7 consejos para crear un clon de voz de calidad profesional en ElevenLabs

Aprende a crear clones de voz de calidad profesional con ElevenLabs usando estos 7 consejos esenciales.

Voice Clone Recording

El Voice Cloning ha pasado de ser una curiosidad de ciencia ficción a un elemento básico de producción. Ya sea que estés localizando un juego, creando una voz de marca o produciendo audiolibros a gran escala, una voz IA de alta calidad puede agilizar los workflows y ampliar el alcance creativo.

ElevenLabs Text to Speech hace posible lograr resultados de calidad de estudio sin necesidad de conocimientos en machine learning. Pero incluso el mejor modelo depende de entradas disciplinadas.

1. Comienza con grabaciones impecables

En audio generativo, "basura entra, basura sale" es doblemente importante. Datos de entrenamiento deficientes limitan la calidad del audio, y prompts defectuosos llevan a resultados insatisfactorios incluso con modelos bien entrenados.

Datos de entrenamiento de alta calidad y prompts precisos son esenciales para buenos resultados de audio generativo, ya que una entrada defectuosa en cualquier etapa compromete significativamente el resultado final.

Requirement Why it matters
Quiet, treated room (no HVAC, pets, traffic) Model learns background noise as part of the voice
Cardioid condenser or broadcast dynamic mic Off-axis rejection and low self-noise
44.1 kHz, 16-bit (or better) mono WAV Matches ingestion spec and preserves fidelity
Pop filter / windscreen Reduces plosives and low-end rumble
Flat EQ, no compression Preserves natural dynamics

Siempre graba un tono de sala corto primero. Si tu DAW muestra ruido visible, arréglalo antes de leer una sola línea.

2. Captura un habla expresiva y variada

Original
Voice clone
Lily
Lily
Original
Lily
Lily
Clonar
Chris
Chris
Original
Chris
Chris
Clonar
Laura
Laura
Original
Laura
Laura
Clonar
Crea una réplica de tu voz que suene exactamente como tú.

ElevenLabs tiene la capacidad de replicar los detalles matizados del habla humana, incluyendo emoción, ritmo y prosodia, pero la calidad de esta reproducción depende directamente de la presencia y variación de estos elementos en los datos de audio utilizados para entrenar el modelo.

En otras palabras, la IA solo puede recrear efectivamente lo que se le ha mostrado durante el proceso de entrenamiento. Si el conjunto de datos carece de variaciones expresivas o contiene un habla plana y monótona, el clon de voz resultante probablemente reflejará esas mismas cualidades.

Incluye:

  • Narrativa neutral
  • Diálogo con energía cambiante
  • Sonrisas, susurros y énfasis

Insert short silences (0.3–0.5s) between lines to teach natural pause behavior. Avoid vocal fry or throat clearing unless you want it replicated.

For character work, record multiple “mood passes” (e.g., calm, excited, distressed) to give the Style slider something real to interpolate.

3. Limpia tu conjunto de datos

Después de grabar:

  • Manually gate and de-click, or use tools like iZotope RX
  • Remove repeated takes, stutters, filler words, and disruptive breaths
  • Normalize to –3 dBFS, but avoid compression

El objetivo: un conjunto de datos que ya suene listo para su lanzamiento. Esa calidad se propagará a cada salida.

4. Mantén condiciones consistentes

Cuando grabé mi primer clon de voz profesional, le di una serie de archivos de sonido grabados en diferentes lugares, pensando que la voz es voz. Para la versión final, lo grabé todo en mi oficina en casa, leyendo del mismo guion. Aún no era perfecto, pero es mucho mejor que el clon de voz instantáneo.

Ryan Morrison Professional Voice Clone (PVC)

 / 

Ryan Morrison Instant Voice Clone (IVC)

 / 

Cambiar la cadena de micrófonos a mitad de grabación confunde al modelo.

Para proyectos de varias sesiones:

  • Fija la colocación del micrófono y la ganancia
  • Graba dentro del mismo periodo de 24–48 horas para evitar desviaciones vocales
  • Si usas grabaciones antiguas y nuevas, entrena voces separadas y mezcla usando Voice Mixing—no diluyas un solo clon

5. Proporciona la cantidad adecuada de datos

Para lograr el equilibrio deseado entre velocidad y calidad en tu clon de voz, es importante proporcionar una cantidad adecuada de datos de entrenamiento. La siguiente tabla ofrece pautas para la duración de los datos, según la aplicación prevista.

Use Case Minimum Sweet Spot Why
Quick demo / scratch track 2–3 min 5 min Fast iteration
YouTube / explainer videos 5 min 10–15 min Smooth cadence, good style range
Audiobooks / podcast host 10 min 20–30 min Natural inflection over hours
Multilingual brand or character 15 min 30–45 min per language Cross-language continuity

Más de ~60 minutos puede generar rendimientos decrecientes. Para necesidades matizadas, crea sub-clones ajustados a acento, emoción o edad.

6. Ajusta la configuración de ElevenLabs

Para lograr el mejor equilibrio entre velocidad y calidad en tu clon de voz, es importante proporcionar la cantidad correcta de datos de entrenamiento. La tabla a continuación detalla las longitudes de datos recomendadas según cómo planeas usar la voz.

Setting Effect Typical Range
Stability Lower = more variation; higher = consistent delivery 0.4–0.7 for narration; 0.2–0.4 for dialog
Similarity Boost Controls how strictly timbre matches training audio ≥ 0.75 for branded voices
Style Exaggeration Amplifies emotional cues in the dataset 0.1 for subtle; 0.3–0.5 for expressive
Accent / Latent Channels Advanced: blends multiple voices or traits Use for custom hybrid personas

Consejo pro: Guarda un “Gold Preset” una vez ajustado. Aplícalo en bloque para lecturas de capítulos o anuncios comerciales.

7. Prueba de estrés en escenarios reales

In the ancient land of Eldoria, where skies shimmered and forests, whispered secrets to the wind, lived a dragon named Zephyros. [sarcastically] Not the “burn it all down” kind... [giggles] but he was gentle, wise, with eyes like old stars. [whispers] Even the birds fell silent when he passed.
294/1000

Prueba de narración: Paste a 500-word script with names, numbers, and dialogue. Listen for pacing or pronunciation issues.

Dialog test: Alternate clones in a chatbot or game engine. Evaluate timing and emotional contrast.

Multilingual test: For bilingual voices, run mixed-language lines. Assess smoothness in code-switching.

Play output at different LUFS targets to catch any mastering-stage artifacts. Maintain a feedback log—small dataset tweaks often outperform big setting changes.

Managing your voice clone library

Naming: Use [Project]_[Actor]_[Emotion]_[v1] Example: RPG_TavernKeeper_Jovial_v1

Version control: Clone before major edits to A/B compare changes.

Metadata: Record mic model, room setup, date, and rights-holder—essential for compliance.

Archival: Back up raw WAVs and training bundles (e.g., to S3 or LTO) in case of future re-training on new engine versions.

Real-world use cases

Voice cloning opens up a wide range of possibilities across different industries. Let's take a look at some specific examples of how this technology is being used and the benefits it provides

Industry Example Benefit
Audiobooks One narrator, localized into 6 languages Avoids rehiring multiple voice talents
Gaming NPCs change tone based on gameplay Infinite variation without new sessions
Advertising Always-on brand voice for promos No scheduling delays
Accessibility Consistent voice for video descriptions Increases user comfort and trust

Conclusion and next steps

A great voice clone is equal parts engineering and direction—clean input, thoughtful design, and precise tuning.

Ready to hear your own?

  1. Sign in to ElevenLabs Studio (free tier available)
  2. Upload 5–6 segments of 10 minute samples of high-quality audio
  3. Generate first outputs in seconds
  4. Refine with Stability and Style settings

Need more control? Upgrade for voice mixing, multilingual cloning, and longer content generation. Keep iterating. The voice you imagine is within reach.

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