要将自己的声音做成AI配音，可以尝试以下步骤：

1. 收集录音样本：录制自己的声音样本，包括不同的音调、语速和语气。录音设备可以使用智能手机、电脑内置麦克风或专业录音设备。

2. 准备数据集：将录制的声音样本整理成一个数据集，确保每个样本都清晰、高质量，并尽量覆盖各种说话方式。

3. 学习和训练：使用机器学习技术，如深度学习，训练一个神经网络模型。可以使用开源的语音合成模型，如Tacotron、WaveNet、DeepVoice等。这些模型可以通过使用类似TensorFlow、PyTorch等深度学习框架进行训练。

4. 数据预处理：在训练模型之前，需要对声音样本进行预处理。这可能包括去除噪音、标准化音频质量、将音频转换为数字格式等。

5. 训练模型：使用数据集训练所选的语音合成模型。根据模型复杂度和训练数据量的不同，训练可能需要一段时间。

6. 调优和优化：训练完成后，可以通过不断调整模型参数和优化算法来提高配音效果。这包括调整学习率、正则化技术、网络架构等。

7. 验证和测试：使用测试音频对训练好的模型进行验证和测试，评估配音效果的质量和准确性。根据需要，可以进行多次迭代和调整。

8. 部署和使用：一旦满意于配音模型的效果，可以将其部署到自己的应用程序、语音助手或其他系统中使用。

以上步骤需要一定的编程和机器学习知识。如果对这些领域不熟悉，可以考虑使用现有的开源语音合成服务或平台，如Google Cloud Text-to-Speech、Microsoft Azure Speech Service等，它们可以为你提供一套易于使用的API和工具，帮助实现自己的AI配音。

要将自己的声音做成AI配音，可以参考以下步骤：

1. 收集和录制自己的声音样本：准备一段文本，然后用录音设备（如手机、麦克风）录制自己朗读这段文本的声音样本。录制时要注意清晰度和准确性，尽量避免噪音干扰。

2. 转录和标注样本：将录制的声音样本转录为文字，并为每个录制文件标注文本对应的内容，这将用于训练AI模型。

3. 数据预处理：对转录和标注的数据进行预处理，例如清除噪音、裁剪静音部分、统一采样率等，以确保数据的质量和一致性。

4. 建立语音合成模型：使用机器学习或深度学习技术来建立一个语音合成模型。你可以选择使用已有的开源模型（如Tacotron、WaveNet等）或自行开发模型。

5. 训练模型：根据预处理后的数据集，用训练算法对模型进行训练。训练过程可能需要较长时间，取决于数据集的大小和模型的复杂度。

6. 调优和优化：在训练过程中，根据模型的效果进行调优和优化。你可以根据需要调整模型参数、损失函数等，以提高生成的AI配音的质量。

7. 测试和评估：使用一部分未参与训练的数据进行测试和评估，以验证模型的效果，并根据测试结果对模型进行进一步优化。

8. 部署和应用：将训练好的模型部署到适当的环境中，可以是本地或云端的服务器。使用合成文本作为输入，通过模型生成AI配音。

以上是一个大致的步骤，实际操作中可能需要更多的细节和技术知识。也可以考虑使用已有的语音合成平台或工具，它们提供了简化的流程和接口，使得生成AI配音更加便捷。