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社区首页 >专栏 >字节跳动Seed-TTS:AI语音合成技术的革命

字节跳动Seed-TTS:AI语音合成技术的革命

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朱晓霞
发布于 2024-07-12 08:53:47
发布于 2024-07-12 08:53:47
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hi,小伙伴们,今天的主题是研究研究TTS,最近工作内容涉及到AI视频混剪,需要进行音色合成,看一下市面上效果好又花钱少的相对成熟技术薅羊毛!

今天的几个内容都是和TTS相关,如果大家有更多推荐的也欢迎大家留言推荐~

人工智能的浪潮中,文本转语音(TTS)技术正变得越来越重要。它不仅让智能助手能够"说话",还能为视频、游戏配音,甚至帮助视障人士"阅读"文字。而字节跳动的Seed Team,通过其Seed-TTS模型,将这一技术推向了新的高度。

什么是Seed-TTS?

Seed-TTS是由字节跳动Seed Team研发的一系列TTS模型。它们不仅能够合成与真人语音无异的高保真语音,还能在零样本情况下,基于一段短录音生成可控的、高保真度的合成语音。

技术亮点

  • 自然度与表现力:Seed-TTS合成的语音在自然度和表现力上达到了人类水平。
  • 零样本语音上下文学习:无需大量样本,即可学习并模仿特定语音特性。
  • 说话人微调和情绪控制:通过微调,模型能够更好地模仿特定说话人的声音,并控制情绪表达。

技术架构

Seed-TTS基于自回归Transformer模型,包含语音token化器、token语言模型、token扩散模型和声学声码器四个主要模块。这一架构使得Seed-TTS在处理语音合成时更为高效和精准。

实验与评估

Seed-TTS在多个任务上进行了评估,包括零样本语音上下文学习、说话人微调和情绪控制。实验结果显示,Seed-TTS在自然度、稳定性和可控性上均表现出色。

  • 零样本上下文学习:在客观和主观测试中,Seed-TTS的表现与真人语音相近,甚至难以区分。
  • 说话人微调:通过微调,Seed-TTS能够更准确地模仿特定说话人的声音特性。

应用场景

Seed-TTS的应用场景广泛,包括但不限于个人智能助理、视频游戏配音、有声书制作、跨语言TTS、语音转换等。

未来展望

随着技术的不断进步,Seed-TTS有望在更多领域发挥重要作用,为人们提供更加丰富、自然的语音交互体验。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2024-07-09,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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