官方维护，及时修复问题，更新功能，保证项目的可用性与稳定性。

三、技术细节

VoiceSculptor 的所有功能均基于扎实的技术架构实现，项目的技术体系围绕「自然语言指令解析→语音特征建模→语音设计生成→音频编码优化→语音克隆适配」的核心流程构建，整体技术架构清晰、无冗余，所有技术选型均以「实用性、轻量化、高性能」为核心原则，技术细节通俗易懂，无过度复杂的黑盒设计，具体核心技术细节如下：

1. 项目整体技术架构与核心工作流

VoiceSculptor 的核心技术架构分为五大核心模块，所有模块协同工作，形成无断点的全链路闭环，整体工作流无人工干预，全程自动化执行：

1. 自然语言指令解析层：作为项目的入口模块，负责接收用户输入的音色描述指令，对指令进行分词、语义提取、属性拆解，将「温柔的25岁女声」这类自然语言，转化为模型可理解的「性别=女、年龄=青年、风格=温柔、语速=平缓」等结构化音色属性；该层基于检索增强生成（RAG）技术优化，大幅提升了指令解析的准确率与完整性，能精准捕捉复杂指令中的所有细节维度，这也是VoiceSculptor指令跟随能力强的核心原因。

2. 语音设计核心模型（VoiceSculptor-VD）：这是项目的核心核心，也是整个技术体系的灵魂，是所有预训练权重的核心载体。该模型基于主流的语音生成架构优化，针对中文语音特征做了深度微调，输入为指令解析层输出的结构化音色属性，输出为符合该属性的目标音色参考音频（波形文件）；模型的核心能力是「从文本属性到语音波形的直接生成」，无需任何真实人声参考，生成的参考音频具备完整的音色特征，可直接作为语音克隆的输入。

3. 音频编码辅助模块（xcodec2）：该模块是语音设计模型的重要辅助组件，负责对生成的参考音频进行编码与特征提取，将原始音频波形转化为高维度的语音特征向量，一方面优化语音设计模型的生成质量，另一方面为后续的语音克隆模块提供标准化的特征输入，保证音色特征的精准传递，避免音色信息丢失。

4. 语音克隆对接层：该模块是VoiceSculptor与成熟语音克隆模型的「桥梁」，项目默认无缝对接CosyVoice2 开源语音克隆模型，也支持开发者自行替换其他克隆模型；该层的核心作用是将语音设计模块生成的参考音频特征，传递给语音克隆模型，让克隆模型学习并捕捉该音色的所有特征，完成「音色克隆」的核心步骤。

5. 文本转语音（TTS）生成层：这是项目的输出层，在完成音色克隆后，用户输入任意需要合成的文本内容，该层会基于克隆后的音色特征，完成「文本→语音」的最终生成，输出为符合定制音色的完整语音音频文件，格式为通用的WAV，可直接保存与使用。

以上五大模块均已集成在项目的核心代码中，对用户完全透明，用户无需关心内部技术细节，仅需输入指令与文本即可完成使用，这也是项目易用性的核心体现。

2. 核心依赖与技术选型说明

VoiceSculptor 所有技术选型均遵循「成熟稳定、轻量化、适配性强」的原则，无前沿但不成熟的技术，所有依赖均为开源生态中的主流库，具体核心技术选型如下，所有选型均有明确的应用场景与价值，无冗余选型：

• 核心开发语言：Python 3.10（兼顾兼容性与新特性，是当前开源项目的主流选择）；

• 深度学习框架：PyTorch（主流框架，兼容性强，部署灵活，是语音生成领域的标配）；

• 音频处理核心库：librosa、soundfile（轻量级音频处理库，支持音频的读写、特征提取、格式转换，无高算力依赖）；

• 指令解析优化：检索增强生成（RAG）技术（提升自然语言指令的解析准确率，无额外算力消耗）；

• 核心预训练模型：VoiceSculptor-VD（语音设计核心）、xcodec2（音频编码）、CosyVoice2（语音克隆）；

• 推理加速：支持TorchScript模型轻量化、显存动态释放，无需额外安装加速库，消费级硬件即可流畅运行。

3. 项目核心文件结构

VoiceSculptor 的代码仓库采用清晰的模块化目录结构，无杂乱文件，所有文件职责明确，即使是零基础的开发者也能快速找到核心功能入口，核心文件结构如下，方便用户快速上手与二次开发：

VoiceSculptor/
├── infer.py        # 核心推理脚本（新手首选，一键运行语音生成）
├── requirements.txt    # 项目全部依赖列表（一键安装，无版本冲突）
├── config.py        # 配置文件（修改模型路径、音频参数、输出路径）
├── docs/          # 官方文档（指令规范、使用教程、开发指南）
├── demo/          # 演示案例（音色指令示例、生成的音频样例、演示视频）
├── models/         # 模型存放目录（存放下载的预训练权重）
├── utils/         # 工具类（音频保存、格式转换、指令优化等辅助功能）
└── core/          # 核心模块（指令解析、语音设计、克隆对接的核心代码）

4. 核心技术优势总结

VoiceSculptor 的技术核心优势，本质是「把复杂的语音定制技术做简单，把简单的功能做极致」：没有过度复杂的模型架构，没有高门槛的部署要求，而是通过成熟的技术组合与深度的中文场景优化，实现了「自然语言定制音色」这一核心需求；所有技术选型均服务于「用户需求」，而非炫技，这也是该项目能快速被开发者接受的核心原因。

四、应用场景

VoiceSculptor 凭借「无参考音色定制、高还原度、低部署门槛、中文适配度高、商用免费」的核心特性，其应用场景覆盖个人开发者、内容创作者、中小企业、科研机构等全维度用户群体，能满足从个人轻量使用到企业级商业落地的各类语音相关需求，且所有场景均无需高额的算力与技术投入，具备极高的实用性与落地价值，具体核心应用场景分类介绍如下：

1. 自媒体与内容创作类场景（个人用户核心场景）

这是VoiceSculptor最主流的应用场景，也是个人开发者使用最多的场景，涵盖各类自媒体内容创作的语音需求：

• 有声读物/播客制作：为小说、散文、公众号文章生成定制化的朗读语音，可根据内容风格定制音色——比如温情散文用「温柔的女声」，历史读物用「沉稳的中年男声」，儿童故事用「活泼的少年音」，无需自己录音，也无需找专业配音，一键生成符合内容风格的音频，大幅提升创作效率；

• 短视频配音：为抖音、B站、小红书等平台的短视频制作专属配音，可定制与视频风格匹配的音色，比如美食视频用「亲切的女声」，科技视频用「沉稳的男声」，情感视频用「温柔的讲述腔」，解决短视频创作者「配音不好听、没时间录音」的痛点；

• 知识付费内容制作：为网课、付费专栏、社群分享生成讲解语音，可定制「专业的播音腔」或「亲切的讲师腔」，保证语音质量的同时，实现音色的个性化，提升内容的辨识度。

2. 智能产品与应用集成类场景（企业用户核心场景）

VoiceSculptor 是中小企业集成语音功能的优质选择，商用免费且部署灵活，可无缝集成到各类产品中，核心应用场景包括：

• 智能助手/聊天机器人音色定制：为企业自研的智能客服、微信机器人、桌面助手等产品定制专属音色，可根据产品定位设计音色——比如母婴类产品用「温柔的女声」，金融类产品用「沉稳的男声」，摆脱市面上千篇一律的通用音色，提升产品的差异化竞争力；

• 虚拟人/数字人语音生成：为虚拟主播、数字人、元宇宙形象定制专属语音，实现「虚拟人形象+定制音色」的完美匹配，比如二次元虚拟人用「灵动的少女音」，商务虚拟人用「专业的播音腔」，生成的语音自然流畅，无机器腔，提升虚拟人的真实感；

• 教育类产品语音适配：为少儿学习机、成人教育APP、点读笔等产品定制不同年龄段的语音，比如少儿产品用「活泼的童声」，成人学习产品用「清晰的成年声线」，贴合不同用户群体的听觉习惯，提升产品体验。

3. 批量语音制作与办公自动化场景

该场景适用于有批量语音生成需求的个人与企业，能大幅提升办公效率，降低人工成本：

• 企业宣传/通知语音制作：为企业的产品介绍、活动通知、客服语音导航等生成批量定制语音，可统一音色风格，保证企业形象的一致性；

• 政务/公共服务语音制作：为政务大厅、公交地铁、医院等公共场景制作广播语音，可定制「庄重、清晰、易懂」的音色，符合公共服务的语音要求；

• 办公自动化语音生成：为各类办公文档、会议纪要、工作报告生成朗读语音，方便通勤时收听，提升办公效率。

4. 语音技术研究与二次开发场景（科研与开发者场景）

VoiceSculptor 作为开源的语音定制框架，也是语音技术研究与学习的优质资源，核心应用场景包括：

• 语音合成算法研究：高校、科研机构可基于该项目的代码与模型，开展自然语言指令驱动的语音生成、中文语音韵律优化、音色特征建模等方向的研究，项目的开源代码可作为研究的基线模型；

• 二次开发与功能定制：资深开发者可基于项目的模块化架构，修改指令解析规则、替换语音克隆模型、增加新的音色属性维度，开发出符合自身需求的语音定制工具；

• 语音技术学习：入门开发者可通过该项目学习语音生成、音频处理、模型部署的核心知识，项目的代码注释清晰，架构简单，是学习语音技术的优质案例。

5. 小众个性化语音需求场景

除了以上主流场景，VoiceSculptor 还能满足各类小众的个性化语音需求，比如：为盲人用户定制专属的朗读音色、为游戏玩家定制游戏角色的语音、为有声表情包制作专属的趣味音色等，只要能通过自然语言描述的音色需求，都能通过该项目实现，具备极强的灵活性。

五、使用方法

VoiceSculptor 的使用流程遵循「环境搭建 → 模型下载 → 配置参数 → 运行推理 → 查看结果」的核心步骤，全程操作简单，无复杂的配置要求，零基础的Python开发者也能快速上手，具体详细使用方法如下：

前置说明

1. 硬件要求（极低，无压力）：推荐NVIDIA显卡（8GB及以上显存，如RTX3060/3090/4060），支持GPU推理；无显卡也可使用CPU推理，仅生成速度稍慢；

2. 系统要求：Windows 10/11、Linux（Ubuntu 20.04+/CentOS 7+）、MacOS（Intel/Apple Silicon）均兼容；

3. 基础环境：已安装Python 3.10版本（必须，避免依赖冲突），已配置pip镜像源（加速依赖安装）。

1. 环境搭建（核心第一步，一键完成）

该步骤的核心是克隆项目仓库、创建专属虚拟环境、安装项目依赖，所有命令均为终端/命令行执行，Windows/Linux/Mac通用，无差异化操作：

# 第一步：克隆VoiceSculptor官方开源仓库
git clone https://github.com/ASLP-lab/VoiceSculptor.git

# 第二步：进入项目根目录（所有后续操作均在此目录下执行）
cd VoiceSculptor

# 第三步：创建专属conda虚拟环境（推荐，避免依赖冲突），python版本固定3.10
conda create -n VoiceSculptor python=3.10 -y

# 第四步：激活创建好的虚拟环境
# Windows系统激活命令
conda activate VoiceSculptor
# Linux/Mac系统激活命令（同上，无差异）
conda activate VoiceSculptor

# 第五步：一键安装项目所有依赖，无版本冲突，全程自动完成
pip install -r requirements.txt

温馨提示：若未安装conda，也可使用Python原生虚拟环境（venv），操作流程一致，仅创建环境的命令不同，不影响使用；安装依赖时若速度慢，可切换国内pip镜像源。

2. 预训练模型下载（核心第二步，必做）

VoiceSculptor 运行需要加载两个核心预训练模型，所有模型均由官方托管在Hugging Face平台，免费下载，无任何限制，模型下载命令如下（需先安装git lfs，用于下载大文件模型权重）：

# 第一步：安装git lfs（必须，否则无法下载大模型权重）
git lfs install

# 第二步：下载【语音设计核心模型】VoiceSculptor-VD，保存到项目models目录
git clone https://huggingface.co/ASLP-lab/VoiceSculptor-VD ./models/VoiceSculptor-VD

# 第三步：下载【音频编码辅助模型】xcodec2，保存到项目models目录
git clone https://huggingface.co/HKUSTAudio/xcodec2 ./models/xcodec2

温馨提示：模型总大小约5GB，下载速度取决于网络环境；下载完成后，确认项目根目录下的models文件夹内有上述两个模型的完整文件，无缺失即可。

3. 基础快速使用（新手首选，零代码修改，一键生成语音）

这是最适合新手的使用方式，无需修改任何代码，仅需在infer.py脚本中填写「音色描述指令」与「需要合成的文本内容」，即可一键运行生成语音，是最常用的使用方式，具体操作步骤如下：

1. 用文本编辑器（VS Code/记事本/记事本++）打开项目根目录下的infer.py文件；

2. 在文件中找到以下核心配置区域，修改prompt（音色描述指令）和text（合成文本）两个参数即可，其他参数保持默认：

   # -------------------------- 核心配置区 --------------------------
   # 填写你的音色描述指令（自然语言，支持任意中文描述）
   prompt = "25岁温柔的女性声线，普通话标准，语速平缓，音量适中，带有亲切的讲述情绪"
   # 填写需要合成语音的文本内容（任意中文文本，无长度限制）
   text = "大家好，我是用VoiceSculptor生成的定制语音，这款开源项目真的非常好用，能轻松定制想要的音色。"
   # ---------------------------------------------------------------

3. 保存修改后的infer.py文件，回到终端/命令行，执行以下运行命令：

   python infer.py

4. 等待运行完成：推理过程会显示进度，生成一段30秒的语音仅需几秒（GPU），生成完成后，语音文件会自动保存到项目根目录的output/文件夹中，文件名为output.wav，可直接用任意音频播放器打开播放。

新手必看提示词技巧：音色描述指令越详细，生成的音色越精准；避免模糊描述（如「好听的声音」），尽量使用具体的描述（如「30岁沉稳的中年男声，语速稍慢，适合朗读新闻」）。

4. 进阶定制使用（修改参数，提升体验，适合有基础的用户）

当熟悉基础使用后，可通过修改配置参数实现更多定制化需求，所有可修改的参数均在infer.py文件中，无需修改核心代码，通俗易懂，无技术门槛，核心可修改的参数及说明如下：

• 修改音频保存格式：默认生成WAV格式，可修改为MP3格式（更通用），只需在保存代码处修改后缀即可；

• 调整生成语音的语速/音量：在音色指令中增加「语速稍快」「音量偏大」等描述，即可精准调整；

• 批量生成语音：在infer.py中编写循环，输入多条指令与文本，即可一次性生成多段语音；

• 保存参考音色音频：在配置中开启save_ref_audio=True，即可将语音设计模块生成的参考音色音频保存到本地，后续可直接复用，无需重新生成；

• 调整推理设备：默认自动使用GPU，若无GPU，可在配置中添加device="cpu"，即可切换到CPU推理。

5. 核心使用小贴士（提升生成效果，必看）

1. 音色指令尽量详细，覆盖「性别+年龄+风格+情绪」，生成效果更精准；

2. 合成文本尽量避免生僻字与网络用语，保证语音的流畅度；

3. GPU推理速度远快于CPU，建议优先使用GPU；

4. 生成的语音文件可直接用格式工厂、剪映等工具转码为MP3/MP4等格式，适配各类场景；

5. 参考音色音频可复用，一次设计，无限生成同音色语音，节省时间。

六、常见问题解答（FAQ）

Q1：运行时提示「找不到模型文件」或「模型加载失败」怎么办？

A：这是最常见的问题，99%的原因是模型下载路径错误。解决方案：① 确认模型下载到了项目根目录的models/文件夹中，文件夹名分别为VoiceSculptor-VD和xcodec2，无拼写错误；② 确认config.py文件中的模型路径配置正确，默认路径为./models/xxx，无需修改；③ 若模型下载不完整（文件缺失），删除原有模型文件夹，重新执行下载命令即可。

Q2：CPU可以运行吗？运行速度怎么样？

A：完全可以！VoiceSculptor 原生支持CPU推理，无需任何额外配置，只需在运行时自动切换即可。速度方面：CPU生成一段30秒的语音约需10-20秒（取决于电脑配置），GPU仅需3-5秒，CPU速度稍慢，但能满足基础使用需求，适合无显卡的用户。

Q3：生成的语音有「机器腔」或「不流畅」怎么办？

A：该问题主要有两个原因，解决方案如下：① 音色指令描述不够详细，建议补充「普通话标准、无口音、语速平缓」等描述，提升自然度；② 合成文本过长或有生僻字，建议将长文本拆分为短句，避免生僻字，模型对常用汉字的适配度更高；③ 若问题依旧，可在指令中增加「自然讲述、无生硬停顿」的描述，能有效改善机器腔。

Q4：生成的音色与指令描述「不符」（如描述女声生成男声）怎么办？

A：核心原因是指令解析不够精准，解决方案：① 指令中明确标注性别（如「28岁女性声线」），避免模糊描述；② 指令尽量简洁，不要包含过多无关内容，比如不要在音色指令中加入合成文本的内容；③ 若问题依旧，可尝试更换指令的表述方式，比如将「温柔的女声」改为「25岁年轻女性，温柔的讲述声线」，解析准确率会大幅提升。

Q5：运行时提示「显存不足」怎么办？

A：该问题仅出现在显存较小的显卡（如8GB显存），解决方案：① 关闭其他占用显存的程序（如浏览器、视频播放器）；② 在infer.py中添加torch.cuda.empty_cache()代码，释放显存；③ 降低生成语音的长度，将长文本拆分为短句生成，拼接即可；④ 切换到CPU推理，彻底解决显存问题。

Q6：可以生成英文语音吗？

A：暂不支持。VoiceSculptor 是专为中文场景深度优化的项目，所有预训练模型均基于中文语音数据训练，生成英文语音的效果较差，官方暂无英文适配计划，建议仅用于中文语音生成。

Q7：生成的音频文件可以商用吗？有版权风险吗？

A：完全可以商用，无任何版权风险！VoiceSculptor 遵循Apache 2.0开源协议，项目的所有代码、模型权重、生成的音频均无版权限制，个人与企业可自由用于商业场景，无需授权，无需付费。

Q8：可以替换成其他语音克隆模型吗？比如GPT-SoVITS？

A：可以！VoiceSculptor 的语音克隆模块是解耦设计的，默认对接CosyVoice2，开发者可在core/clone.py文件中修改对接代码，轻松替换为GPT-SoVITS、RVC等主流开源语音克隆模型，无技术壁垒，二次开发成本极低。

Q9：生成的语音音量太小或太大怎么办？

A：有两种简单的解决方案：① 在音色指令中增加「音量适中」「音量偏大」「音量偏小」的描述，模型会精准调整；② 生成音频后，用剪映、Audacity等音频工具调整音量，操作简单，效果立竿见影。

七、相关链接

1. 项目官方开源仓库（核心）：https://github.com/ASLP-lab/VoiceSculptor

2. 语音设计核心模型下载地址：https://huggingface.co/ASLP-lab/VoiceSculptor-VD

3. 项目在线演示平台（无需部署，直接体验）：https://hujingbin1.github.io/VoiceSculptor-Demo

八、总结

VoiceSculptor是由ASLP@NPU（西北工业大学音频语音与语言处理研究组）打造的一款极具实用性的中文语音定制与合成开源项目，它以自然语言指令驱动的无参考语音设计为核心竞争力，整合语音设计、语音克隆、文本转语音的全链路能力，彻底解决了传统语音合成与克隆技术的使用门槛高、音色可控性差的痛点，该项目不仅在中文语音生成的自然度、音色还原度上表现优异，还具备低硬件门槛、轻量化部署、商用免费、代码易扩展的核心优势，其清晰的模块化架构既让零基础用户能快速上手使用，也让开发者能轻松完成二次开发与功能集成，是一款兼顾实用性、易用性与高性能的优质开源语音工具，能满足个人创作、企业集成、科研学习等多维度的语音定制需求，也是当前开源生态中中文语音定制领域的优秀解决方案。