使用场景

教育机构使用该工具进行语音合成课程的教学与研究。

开发者利用 EaseVoice Trainer 为应用程序添加语音交互功能。

研究人员使用该工具进行语音模型的优化与评估。

产品特色

用户友好的设计：简化的工作流和直观的配置，易于部署和管理。

稳定性：在克隆与训练过程中提供一致且可靠的表现。

训练可观测性：提供监控工具，清晰展示克隆与模型训练进度及性能指标。

清晰的架构：前后端分离，提高模块化和可维护性。

RESTful API：方便与其他服务和应用程序集成。

可扩展性：适用于小规模实验和大规模生产。

集成 Tensorboard：用于实时监控和可视化训练进度。

使用教程

确保安装 Python 3.9 或更高版本及 uv。

下载预训练模型并放入 models 目录。

使用命令行进入项目目录，执行 'uv run' 启动服务器。

如果使用 Docker，首先构建 Docker 镜像。

运行 Docker 容器，并访问 http://localhost:8000 进行操作。