CycleGAN-VC3

无需平行语料，一键转换声音风格

CycleGAN-VC3 是一个基于 CycleGAN 的语音转换（Voice Conversion）开源项目，旨在将一个人的声音转换为另一个人的声音，同时保留语言内容和韵律信息。它解决了传统语音转换需要平行语料（即同一句话由不同说话人录制）的问题，仅需非平行数据即可训练。核心能力包括：使用改进的 CycleGAN 架构，结合对抗训练和循环一致性损失，实现高保真的语音转换；支持多种音频特征（如 mel-spectrogram）的转换；提供完整的训练和推理流程，以及预训练模型。项目代码基于 Python 和 PyTorch，适合研究者和开发者用于声音克隆、语音风格迁移等场景。尽管星标数不高，但作为 CycleGAN-VC 系列的第三代，它在学术上延续了该系列在非平行语音转换领域的探索。

开源 free 音频音乐

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GitHub 星标 ★ 158

维护状态低维护

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类音频音乐

开发团队jackaduma

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/jackaduma/CycleGAN-VC3

定价模式free

价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，无付费版本。

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型aigc,cyclegan,cyclegan-vc,cyclegan-vc2,cyclegan-vc3,gan,pytorch,pytorch-implementation,voice-cloning,voice-conversion

GitHub 星标★ 158

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2020-10-27 00:00:00

最近更新2026-09-22 00:00:00

维护状态低维护

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数3

使用教程

核心亮点

支持非平行语料训练，降低数据准备门槛
基于 CycleGAN 架构，转换效果在保留内容的同时改变音色
提供预训练模型和清晰的使用文档，上手相对容易

不足之处

项目维护活跃度一般，依赖较旧的环境配置
文档/社区待观察

适用场景

语音克隆与娱乐应用（如变声器）
语音数据增强（生成不同说话人的样本）
学术研究：非平行语音转换算法对比

替代项目

CycleGAN-VC2、StarGAN-VC、VQVC+

项目介绍

CycleGAN-VC3 是音频音乐领域的开源项目，由 jackaduma 开发，2020 年首次发布。

它收录于音频音乐分类，该分类目前共有 738 个项目，GitHub 星标数为 158。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-22。MIT许可证，完全免费，无付费版本。

它主要面向的使用场景是：语音克隆与娱乐应用（如变声器）。同类可对比的替代方案包括 CycleGAN-VC2、StarGAN-VC、VQVC+。

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