ZipVoice – 小米推出的零樣本語音合成模型

核心觀點： ZipVoice是小米集團AI實驗室推出的革新性零樣本語音合成技術，以其輕量化、高速度、高質量及對話合成能力，正在重塑語音交互體驗。該技術得益于Flow Matching架構、Zipformer高效建模、平均上采樣、Flow Distillation等創新，并已開源，為開發者提供了廣闊的應用空間。

ZipVoice：輕快自然，對話，語音合成新紀元

ZipVoice，由小米集團AI實驗室傾力打造，是一項突破性的高效零樣本語音合成（TTS）技術。它以Flow Matching架構為基石，并衍生出專注于單說話人合成的ZipVoice和擅長對話語音的ZipVoice-Dialog兩個版本。這項技術的核心在于其輕巧的建模方式和迅捷的推理速度，有效解決了傳統TTS模型普遍存在的龐大體積和緩慢響應的難題。

ZipVoice的卓越之處

• 即時聲音定制：無需海量目標說話人數據，ZipVoice即可根據您提供的文本與參考語音，精準合成出具有特定音色的聲音，實現真正的零樣本語音合成。
• 閃電般的速度：通過Flow Distillation等創新技術，ZipVoice大幅精簡了推理步驟，實現了前所未有的合成速度，即便是資源有限的設備也能流暢運行。
• “聲”臨其境的質感：在極速合成的同時，ZipVoice毫不妥協地保證了語音的自然度和質量，確保合成聲音高度還原目標說話人的韻味。
• 流暢的雙人對談：ZipVoice-Dialog版本更是將對話合成推向新高度，能夠自然、準確地處理雙人對話場景，實現逼真的說話人切換，為AI播客等應用提供強大支持。
• 開放與無限可能： ZipVoice已將模型、訓練與推理代碼，以及OpenDialog對話數據集全面開源，極大地降低了研究和應用的門檻，激發無限創新。

ZipVoice的智慧引擎

• Zipformer賦能高效建模：首次在TTS領域引入Zipformer架構，其多尺度高效率結構、卷積與注意力機制的巧妙融合，以及注意力權重的多次復用，共同構建了高效的語音合成模型，大幅削減了參數量。
• 平均上采樣策略：該策略假設每個文本單元具有均等時長，通過平均上采樣提供穩定的初始對齊線索，顯著提升了模型對齊的穩定性和收斂效率。
• Flow Distillation加速推理：利用Flow Distillation技術，結合Classifier-free guidance，讓學生模型通過無CFG的單步推理就能逼近教師預測，有效縮短推理時間，擺脫CFG帶來的額外開銷。
• 說話人輪次嵌入向量：在對話合成中，Speaker-Turn Embedding提供了精細的說話人身份提示，降低了模型學習說話人切換的難度，確保了切換的準確性。
• 循序漸進的課程學習：先用單說話人數據預訓練，鞏固語音-文本對齊基礎；再用對話數據微調，學習角色切換和自然對話風格，從容應對對話合成的復雜挑戰。
• 立體聲的沉浸體驗：通過特定的權重初始化、單聲道語音正則化及說話人互斥損失等技術，ZipVoice-Dialog成功實現了雙聲道生成，為用戶帶來更具沉浸感的對話體驗。

探索ZipVoice的廣闊天地

ZipVoice的出現，為眾多應用場景帶來了性的提升：

• 智能個人助理：無論是手機還是智能音箱，ZipVoice都能賦予語音助手更富人情味和個性化的交互能力。
• 車載語音系統：在駕駛過程中，ZipVoice能提供更流暢、自然的語音導航和車輛控制體驗。
• 有聲內容創作：將文字內容轉化為高質量的有聲讀物，無論是小說、新聞還是文章，都能輕松實現。
• 視頻配音新范式：為視頻內容快速生成配音，極大地提升了內容創作的效率和成本效益。
• 語言學習的得力助手：幫助學習者通過標準、自然的語音示范，有效提升發音練習效果。

ZipVoice的GitHub倉庫（https://github.com/k2-fsa/ZipVoice）、HuggingFace模型庫（https://huggingface.co/k2-fsa/ZipVoice）及arXiv技術論文（https://arxiv.org/pdf/2506.13053）提供了豐富的資源，供您深入了解和應用這項前沿技術。