git clone https://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice。克隆完之后，得安装依赖项，用pip install -r requirements.txt就能搞定。https://www.modelscope.cn/studios/iic/CosyVoice-300M。下载好的模型要放在项目目录下的pretrained_models文件夹里。要是你想体验更多功能，还可以下载CosyVoice-300M-SFT和CosyVoice-300M-Instruct这两个模型，它们分别适合预训练音色生成和情感控制。pyloudnorm库来标准化音量，避免合成后的音频忽大忽小。具体操作是，先导入库，再加载音频文件，然后用meter.integrated_loudness计算响度，最后用pyln.normalize.loudness进行归一化。代码大概是这样的：import pyloudnorm as pyln
import torchaudio
def normalize_audio(audio, rate):
meter = pyln.Meter(rate)
loudness = meter.integrated_loudness(audio)
return pyln.normalize.loudness(audio, loudness, -16.0)
audio, rate = torchaudio.load('input.wav')
normalized_audio = normalize_audio(audio, rate)
torchaudio.save('normalized.wav', normalized_audio, rate)
CosyVoice-300M；要是你想用内置的预训练音色快速生成语音，CosyVoice-300M-SFT更合适；要是你想通过自然语言控制情感和韵律，那就得用CosyVoice-300M-Instruct。python webui.py --model_dir pretrained_models/CosyVoice-300M。启动之后，浏览器会自动打开 WebUI 界面，你可以在里面进行各种操作。<|en|>表示英文，<|jp|>表示日文。例如，你想生成英文语音，就输入<|en|>Hello, how are you?，然后上传中文参考音频，点击生成就能得到带有中文音色的英文语音。CosyVoice-300M-Instruct模型，就可以通过自然语言或富文本标签来控制语音的情感和韵律。比如，你在文本中加入强调标签，合成的语音就会在 “强调” 这个词上加重语气；加入(laughter)标签，就会在指定位置插入笑声。pyloudnorm库对音频进行归一化处理，具体方法前面已经介绍过。temperature值可以让生成的语音更有随机性，减少则会更稳定。🔍 个人公众号如何找准定位？2025 年，小而美的领域更有机会 现在做公众号，再像以前那样追热点、写泛内容，可能很难出头了。2025 年的微信公众号平台，算法推荐机制越来越成熟，新号也有机会获得流量
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