#3024 把GPT-SoVITS接入pyVedioTrans后，选择训练好的音色，然后点试听配音没反应，导致合成的视频没声音，试听Edge-TTS中的角色，声音都正常。这是为什么？

这是因为 GPT-SoVITS 的 API 服务未正确响应或配置有误，导致 pyVideoTrans 无法从该渠道获取音频。

1. 确认 GPT-SoVITS API 服务状态：确保 GPT-SoVITS 的 WebUI 或 API 服务正在运行，并且其 API 地址（通常是 http://127.0.0.1:9880）与你在 pyVideoTrans “TTS设置” -> “GPT-SoVITS” 中配置的地址完全一致。
2. 检查音色引用名：在 pyVideoTrans 中选择 GPT-SoVITS 配音渠道时，需要在“角色”或“参考音频”处正确填写你在 GPT-SoVITS 中训练好的音色名称（引用名），而不是随意输入。
3. 验证 API 连通性：在 pyVideoTrans 的 GPT-SoVITS 设置界面，尝试点击“测试”按钮。如果测试失败或没有反应，说明 API 连接有问题。请检查 GPT-SoVITS 的服务日志，确认其 API 端口是否正常监听。

4. 排查常见配置问题：

   • 如果 GPT-SoVITS 使用了 api_v2 接口，请确保在 pyVideoTrans 中配置的 API 地址末尾正确添加了 /v2 路径（例如 http://127.0.0.1:9880/v2）。
   • 检查 GPT-SoVITS 项目是否加载了你指定的音色模型文件（.pth 和 .ckpt）。
   • 确保 pyVideoTrans 中“参考音频”文本框留空（除非你需要使用特定参考音频进行克隆，而非使用已训练音色）。

由于 Edge-TTS 工作正常，问题基本可锁定在 GPT-SoVITS 服务端或 pyVideoTrans 与其的连接配置上。

请查阅相关文档：

• GPT-SoVITS API 使用方法
• 报错显示 APIError_11 is not defined,GPT-SoVITS 的 api_v2 接口时，总是提示 400 Client error

如何检查 GPT-SoVITS 项目是否加载了你指定的音色模型文件

要检查 GPT-SoVITS 项目是否加载了指定的音色模型文件，请按以下步骤操作：

1. 确认模型文件位置：确保你的音色模型文件（.pth 和 .ckpt 文件）已放置在 GPT-SoVITS 项目正确的目录下。通常，这些文件应位于 GPT_SoVITS/pretrained_models 或 GPT_SoVITS/weights 目录中（具体路径取决于你的 GPT-SoVITS 版本和配置）。

2. 查看 WebUI 界面：启动 GPT-SoVITS 的 WebUI（通常通过运行 python webui.py 或类似命令）。在浏览器中打开其界面（通常是 http://127.0.0.1:9880 或 http://127.0.0.1:9874）。

   • 在界面上寻找“模型选择”、“推理”或类似的标签页。
   • 检查对应的下拉菜单或文件列表中，是否出现了你训练好的音色模型文件（或你为其命名的“引用名”）。
3. 检查启动日志：查看启动 GPT-SoVITS 服务时的终端/命令行窗口输出。在加载过程中，日志通常会显示正在加载的模型文件路径和名称。确认其中包含了你指定的 .pth 和 .ckpt 文件。
4. 通过 API 接口查询：如果 GPT-SoVITS 服务正在运行，你可以直接调用其 API 来查询可用模型。例如，在浏览器或使用 curl 命令访问 http://127.0.0.1:9880/voice/list（或你的 API 地址 + /voice/list）。如果接口返回一个包含你音色名称的列表，则说明加载成功。

核心排查点：确保你在 pyVideoTrans 的“角色”框中填写的名称，与 GPT-SoVITS 服务中实际加载的音色“引用名”完全一致（包括大小写和特殊字符）。

请查阅相关文档：

• GPT-SoVITS API 使用方法

F:\ai\GPT-SoVITS-v2pro-20250604>.\runtime\python api_v2.py

cnhuhbert_base_path : GPT_SoVITS/pretrained_models/chinese-hubert-base

Loading Text2Semantic weights from GPT_SoVITS/pretrained_models/gsv-v2final-pretrained/s1bert25hz-5kh-longer-epoch=12-step=369668.ckpt
Loading VITS weights from GPT_SoVITS/pretrained_models/gsv-v2final-pretrained/s2G2333k.pth.
Loading BERT weights from GPT_SoVITS/pretrained_models/chinese-roberta-wwm-ext-large
Loading CNHuBERT weights from GPT_SoVITS/pretrained_models/chinese-hubert-base
INFO: Started server process [14740]
INFO: Waiting for application startup.
INFO: Application startup complete.
INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:9880 (Press CTRL+C to quit)

根据你提供的日志，GPT-SoVITS API 服务已成功启动，但加载的是预训练的基础模型（gsv-v2final-pretrained），而不是你自己训练好的音色模型。这是导致试听和合成没有声音的根本原因。

你需要将服务指向你自己训练生成的模型文件。请按以下步骤操作：

1. 定位你的模型文件：找到你训练 GPT-SoVITS 后生成的最终模型文件。通常包括两个文件：

   • 一个 .ckpt 文件（对应 t2s_weights_path，文本到语义模型）。
   • 一个 .pth 文件（对应 vits_weights_path，声学模型）。
     它们可能位于类似 GPT_SoVITS/logs/你的实验名 的目录下。

2. 修改启动命令或配置文件：

   • 方法一（修改启动命令）：在启动 api_v2.py 时，通过命令行参数指定你的模型路径。例如：

     .\runtime\python api_v2.py --t2s_weights_path "F:\ai\GPT-SoVITS\logs\你的音色名\s1\xxx.ckpt" --vits_weights_path "F:\ai\GPT-SoVITS\logs\你的音色名\s2\xxx.pth"

   • 方法二（修改配置文件）：检查 GPT-SoVITS 目录下是否有 config.yml 或类似配置文件，将其中的 t2s_weights_path 和 vits_weights_path 值修改为你自己模型文件的完整绝对路径。
3. 重启服务：修改后，关闭当前运行的 API 服务（在命令行窗口按 CTRL+C），然后使用新的命令或配置重新启动 api_v2.py。
4. 验证加载：重启后，观察启动日志。确认 Loading Text2Semantic weights from 和 Loading VITS weights from 后面显示的路径是你自定义模型的路径，而不是 gsv-v2final-pretrained。
5. 在 pyVideoTrans 中测试：服务重启后，在 pyVideoTrans 的 GPT-SoVITS 设置界面，点击“测试”按钮。如果测试成功，即可正常使用。

核心要点：你必须让 GPT-SoVITS 的 API 服务加载你自己训练的音色模型，而不是默认的预训练模型。预训练模型不包含任何特定人的音色特征。

请查阅相关文档：

• GPT-SoVITS API 使用方法

F:\ai\GPT-SoVITS-v2pro-20250604>.\runtime\python api_v2.py --t2s_weights_path "F:\ai\GPT-SoVITS-v2pro-20250604\logs\Mandy\logs_s1_v2Pro\ckpt\epoch=14-step=360.ckpt" --vits_weights_path "F:\ai\GPT-SoVITS-v2pro-20250604\logs\Mandy\logs_s2_v2Pro\G_233333333333.pth"
usage: api_v2.py [-h] [-c TTS_CONFIG] [-a BIND_ADDR] [-p PORT]
api_v2.py: error: unrecognized arguments: --t2s_weights_path F:\ai\GPT-SoVITS-v2pro-20250604\logs\Mandy\logs_s1_v2Pro\ckpt\epoch=14-step=360.ckpt --vits_weights_path F:\ai\GPT-SoVITS-v2pro-20250604\logs\Mandy\logs_s2_v2Pro\G_233333333333.pth

这是因为你使用的 GPT-SoVITS API 脚本版本不支持通过命令行直接传递 --t2s_weights_path 和 --vits_weights_path 参数。你需要通过修改配置文件来指定模型路径。请按以下步骤操作：找到配置文件：在 GPT-SoVITS 项目根目录下，寻找名为 config.yml 或 config.yaml 或 tts_config.yaml 的文件。如果找不到，可以尝试在 api_v2.py 同目录下寻找，或者查看 api_v2.py 脚本开头的代码，看它默认加载哪个配置文件。编辑配置文件：用文本编辑器打开找到的配置文件。在配置文件中，找到并修改以下两个关键配置项（注意路径分隔符使用正斜杠 / 或双反斜杠 \\ 以避免转义问题）：t2s_weights_path: 将其值改为你的 .ckpt 文件路径，例如：F:/ai/GPT-SoVITS-v2pro-20250604/logs/Mandy/logs_s1_v2Pro/ckpt/epoch=14-step=360.ckpt。vits_weights_path: 将其值改为你的 .pth 文件路径，例如：F:/ai/GPT-SoVITS-v2pro-20250604/logs/Mandy/logs_s2_v2Pro/G_233333333333.pth。同时，确保配置文件中的 bert_base_path 和 cnhuhbert_base_path 指向正确的预训练模型目录（通常保持默认即可）。保存并重启服务：保存修改后的配置文件。关闭当前运行的 API 服务（在命令行窗口按 CTRL+C）。重新启动服务，这次无需添加额外参数，直接运行：.\runtime\python api_v2.py。验证加载：观察启动日志，确认 Loading Text2Semantic weights from 和 Loading VITS weights from 后面显示的路径已更新为你自定义模型的路径。如果配置文件不存在或不确定：你可以尝试在启动命令中指定配置文件路径（如果支持），例如：.\runtime\python api_v2.py -c path/to/your_config.yml。请查阅相关文档：GPT-SoVITS API 使用方法