Llasa TTS

Llasa TTS – 香港科技大學開源的文本轉語音模型

Llasa TTS是什么

Llasa TTS 是由香港科技大學開發的一款基于 LLaMA 架構的開源文本轉語音（TTS）模型。該模型以高質量的語音合成和克隆技術為特色，采用單層向量量化（VQ）編解碼器和單個 Transformer 架構，確保與標準 LLaMA 模型的完美對接。Llasa TTS 能夠生成自然流暢的語音，并支持情感表達和音色克隆等多種功能。在訓練和推理階段，該模型表現出色，通過擴展訓練和推理所需的計算資源，顯著提升了語音的自然度、韻律的準確性以及情感的表達能力。Llasa TTS 提供了多種參數規模的模型，包括 1B、3B 和 8B，能夠支持多語言的合成。

Llasa TTS的主要功能

• 高質量語音合成：生成自然流暢的語音，支持中英文雙語，適用于多種應用場景。
• 情感表達：注入情感信息，生成帶有快樂、憤怒、悲傷等情感色彩的語音，增強語音的自然度和表現力。
• 語音克隆：僅需少量音頻樣本（如15秒），即可克隆特定的人聲音色與情感，實現個性化的語音合成。
• 長文本支持：能夠處理長文本輸入，生成連貫的語音輸出，適用于有聲讀物、語音播報等場景。
• 零樣本學習：支持對未見過的說話者或情感進行語音合成，且無需額外的微調。

Llasa TTS的技術原理

• 基于 Transformer 的架構：使用單個 Transformer 架構，完全與大型語言模型對齊。通過單層向量量化（VQ）編解碼器將語音波形轉化為離散語音標記，并基于 Transformer 進行建模。
• 語音分詞器：
  • 編碼：將語音信號分解為語義和聲學特征，分別通過預訓練的 Wav2Vec2-BERT 和卷積模塊進行提取。
  • 量化：采用改進的向量量化（VQ）技術將特征編碼為離散標記。
  • 解碼：將離散標記轉換回高質量的語音波形，支持語義和聲學信息的重建。
• 訓練與推理擴展：
  • 訓練時間擴展：通過增加模型規模（如 1B、3B、8B 參數）或訓練數據量（如 250k 小時語音數據），提升語音的自然度和韻律準確性。
  • 推理時間擴展：在推理階段引入語音理解模型作為驗證器，利用復雜的搜索策略（如束搜索、最佳候選選擇）優化生成結果，增強情感表達和音色一致性。
• 自回歸生成：采用自回歸生成方式，逐個生成語音標記，確保生成的語音在語義和韻律上與輸入文本保持一致。

Llasa TTS的項目地址

• GitHub倉庫：https://github.com/zhenye234/LLaSA_training
• HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/collections/HKUSTAudio/llasa
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2502.04128
• 在線體驗Demo：https://huggingface.co/spaces/srinivasbilla/llasa-3b-tts

Llasa TTS的應用場景

• 智能語音助手：為智能設備或軟件提供自然流暢的語音交互功能，提升用戶體驗。
• 有聲讀物與在線教育：將文字內容轉化為生動的語音，為用戶或學生提供聽覺學習體驗。
• 語音播報與客服：用于新聞播報、交通信息提示或客服系統，提供高效的信息傳遞。
• 游戲與娛樂：為游戲角色或虛擬形象賦予個性化的語音，增強沉浸感。
• 語音克隆與內容創作：克隆特定人聲，用于廣告配音、視頻制作或個性化語音內容創作。

常見問題

• Llasa TTS是否免費？ 是的，Llasa TTS 是一個開源項目，用戶可以使用和修改。
• 如何使用Llasa TTS進行語音合成？ 用戶可以通過訪問 GitHub 或 HuggingFace 的鏈接獲取模型，并根據文檔指導進行使用。
• Llasa TTS支持哪些語言？ 該模型支持中英文雙語合成，且具有多語言擴展的能力。
• 需要多少音頻樣本來進行語音克隆？ 只需少量音頻樣本，通常約為 15 秒，即可實現有效的音色和情感克隆。