给小店做一条方言短视频,先把口播压到一两句话,再确认方言读法、店铺信息和声音授权。本文用虚构小店做例子,在本机 CosyVoice 里合成四川话口播;模型加载约 11 秒,生成 8.76 秒音频约 29 秒。这个方案需要先安装本地模型和 Python 环境;生成结果还要由熟悉当地口音的人听过,才能判断是否适合发布。
你需要准备
| 设备 | 能运行 CosyVoice 的电脑;本次在 M1 Max、64GB 内存的 Mac 上实测 |
| 软件 | CosyVoice 官方仓库、Fun-CosyVoice3 模型和 Python 环境,按官方安装说明准备 |
| 录音 | 本人或已获授权的清晰参考音;不要拿顾客、员工或网上下载的声音来克隆 |
| 费用与时间 | 模型和代码可从官方渠道获取;需预留多 GB 磁盘空间和本机推理时间,实际速度看设备 |
CosyVoice 是 FunAudioLLM 团队开源的语音合成项目。Fun-CosyVoice3 支持包括四川话、粤语在内的多种中文方言,可以用自然语言指令指定方言。代码仓库和模型卡标注 Apache-2.0;模型卡也写有学术用途/技术演示免责声明,因此这不能直接证明每种参考录音、生成结果或商用场景都已获授权。官方仓库 模型卡
先把口播稿写成能核对的事实
练习包里的 方言口播稿.md 是虚构示例:
巷口小店今天现做红糖糍粑,外酥里糯。下午三点前到店,想留一份可以提前给我们发消息。
把店名、商品、营业时间和预约方式换成店主确认过的信息。价格、库存、优惠、配送范围这些内容不要让模型猜。第一次用短稿测试,方言词和数字先写成你希望读出的样子。
本机生成四川话口播
先按 CosyVoice 官方说明安装 Python 环境、克隆带子模块的仓库并下载 Fun-CosyVoice3-0.5B-2512 模型。进入 CosyVoice 仓库根目录,下载方言配音练习包,把 生成方言样音.py 放到该目录可访问的位置。
将自己的参考录音放在本机,然后运行下面的命令。把路径换成自己的文件;--reference-text 要填录音里实际说出的原句:
python 生成方言样音.py \
--reference ./my_voice.wav \
--reference-text "这是我录音里说的原句。" \
--dialect 四川话 \
--text "巷口小店今天现做红糖糍粑,外酥里糯。下午三点前到店,想留一份可以提前给我们发消息。" \
--output ./output_sichuan.wav
脚本调用 inference_instruct2,把方言要求写成“请用四川话表达”。想测试普通话,可去掉 --dialect 四川话;每次合成前会加载模型,第一段等待时间通常更长。练习包中也有授权、事实和听审清单。
参考录音会影响声音相似度和合成效果。只录你有权使用的声音,先取得与用途相符的明确同意;如果是接单项目,确认授权是否包括声音克隆、广告或账号宣传、使用平台、期限和撤回方式。示例录音只用于模型测试,不能当作默认可商用声音。
发布前听完再决定
生成完成只代表文件写出来了,不代表方言自然或台词准确。先自己从头听一遍,再请熟悉当地口音的人复核:店名、地名、数字是否读对,方言是否像当地说法,有没有歧义、吞字、重复或突然截断。把易错词改成拼音或更口语的短句,一次只改一处再试听。
发布 AI 合成配音时,按平台流程主动声明并使用平台提供的标识功能,不要移除已有标识。《人工智能生成合成内容标识办法》第十条对此有明确要求。办法全文
本次实测与限制
同一段虚构口播使用本机 Fun-CosyVoice3-0.5B,按官方方言指令生成四川话,模型加载 10.77 秒,生成和保存用时 28.57 秒,WAV 时长 8.76 秒、采样率 24 kHz。脚本检查了文件非空和音频时长。样音使用 CosyVoice 仓库附带的演示参考录音,仅保存在本机,不放进公开练习包;它的录音授权未在本次核实。
我还没有人工试听,也没有请四川本地人复核,所以不对口音自然度、音质或宣传效果作判断。模型卡的免责声明也意味着,这次技术测试不能当成商业许可确认。试听之前不要把该模型输出当成可直接交付或投放的成品。
下载方言配音练习包:含虚构口播稿、生成脚本、授权与听审清单、来源和实测记录;不含模型、参考录音或合成音频。
工具清单
| 工具 | 用途与费用 | 获取方式 |
|---|---|---|
| CosyVoice / Fun-CosyVoice3 | 开源本地语音合成;本次只在本机测试,不代表商用许可已确认 | 官方仓库 · 模型卡;模型需自行下载,运行费用是本机硬件和时间 |
接下来可以做什么
- 广告和课程配音怎么接单:先明确稿件、授权和交付范围。
- 播客怎么写稿并做双人配音:从事实卡到分角色合成。