產品名稱：CosyVoice 2.0
產品簡介：CosyVoice 2.0 是阿里巴巴通義實驗室推出的CosyVoice語音生成大模型升級版，模型用有限標量量化技術提高碼本利用率，簡化文本-語音語言模型架構，推出塊感知因果流匹配模型支持多樣的合成場景。CosyVoice 2 在發音準確性、音色一致性、韻律和音質上都有顯著提升。
詳細介紹：

CosyVoice 2.0是什么

CosyVoice 2.0 是阿里巴巴通義實驗室推出的CosyVoice語音生成大模型升級版，模型用有限標量量化技術提高碼本利用率，簡化文本-語音語言模型架構，推出塊感知因果流匹配模型支持多樣的合成場景。CosyVoice 2 在發音準確性、音色一致性、韻律和音質上都有顯著提升，MOS評測分從5.4提升到5.53，支持流式推理，大幅降低首包合成延遲至150ms，適合實時語音合成場景。

CosyVoice 2.0的主要功能

• 超低延遲的流式語音合成：支持雙向流式語音合成，首包合成延遲可達150ms，適合實時應用場景。
• 高準確度的發音：相比前版本，發音錯誤率顯著下降，尤其在處理繞口令、多音字、生僻字上表現突出。
• 音色一致性：在零樣本和跨語言語音合成中保持音色高度一致性，提升合成自然度。
• 自然體驗：合成音頻的韻律、音質、情感匹配得到提升，MOS評測分提高，接近商業化語音合成大模型。
• 多語言支持：在大規模多語言數據集上訓練，實現跨語言的語音合成能力。

CosyVoice 2.0的技術原理

• LLM backbone：基于預訓練的文本基座大模型（如Qwen2.5-0.5B），替換原有的Text Encoder + random Transformer結構，進行文本的語義建模。
• FSQ Speech Tokenizer：用全尺度量化（FSQ）替換向量量化（VQ），訓練更大的碼本（6561），實現100%激活，提升發音準確性。
• 離線和流式一體化建模方案：提出一體化建模方案，讓LLM和FM均支持流式推理，實現快速合成首包音頻。
• 指令可控的音頻生成能力升級：優化基模型和指令模型的整合，支持情感、說話風格和細粒度控制指令，新增中文指令處理能力。
• 多模態大模型技術：基于多模態大模型技術，實現語音識別、語音合成、自然語言理解等AI技術，提供“能聽、會說、懂你”式的智能人機交互體驗。

CosyVoice 2.0的項目地址

• 項目官網：https://funaudiollm.github.io/cosyvoice2/
• GitHub倉庫：https://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice
• 技術論文：https://funaudiollm.github.io/pdf/CosyVoice_2.pdf

CosyVoice 2.0的應用場景

• 智能助手和機器人：為智能助手和機器人提供自然流暢的語音輸出，提升用戶體驗。
• 有聲讀物和音頻書籍：生成高質量的有聲讀物，支持多種語言和方言，滿足不同用戶的需求。
• 視頻配音和解說：為視頻內容提供配音服務，包括教育視頻、企業宣傳片、電影和電視劇的配音。
• 客戶服務和呼叫中心：在客戶服務中提供語音交互，提高服務效率和客戶滿意度。
• 語言學習和教育：輔助語言學習，提供標準發音的語音示范，幫助學習者提高發音準確性。