MegaTTS 3

MegaTTS 3 – 字节与浙江大学合作推出的零样本语音合成系统

MegaTTS 3是什么

MegaTTS 3是由字节跳动与浙江大合开发的零样本文本到语音合成系统。该系统采用轻量级的扩散模型，参数量仅为0.45B，能够高效地产生高质量的语音输出。MegaTTS 3将语音细分为多个属性，包括内容、音色和韵律等，分别进行建模，支持中文、英文及中英混合语音合成，具备卓越的语音克隆能力，几秒钟的音频样本即可精准模仿目标声音。此外，系统还支持口音强度的调节等多种可控性功能，广泛应用于语音合成、编辑和跨语言沟通等领域。

MegaTTS 3的主要功能

• 零样本合成：无需目标发声者的特定语音数据，仅需少量提示便可生成其语音，实现迅速的语音克隆。
• 多语言支持：兼容中文、英文及中英混合语音合成，满足不同语言环境的需求。
• 高音质输出：生成的语音自然流畅，清晰度高，与目标发声者高度相似。
• 音色调控：可调节生成语音的音色，使其更接近目标发声者或添加特定的音色效果。
• 韵律调整：支持对语音的韵律进行控制，包括语速和语调，使语音更具表现力。
• 口音强度调节：通过参数调节，能够生成不同口音强度的语音，模拟多样的语言风格。
• 快速克隆：仅需几秒钟的目标发声者音频样本，便可快速生成其语音，实现高效的语音克隆。

MegaTTS 3的技术原理

• 轻量级扩散模型：MegaTTS 3使用轻量级的扩散模型（TTS Diffusion Transformer），参数量仅为0.45B，确保高效的同时生成高质量的语音。扩散模型通过逐步添加和去除噪声来生成目标语音，其核心包括前向过程（添加噪声）和反向过程（去噪），反向过程用于生成数据样本。
• 语音分解与建模：该系统将语音细分为内容、音色、韵律和相位等属性，为每个属性设计适宜的建模模块：
  • 音色建模：采用全局向量（global vectors）来建模音色，因为音色是随时间缓慢变化的全局属性。
  • 韵律建模：利用基于潜在码的语言模型（latent code language model）来拟合韵律的分布，能够捕捉局部和长距离的依赖关系。
  • 内容建模：使用基于VQGAN的声学模型生成语谱图。
  • 相位建模：相位由基于GAN的声码器适当构建，无需语言模型对相位进行建模。
• 数据与训练：MegaTTS 3在一个大规模的多领域数据集上进行训练，包含20K小时的语音数据，确保模型在零样本语音合成、语音编辑和跨语言语音合成任务上的优异表现。
• 稀疏对齐算法：该系统引入稀疏对齐算法，提供稀疏对齐边界以引导潜在扩散变换器（DiT），在不缩小搜索空间的情况下降低对齐难度，实现高自然度的语音生成。

MegaTTS 3的项目地址

• Github仓库：https://github.com/bytedance/MegaTTS3
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/ByteDance/MegaTTS3

MegaTTS 3的应用场景

• 学术研究：研究人员可以利用MegaTTS 3测试语音合成技术，分析潜在变量的效果。
• 教育辅助：将教材内容转化为语音，生成有声读物，提升学习体验。
• 内容制作：为视频或播客提供旁白，降低人工录制成本。
• 语音交互：开发者可以将其集成到设备中，实现中英文语音对话功能。

常见问题

• MegaTTS 3的语音质量如何？：该系统生成的语音自然流畅，音质清晰，与目标发声者相似度极高。
• 是否支持多种语言？：是的，MegaTTS 3支持中文、英文及中英混合语音合成。
• 需要多少音频样本进行克隆？：仅需几秒钟的音频样本即可进行快速克隆。
• 如何访问MegaTTS 3？：用户可以通过Github和HuggingFace的链接访问MegaTTS 3的相关资源和模型。