Llasa TTS是什么?一文让你看懂Llasa TTS的技术原理、主要功能、应用场景

来源:卓商AI
发布时间:2025-04-05

Llasa TTS概述简介

Llasa TTS 是香港科技大学基于 LLaMA 架构推出的开源文本转语音(TTS)模型,支持高质量语音合成和克隆。Llasa TTS 基于单层向量量化(VQ)编解码器和单个 Transformer 架构,与标准 LLaMA 模型完全对齐,生成自然流畅的语音,支持情感表达和音色克隆等功能。Llasa TTS 在训练和推理阶段均表现出色,基于扩展训练时间和推理时间的计算资源,提升语音的自然度、韵律准确性和情感表达能力。Llasa TTS 提供 1B、3B 和 8B 参数规模的模型,支持多语言合成。

Llasa TTS的功能特色

高质量语音合成:生成自然流畅的语音,支持中英文双语,适用于多种应用场景。

情感表达:注入情感信息,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),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。

Llasa TTS的技术原理

基于 Transformer 的架构:基于单个 Transformer 架构,与标准的大型语言大模型完全对齐。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,基于 Transformer 进行建模。

语音分词器:

编码: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: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:

训练时间扩展:基于增加模型规模(如 1B、3B、8B 参数)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。

推理时间扩展:在推理阶段引入语音理解模型作为验证器,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。

Llasa TTS项目介绍

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

Llasa TTS能做什么?

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。

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