Llasa TTS

Llasa TTS – 香港科技大学开源的文本转语音模型

Llasa TTS是什么

Llasa TTS 是由香港科技大学开发的一款基于 LLaMA 架构的开源文本转语音（TTS）模型。该模型以高质量的语音合成和克隆技术为特色，采用单层向量量化（VQ）编解码器和单个 Transformer 架构，确保与标准 LLaMA 模型的完美对接。Llasa TTS 能够生成自然流畅的语音，并支持情感表达和音色克隆等多种功能。在训练和推理阶段，该模型表现出色，通过扩展训练和推理所需的计算资源，显著提升了语音的自然度、韵律的准确性以及情感的表达能力。Llasa TTS 提供了多种参数规模的模型，包括 1B、3B 和 8B，能够支持多语言的合成。

Llasa TTS的主要功能

• 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），即可克隆特定的人声音色与情感，实现个性化的语音合成。
• 长文本支持：能够处理长文本输入，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，且无需额外的微调。

Llasa TTS的技术原理

• 基于 Transformer 的架构：使用单个 Transformer 架构，完全与大型语言模型对齐。通过单层向量量化（VQ）编解码器将语音波形转化为离散语音标记，并基于 Transformer 进行建模。
• 语音分词器：
  • 编码：将语音信号分解为语义和声学特征，分别通过预训练的 Wav2Vec2-BERT 和卷积模块进行提取。
  • 量化：采用改进的向量量化（VQ）技术将特征编码为离散标记。
  • 解码：将离散标记转换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：通过增加模型规模（如 1B、3B、8B 参数）或训练数据量（如 250k 小时语音数据），提升语音的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，利用复杂的搜索策略（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：采用自回归生成方式，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保持一致。

Llasa TTS的项目地址

• 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的应用场景

• 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的语音，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。

常见问题

• Llasa TTS是否免费？ 是的，Llasa TTS 是一个开源项目，用户可以使用和修改。
• 如何使用Llasa TTS进行语音合成？ 用户可以通过访问 GitHub 或 HuggingFace 的链接获取模型，并根据文档指导进行使用。
• Llasa TTS支持哪些语言？ 该模型支持中英文双语合成，且具有多语言扩展的能力。
• 需要多少音频样本来进行语音克隆？ 只需少量音频样本，通常约为 15 秒，即可实现有效的音色和情感克隆。