首先，要通过语音合成技术将原始配音的声音转换为文本格式。然后，使用自然语言处理算法，对文本进行分析和学习，以产生与原始配音相似的声音和口音。

最后，通过调整音调、节奏等参数，进一步提高克隆配音的精度和可信度。需要注意的是，ai克隆配音技术仍处于不断发展中，目前的表现还有一定的局限性，但随着技术的不断改进，其应用范围和精度也将不断提高。

ai克隆配音，需要先训练一个基于语音识别技术的语音合成模型，利用大量的语音数据进行训练，从而使模型能够学习到不同人的语音特征，并且能够根据给定的输入文本生成相应的语音输出。

在使用该模型进行配音时，可以利用现有的声音记录作为训练样本，并且通过模型优化和调整声音参数来提高生成音频的质量和相似度。

此外，ai克隆配音技术还可以结合深度学习和自然语言处理等相关技术，以提高配音效果和减少配音错误。

首先需要对人物进行声音采集，录制非常重要的是清晰度和音调的掌控，使采集到的音频样本准确反映该人物的特点。

然后把采集到的数据输入到语音识别模型中，建立语音特征模型。

接着，使用生成对抗网络（GAN）训练模型，生成特定人物的语音音频。

最后，将生成的音频与人物视频的口型匹配即可达到克隆配音的效果。整个过程需要大量样本支持，因此制作良好的克隆配音需要耗费时间和资源。