北京 – 字节跳动与浙江大学近日联合发布了最新的零样本语音合成系统MegaTTS 3，该系统以其轻量级扩散模型和卓越的语音克隆能力，在人工智能语音合成领域引起了广泛关注。MegaTTS 3的发布，标志着零样本语音合成技术又向前迈出了重要一步，为语音合成、语音编辑以及跨语言语音合成等应用场景带来了新的可能性。
MegaTTS 3的核心亮点在于其采用的轻量级扩散模型（TTS Diffusion Transformer），该模型仅有0.45B的参数量，却能高效地生成高质量的语音。与传统的语音合成系统相比，MegaTTS 3无需目标说话人的大量特定语音数据，仅需几秒钟的音频样本，即可快速克隆目标声音，实现高度逼真的语音合成。
技术解析：语音分解与建模
MegaTTS 3的技术原理在于将语音分解为内容、音色、韵律和相位等不同属性，并针对每个属性设计了合适的模块进行建模。
- 音色建模： 系统使用全局向量（global vectors）来建模音色，因为音色是随时间缓慢变化的全局属性。
- 韵律建模： 利用基于潜在码的语言模型（latent code language model）来拟合韵律的分布，捕捉句子中快速变化的韵律信息。
- 内容建模： 采用基于 VQGAN 的声学模型生成语谱图，保证语音内容的准确性。
- 相位建模： 相位由基于 GAN 的声码器适当构建，无需复杂的语言模型进行建模。
此外，MegaTTS 3还引入了稀疏对齐算法，通过提供稀疏对齐边界来引导潜在扩散变换器（DiT），降低对齐难度，从而实现更高自然度的语音合成。
多语言支持与应用场景
MegaTTS 3支持中文、英文及中英混合语音合成，满足了不同语言场景的需求。同时，系统还具备音色控制和韵律调整功能，用户可以根据需要调整生成语音的音色和韵律，使其更接近目标说话人或添加特定的音色效果。更令人印象深刻的是，MegaTTS 3还支持口音强度控制，可以生成带有不同口音强度的语音，模拟多种语言风格。
MegaTTS 3的应用场景十分广泛，包括：
- 学术研究： 研究人员可以用它来测试语音合成技术，分析 latents 的效果。
- 教育辅助： 将教材转为语音，生成有声读物，提升学习体验。
- 内容制作： 为视频或播客生成旁白，节省人工录音成本。
- 语音交互： 开发者可集成到设备中，实现中英文语音对话。
开源与未来展望
目前，MegaTTS 3的项目代码已在Github上开源（https://github.com/bytedance/MegaTTS3），同时也在HuggingFace模型库中提供模型下载（https://huggingface.co/ByteDance/MegaTTS3）。开源策略将有助于促进语音合成技术的进一步发展和应用。
MegaTTS 3的发布，不仅是字节跳动与浙江大学在人工智能领域的又一次成功合作，也为整个语音合成行业带来了新的活力。随着技术的不断进步，我们有理由相信，未来的语音合成技术将更加智能化、个性化，为人们的生活和工作带来更多便利。
参考文献：
- MegaTTS 3 Github Repository: https://github.com/bytedance/MegaTTS3
- MegaTTS 3 HuggingFace Model: https://huggingface.co/ByteDance/MegaTTS3
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