Przedstawiamy Eleven v3 Alpha

Wypróbuj v3

7 wskazówek, jak stworzyć profesjonalny klon głosu w ElevenLabs

Dowiedz się, jak tworzyć profesjonalne klony głosu w ElevenLabs dzięki tym 7 kluczowym wskazówkom.

Voice Clone Recording

Voice cloning przeszło od ciekawostki sci-fi do standardu produkcji. Niezależnie czy lokalizujesz grę, tworzysz markowy głos, czy produkujeszaudiobooki na dużą skalę, wysokiej jakości głos AI może usprawnić workflow i poszerzyć kreatywne możliwości.

ElevenLabs Text to Speech umożliwia osiągnięcie wyników na poziomie studyjnym bez wiedzy z zakresu machine learning. Nawet najlepszy model zależy jednak od odpowiednich danych wejściowych.

1. Zacznij od czystych nagrań

W generatywnym audio zasada "śmieci na wejściu, śmieci na wyjściu" jest podwójnie ważna. Słabe dane treningowe ograniczają jakość audio, a błędne wskazówki prowadzą do niezadowalających wyników nawet przy dobrze wytrenowanych modelach.

Wysokiej jakości dane treningowe i precyzyjne wskazówki są kluczowe dla dobrych wyników generatywnego audio, ponieważ błędne dane na którymkolwiek etapie znacząco obniżają końcowy rezultat.

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

Zawsze nagraj najpierw krótki dźwięk tła. Jeśli twój DAW pokazuje widoczny szum, usuń go przed nagraniem pierwszej linii.

2. Uchwyć ekspresyjną, zróżnicowaną mowę

Oryginał
Voice clone
Lily
Lily
Oryginał
Lily
Lily
Klonuj
Chris
Chris
Oryginał
Chris
Chris
Klonuj
Laura
Laura
Oryginał
Laura
Laura
Klonuj
Stwórz replikę swojego głosu, która brzmi dokładnie jak ty.

ElevenLabs potrafi odtworzyć subtelne detale ludzkiej mowy, w tym emocje, tempo i prozodię, ale jakość tej reprodukcji zależy bezpośrednio od obecności i zróżnicowania tych elementów w danych audio użytych do trenowania modelu.

Innymi słowy, AI może skutecznie odtworzyć tylko to, co zostało mu pokazane podczas procesu treningowego. Jeśli zestaw danych brakuje ekspresyjnych wariacji lub zawiera płaską, monotonną mowę, wynikowy klon głosu prawdopodobnie będzie odzwierciedlał te same cechy.

Uwzględnij:

  • Neutralną narrację
  • Dialog z zmieniającą się energią
  • Uśmiechy, szepty i akcenty

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. Oczyść swój zestaw danych

Po nagraniu:

  • 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

Cel: zestaw danych, który już brzmi gotowy do wydania. Ta jakość przeniesie się na każde wyjście.

4. Utrzymuj spójne warunki

Kiedy nagrywałem mój pierwszy profesjonalny klon głosu, użyłem kilku plików dźwiękowych nagranych w różnych miejscach, myśląc, że głos to głos. Do wersji finalnej nagrałem wszystko w moim domowym biurze, czytając z tego samego skryptu. Nie było idealnie, ale znacznie lepiej niż natychmiastowy klon głosu.

Ryan Morrison Professional Voice Clone (PVC)

 / 

Ryan Morrison Instant Voice Clone (IVC)

 / 

Zmiana łańcucha mikrofonowego w trakcie nagrania dezorientuje model.

Dla projektów wielosesyjnych:

  • Ustal położenie mikrofonu i wzmocnienie
  • Nagrywaj w tym samym oknie 24–48 godzin, aby uniknąć zmiany głosu
  • Jeśli używasz starych i nowych nagrań, trenuj oddzielne głosy i mieszaj je za pomocą Voice Mixing—nie rozcieńczaj jednego klonu

5. Dostarcz odpowiednią ilość danych

Aby osiągnąć pożądany balans między szybkością a jakością w klonie głosu, ważne jest dostarczenie odpowiedniej ilości danych treningowych. Poniższa tabela zawiera wytyczne dotyczące długości danych, w zależności od zamierzonego zastosowania.

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

Ponad ~60 minut może przynieść malejące korzyści. Dla bardziej złożonych potrzeb, stwórz sub-klony dostrojone do akcentu, emocji lub wieku.

6. Dostosuj ustawienia ElevenLabs

Aby osiągnąć najlepszy balans między szybkością a jakością w klonie głosu, ważne jest dostarczenie odpowiedniej ilości danych treningowych. Poniższa tabela przedstawia zalecane długości danych w zależności od tego, jak zamierzasz używać głosu.

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

Porada eksperta: Zapisz „Złoty Preset” po dostrojeniu. Zastosuj go masowo do czytania rozdziałów lub spotów reklamowych.

7. Przetestuj w rzeczywistych scenariuszach

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

Test narracji: 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.

Przeglądaj artykuły zespołu ElevenLabs

ElevenLabs

Twórz z najwyższą jakością dźwięku AI