ZipVoice

ZipVoice – 小米推出的零样本语音合成模型

核心观点： ZipVoice是小米集团AI实验室推出的革新性零样本语音合成技术，以其轻量化、高速度、高质量及对话合成能力，正在重塑语音交互体验。该技术得益于Flow Matching架构、Zipformer高效建模、平均上采样、Flow Distillation等创新，并已开源，为开发者提供了广阔的应用空间。

ZipVoice：轻快自然，对话，语音合成新纪元

ZipVoice，由小米集团AI实验室倾力打造，是一项突破性的高效零样本语音合成（TTS）技术。它以Flow Matching架构为基石，并衍生出专注于单说话人合成的ZipVoice和擅长对话语音的ZipVoice-Dialog两个版本。这项技术的核心在于其轻巧的建模方式和迅捷的推理速度，有效解决了传统TTS模型普遍存在的庞大体积和缓慢响应的难题。

ZipVoice的卓越之处

• 即时声音定制：无需海量目标说话人数据，ZipVoice即可根据您提供的文本与参考语音，精准合成出具有特定音色的声音，实现真正的零样本语音合成。
• 闪电般的速度：通过Flow Distillation等创新技术，ZipVoice大幅精简了推理步骤，实现了前所未有的合成速度，即便是资源有限的设备也能流畅运行。
• “声”临其境的质感：在极速合成的同时，ZipVoice毫不妥协地保证了语音的自然度和质量，确保合成声音高度还原目标说话人的韵味。
• 流畅的双人对谈：ZipVoice-Dialog版本更是将对话合成推向新高度，能够自然、准确地处理双人对话场景，实现逼真的说话人切换，为AI播客等应用提供强大支持。
• 开放与无限可能： ZipVoice已将模型、训练与推理代码，以及OpenDialog对话数据集全面开源，极大地降低了研究和应用的门槛，激发无限创新。

ZipVoice的智慧引擎

• Zipformer赋能高效建模：首次在TTS领域引入Zipformer架构，其多尺度高效率结构、卷积与注意力机制的巧妙融合，以及注意力权重的多次复用，共同构建了高效的语音合成模型，大幅削减了参数量。
• 平均上采样策略：该策略假设每个文本单元具有均等时长，通过平均上采样提供稳定的初始对齐线索，显著提升了模型对齐的稳定性和收敛效率。
• Flow Distillation加速推理：利用Flow Distillation技术，结合Classifier-free guidance，让学生模型通过无CFG的单步推理就能逼近教师预测，有效缩短推理时间，摆脱CFG带来的额外开销。
• 说话人轮次嵌入向量：在对话合成中，Speaker-Turn Embedding提供了精细的说话人身份提示，降低了模型学习说话人切换的难度，确保了切换的准确性。
• 循序渐进的课程学习：先用单说话人数据预训练，巩固语音-文本对齐基础；再用对话数据微调，学习角色切换和自然对话风格，从容应对对话合成的复杂挑战。
• 立体声的沉浸体验：通过特定的权重初始化、单声道语音正则化及说话人互斥损失等技术，ZipVoice-Dialog成功实现了双声道生成，为用户带来更具沉浸感的对话体验。

探索ZipVoice的广阔天地

ZipVoice的出现，为众多应用场景带来了性的提升：

• 智能个人助理：无论是手机还是智能音箱，ZipVoice都能赋予语音助手更富人情味和个性化的交互能力。
• 车载语音系统：在驾驶过程中，ZipVoice能提供更流畅、自然的语音导航和车辆控制体验。
• 有声内容创作：将文字内容转化为高质量的有声读物，无论是小说、新闻还是文章，都能轻松实现。
• 视频配音新范式：为视频内容快速生成配音，极大地提升了内容创作的效率和成本效益。
• 语言学习的得力助手：帮助学习者通过标准、自然的语音示范，有效提升发音练习效果。

ZipVoice的GitHub仓库（https://github.com/k2-fsa/ZipVoice）、HuggingFace模型库（https://huggingface.co/k2-fsa/ZipVoice）及arXiv技术论文（https://arxiv.org/pdf/2506.13053）提供了丰富的资源，供您深入了解和应用这项前沿技术。