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文章编号：1127时间：2024-06-18人气：
Seed-TTS：字节跳动发布的高品质通用语音生成模型系列
导言
文本转语音（TTS）技术在语音合成、有声书制作、智能助理交互等领域具有广泛应用。字节跳动 SeedTeam 发布的 Seed-TTS 模型系列旨在合成自然度和表现力达到人类水平的语音。
模型架构和方法
Seed-TTS 采用自回归 Transformer 架构，包括四个主要模块：
1. 语音 Token 化器：将语音信号转换成语音 Token序列。
2. Token 语言模型：基于 Token 化语音序列训练，以自回归方式生成 Token。
3. Token 扩散模型：增强 Token 的声学细节。
4. 声学声码器：将 Token 序列转换为最终声波波形。
模型训练创新
Seed-TTS 的训练采用大量数据，比之前最大的 TTS 系统多几个数量级。这赋予模型强大的泛化和涌现能力。
模型训练分三个阶段：
1. 预训练：覆盖不同场景和说话人，建立稳健的语音建模骨干。
2. 微调：提升特定说话人和可控性的表现。
3. 后训练：通过强化学习整体提升模型。
扩展技术
Seed-TTS 提出两种新型扩展技术，大幅提升模型性能：
1. 自蒸馏语音分解：通过自蒸馏提取语音特征，提升合成语音的自然度。
2. 强化学习偏好偏向：基于强化学习机制，优化模型对合成语音质量的偏好度。
基准测试任务
Seed-TTS 在三个任务上接受评估：
1. 零样本语音上下文学习：在没有额外训练数据的情况下，学习语音上下文的特征。
2. 说话人微调：提高特定说话人的语音合成效果。
3. 情绪控制：根据指定的情绪标签，合成不同情绪的语音。
与扩散方法的对比
Seed-TTS 团队还开发了非自回归变体 Seed-TTS_DiT，与扩散方法进行对比。结果表明，Seed-TTS 在语音质量和控制性方面都优于扩散方法。
优势和应用
Seed-TTS 具有以下优势：
1. 单一基础模型可执行多种任务，包括语音上下文学习、可控 TTS、跨语言 TTS 等。
2. 零样本语音上下文学习能力，无需额外训练数据即可合成自然连贯的语音。
3. 基于少量录入语音片段，可生成可控、高保真度的合成语音。
结论
Seed-TTS 模型系列以其自然度、表现力和多功能性，在语音生成领域树立新的标杆。其广泛的应用前景，将进一步推动交互式语音技术的创新和发展。
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