0
香港，[日期] – 香港科技大学近日开源了一款名为 Llasa TTS 的文本转语音（TTS）模型，为语音合成领域带来了新的可能性。该模型基于 LLaMA 架构，旨在实现高质量的语音合成和克隆，为开发者和研究人员提供了一个强大的工具。
Llasa TTS 的核心优势在于其能够生成自然流畅的语音，并支持情感表达和音色克隆等高级功能。与传统的 TTS 模型相比，Llasa TTS 在训练和推理阶段都表现出色，通过扩展训练时间和推理时间的计算资源，显著提升了语音的自然度、韵律准确性和情感表达能力。
Llasa TTS 的主要功能：
- 高质量语音合成： 支持中英文双语，适用于智能语音助手、有声读物、在线教育等多种应用场景。
- 情感表达： 能够生成带有快乐、愤怒、悲伤等情感色彩的语音，增强语音的自然度和表现力。
- 语音克隆： 仅需少量音频样本（如15秒），即可克隆特定人声的音色和情感，实现个性化语音合成。
- 长文本支持： 支持处理长文本输入，生成连贯的语音输出，适用于有声读物、语音播报等场景。
- 零样本学习： 支持对未见过的说话者或情感进行语音合成，无需额外的微调。
技术原理：
Llasa TTS 基于 Transformer 架构，并采用单层向量量化（VQ）编解码器，将语音波形转换为离散的语音标记，然后利用 Transformer 进行建模。其技术原理主要包括以下几个方面：
- 语音分词器： 将语音信号分解为语义特征和声学特征，分别基于预训练的 Wav2Vec2-BERT 和卷积模块提取。
- 量化： 使用改进的向量量化（VQ）技术将特征编码为离散标记。
- 解码： 将离散标记解码回高质量的语音波形，支持语义和声学信息的重建。
- 训练与推理扩展： 通过增加模型规模（提供 1B、3B 和 8B 参数规模的模型）或训练数据量（如 250k 小时语音数据），提升语音自然度和韵律准确性。在推理阶段，引入语音理解模型作为验证器，并采用复杂的搜索策略（如束搜索、最佳候选选择）优化生成结果，增强情感表达和音色一致性。
- 自回归生成： 基于自回归生成方式，逐个生成语音标记，确保生成的语音在语义和韵律上与输入文本一致。
应用前景：
Llasa TTS 的开源将极大地推动语音合成技术的发展和应用。其高质量的语音合成能力和灵活的定制化功能，使其在以下领域具有广泛的应用前景：
- 智能语音助手： 为智能设备或软件提供自然流畅的语音交互功能，提升用户体验。
- 有声读物与在线教育： 将文字内容转化为生动的语音，为用户或学生提供听觉学习体验。
- 语音播报与客服： 用于新闻播报、交通信息提示或客服系统，提供高效的信息传递。
- 游戏与娱乐： 为游戏角色或虚拟形象赋予个性化语音，增强沉浸感。
- 语音克隆与内容创作： 克隆特定人声，用于广告配音、视频制作或个性化语音内容创作。
获取 Llasa TTS：
感兴趣的开发者和研究人员可以通过以下链接获取 Llasa TTS 的相关资源：
- GitHub 仓库： https://github.com/zhenye234/LLaSA_training
- HuggingFace 模型库： https://huggingface.co/collections/HKUSTAudio/llasa
- arXiv 技术论文： https://arxiv.org/pdf/2502.04128
- 在线体验 Demo： https://huggingface.co/spaces/srinivasbilla/llasa-3b-tts
结语：
Llasa TTS 的开源是香港科技大学在人工智能领域的重要贡献。这款模型不仅具有卓越的性能，还为语音合成技术的研究和应用提供了新的思路和方向。相信在不久的将来，Llasa TTS 将会在各个领域发挥重要作用，为人们的生活带来更多便利和乐趣。
参考文献：
- Zhenye, et al. LLaSA: Large Language and Speech Audio Model. arXiv preprint arXiv:2502.04128 (2025).
- GitHub repository: https://github.com/zhenye234/LLaSA_training
- HuggingFace Model Hub: https://huggingface.co/collections/HKUSTAudio/llasa
Views: 0
0