本次分享一下如何将GPT-SoVITS接入SillyTavern-1.11.5项目，让让AI女友声若幽兰，首先明确一下，SillyTavern-1.11.5只是一个前端项目，它没有任何大模型文本生成能力，所以后端必须有一个api服务来流式生成对话文本，这里选择koboldcpp。
首先看一下简单的项目运行架构图：
这里SillyTavern作为前端负责向后端的Koboldcpp发起请求，Koboldcpp流式返回文本，SillyTavern接受聊天文本进行展示，当文本接受完毕后，SillyTavern再次向后端的GPT-SoVITS发起请求，将全量文本传递给后端GPT-SoVITS，GPT-SoVITS根据文字来生成语音，并将语音的二进制文件返回给SillyTavern，最后SillyTavern播放音频，至此，一个完整的流程就走完了。
部署SillyTavern
首先克隆SillyTavern的官方项目：
git clone https://github.com/SillyTavern/SillyTavern.git
直接运行启动脚本即可：
shell start.sh
如果是windows平台，运行bat:
start.bat
由于SillyTavern没有预留GPT-SoVITS的位置，所有将原本的XTTS改为GPT-SoVITS：
async fetchTtsGeneration(inputText, voiceId) {
console.info(`Generating new TTS for voice_id ${voiceId}`);
if (this.settings.streaming) {
const params = new URLSearchParams();
params.append('text', inputText);
params.append('speaker_wav', voiceId);
params.append('language', this.settings.language);
return `${this.settings.provider_endpoint}/tts_stream/?${params.toString()}`;
}
const response = await doExtrasFetch(
`${this.settings.provider_endpoint}/tts_to_audio/`,
{
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
'Cache-Control': 'no-cache', // Added this line to disable caching of file so new files are always played - Rolyat 7/7/23
},
body: JSON.stringify({
'text': inputText,
'speaker_wav': voiceId,
'language': this.settings.language,
}),
},
);
if (!response.ok) {
toastr.error(response.statusText, 'TTS Generation Failed');
throw new Error(`HTTP ${response.status}: ${await response.text()}`);
}
return response;
}
部署Koboldcpp
随后部署后端的大模型api:
git clone https://github.com/LostRuins/koboldcpp.git
输入编译命令
windows平台：
make
Mac平台：
make LLAMA_METAL=1
安装依赖：
pip install -r requirements.txt
启动服务：
Python3 koboldcpp.py --model /Users/liuyue/Downloads/causallm_7b-dpo-alpha.Q5_K_M.gguf --gpulayers 40 --highpriority --threads 300
此时接口运行在http://localhost:5001
部署GPT-SoVITS
最后，部署GPT-SoVITS项目：
git clone https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS.git
安装依赖：
pip3 install -r requirements.txt
修改一下api接口逻辑：
@app.post("/")
async def tts_endpoint(request: Request):
json_post_raw = await request.json()
return handle(
json_post_raw.get("refer_wav_path"),
json_post_raw.get("prompt_text"),
json_post_raw.get("prompt_language"),
json_post_raw.get("text"),
json_post_raw.get("text_language"),
json_post_raw.get("sweight"),
json_post_raw.get("gweight"),
)
@app.get("/")
async def tts_endpoint(
refer_wav_path: str = None,
prompt_text: str = None,
prompt_language: str = None,
text: str = None,
text_language: str = None,
sweight: str = None,
gweight: str = None,
):
return handle(refer_wav_path, prompt_text, prompt_language, text, text_language,sweight,gweight)
def speaker_handle():
return JSONResponse(["female_calm","female","male"], status_code=200)
@app.get("/speakers_list")
async def speakerlist_endpoint():
return speaker_handle()
def tts_to_audio_handle(text):
return handle(llama_audio,llama_text,llama_lang,text,"中英混合")
@app.post("/tts_to_audio/")
async def tts_to_audio(request: Request):
json_post_raw = await request.json()
return tts_to_audio_handle(json_post_raw.get("text"))
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=port, workers=1)
这里添加新的基于get方法的speakers_list，是为了配合xtts接口的格式，同时基于post方法的tts_to_audio方法用来生成语音，它只接受一个参数text，也就是需要转为语音的文本。
至此，三个服务就都配置好了，最后奉上视频教程：
https://www.bilibili.com/video/BV1uJ4m1a7L4/
好文链接
您阅读本篇文章共花了：
发表评论