Edge-TTS 本身是微软Edge浏览器的文本转语音引擎接口，其原生功能不直接支持自定义音色训练，但可通过以下方法实现个性化音色效果：

一、利用现有音色库

1. 选择预置语音
   Edge-TTS 提供多种预置音色（如 zh-CN-XiaoxiaoNeural），可通过调整参数实现差异化：

   import edge_tts
   voice = "zh-CN-YunxiNeural"  # 青年男性音色
   # 或 "zh-CN-XiaoyiNeural"  # 活泼女声
   

2. 调节语音参数
   通过修改 rate（语速）、pitch（音高）、volume（音量）模拟不同音色：

   communicate = edge_tts.Communicate(
       text="你好，这是个性化语音",
       voice=voice,
       rate="+20%",  # 加速20%
       pitch="+10Hz" # 提高音高
   )
   

二、后处理技术实现音色转换

若需完全自定义音色，需结合第三方工具：

1. 语音转换(VC)流程
   $$ \text{Edge-TTS输出} \xrightarrow{\text{频谱提取}} \text{目标音色模型} \xrightarrow{\text{声码器}} \text{新音色音频} $$

2. 推荐工具链：

   • So-VITS-SVC：开源音色克隆工具
   • RVC（Retrieval-based-Voice-Conversion）
   • 声码器：HiFi-GAN 或 WaveRNN

三、进阶自定义方案

1. 训练个人音色模型（需5分钟以上清晰录音）：

   # 示例：使用RVC训练流程
   !python train.py --dataset ./your_voice_samples --model_name my_voice
   

2. 音色混合技术
   混合多个Edge-TTS输出（如70%女声 + 30%男声）：

   from pydub import AudioSegment
   voice1 = AudioSegment.from_wav("voice1.wav") * 0.7
   voice2 = AudioSegment.from_wav("voice2.wav") * 0.3
   mixed = voice1.overlay(voice2)
   

四、注意事项

1. 法律合规
   使用他人音色需获得授权，避免侵犯肖像权/声音权
2. 音质损耗
   音色转换可能导致清晰度下降（建议输出≥24kHz采样率）
3. 实时性限制
   自定义模型推理速度较慢（需GPU加速）

📌 总结：Edge-TTS原生支持有限音色选择，深度个性化需结合音色转换工具链，核心是通过频谱修改和声码器重建实现音色迁移。