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Seed-TTS

Seed-TTS是字节跳动Seed团队开发的一款大规模自回归文本到语音模型,具有高质量、多功能和可控的语音生成能力,能够在各种语音生成场景中提供出色的应用表现。

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Seed-TTS:一种先进的文本到语音模型

本文详细介绍了Seed-TTS,一种能够生成高质量语音的端到端文本到语音(TTS)模型。该模型在语音相似性和自然度上与真实人类语音相当,并能有效控制各种语音属性,如情感和韵律。

Seed-TTS

技术特点

模型架构与训练

大型预训练语言模型作为文本编码器,结合扩散模型进行波形转换。模型在合成数据上训练,性能接近真实数据训练的模型。

优化方法

提出了一种自我教学分心方法来实现语音属性的分离,并探索了强化学习方法以提升模型在情感表达和控制方面的性能。

语音生成能力

模型能够根据不同的总时长自动调整说话速度,并在保持整体语速自然的同时,对某些元音进行拉伸以延长句子的总体时长。具有高度跨语言可转移性,能够生成极具表现力和跨语言转换的语音。

应用场景

Seed-TTS广泛应用于语音聊天有声读物内容创作。通过基于情境的学习能力,提高了不同语言之间的无障碍访问。

局限性与安全措施

尽管模型有许多优点,但在需要细腻情感和上下文理解的情况下有时会遇到局限。实施了多种安全措施,如多步验证方法来确保录制音频中只包含授权用户的语音,并在创建的内容中强制加入各种级别的水印。

总结

Seed-TTS模型通过其先进的架构和优化方法,在文本到语音转换领域取得了显著的进展。它不仅提高了语音合成的自然度和表现力,还通过其跨语言能力促进了全球语言的无障碍交流。尽管存在一些局限性,但通过严格的安全措施,确保了其在实际应用中的可靠性和安全性。

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