GLM-TTS

GLM-TTS – 智谱开源的工业级语音合成系统

GLM-TTS，由智谱精心打造，是一套革新性的工业级语音合成系统。它巧妙融合了多奖励强化学习的先进理念，赋予了语音合成前所未有的能力，包括逼真的音色模仿、细腻的情感演绎、精准的文本理解以及卓越的语音输出质量。

该系树一帜地采用了两阶段生成框架，通过精妙的语义建模与声学建模流程，实现了高效而高质量的语音生成。GLM-TTS 不仅能够克隆各种方言的口音，更能实现对发音细节的精细调控，并能生动地表达多种人类情感。其应用前景广阔，足以胜任智能语音助手、有声读物制作、教育培训、娱乐互动、客户服务、无障碍辅助、广告宣传、新闻播报、智能家居以及虚拟主播等多元化场景。

凭借其极低的字错误率和令人惊叹的自然度，GLM-TTS 为用户带来了灵活、高效且高度个性化的语音交互体验，有力地推动了语音合成技术在各行各业的深度应用。目前，GLM-TTS 已在 Hugging Face、ModelScope 等知名平台开放源码，用户亦可通过 Z.ai、智谱清言 APP/网页版 等便捷渠道亲身体验其非凡之处。

GLM-TTS的核心亮点

• 音色神还原：GLM-TTS 拥有卓越的音色复刻能力，只需极少量音频数据，便能精准捕捉并重现目标说话人的独特嗓音，实现高度相似的语音合成。其强大的跨语言和跨方言能力，使得音色克隆不再受限于地域和语言的束缚。
• 情感百变秀：系统能够根据文本内容的内在情绪，自动匹配与之相符的语音情感，涵盖喜悦、悲伤、愤怒等多种表达方式，极大地增强了语音合成的生命力与感染力。
• 文本理解大师：GLM-TTS 具备超凡的文本解析能力，能够深刻理解文本的细微之处，有效降低字错误率，确保合成语音的准确无误与流畅自然。
• 方言与特色语音全掌握：无论是地域特色浓郁的四川话、东北话，还是其他特殊语音风格，GLM-TTS 都能游刃有余地进行合成，满足不同文化背景和语言习惯的需求。
• 发音精雕细琢：通过先进的音素级输入（Phoneme-in）技术，GLM-TTS 能够精准解决多音字和生僻字的发音难题，实现对语音输出的极致控制与高度准确性。
• 高保真音质呈现：搭载自研的 2D-Vocos 声码器，GLM-TTS 能够生成细节丰富、音质纯净的语音波形，并支持高采样率输出，为用户带来殿堂级的听觉享受。

GLM-TTS的技术精髓

• 并行生成模式：GLM-TTS 采用独具匠心的两阶段生成范式，首先通过语义建模（Text-to-Token）将文本转化为一系列语义 Token，保证信息传达的准确性和逻辑连贯性；随后，在声学建模与波形重建（Token-to-Wav）阶段，利用 Conditional Flow-matching 模型预测梅尔频谱图，再通过 2D-Vocos 声码器将其转化为高质量的语音波形。
• 多维度强化学习驱动：GLM-TTS 引入了基于 GRPO 算法框架的多奖励强化学习机制。它集成了字符错误率（CER）、语音相似度（Sim）、情感表达（Emotion）以及副语言（如笑声）等多重奖励信号，通过动态采样与梯度裁剪的策略优化训练过程，显著提升了语音的情感丰富度和拟人化水平。
• 音素级精准发音控制（Phoneme-in）：GLM-TTS 提供的 Phoneme-in 技术，借助动态可控词典和混合输入模式，能够为多音字和生僻字指定目标音素，从而实现对发音的精准把控。在推理阶段，系统将音素序列与文本相结合输入模型，既保留了文本本身的韵律感，又确保了发音的绝对准确。
• LoRA赋能精品音色定制：GLM-TTS 采用经过优化的 LoRA 微调范式。该方法仅需微调约 15% 的模型参数，并配合少量高品质音频数据，即可达到与全参数微调相媲美的音色还原度和自然度。这极大地降低了音色定制的成本与技术门槛，同时增强了音色的泛化能力和跨场景的稳定性。
• 严谨的数据处理与特征提取：GLM-TTS 构建了一套完整的数据处理流程，包括语音标准化、背景音去除与降噪、说话人分离与拼接、WER 筛选、标点符号优化以及特征提取等关键环节。通过这些步骤，从异构音频数据中提取出纯净的语音信号和高质量的特征，为模型的训练奠定了坚实可靠的数据基础。
• 模型架构的精益求精：GLM-TTS 对 Speech Tokenizer 进行了深度优化，提升了 Token 的码率和词表规模。同时，引入了音调估计模块（PE），打破了因果卷积的限制，显著提高了音调建模的精度。此外，2D-Vocos 声码器通过采用 2D 卷积和类 DiT 的残差连接设计，进一步提升了频谱特征的解析精度和音质表现，使其能够更好地适应复杂多变的声线。

GLM-TTS的项目入口

• GitHub代码库：https://github.com/zai-org/GLM-TTS
• HuggingFace模型中心：https://huggingface.co/zai-org/GLM-TTS

如何运用GLM-TTS

• 在线即时体验：访问 Z.ai（audio.z.ai ） 或智谱清言 APP/网页版，上传您的文本内容或语音提示（Prompt），即可即时生成高质量语音。
• API接口调用：通过官方开放平台入口https://docs.bigmodel.cn/cn/guide/models/sound-and-video/glm-tts获取API密钥，遵循详细文档指引，将文本或音色需求发送至GLM-TTS服务端，即可高效获取合成语音。
• 本地化部署与二次开发：您可以从 GitHub、Hugging Face 或魔搭社区下载模型资源，并在本地 GPU 环境中进行部署。这为您提供了进行二次开发或定制化使用的无限可能。

GLM-TTS的应用场景

• 智能语音助手：为智能语音助手注入生动自然的语音反馈能力，支持多语言和情感切换，根据用户指令生成贴合场景的语音互动，全面提升用户体验。
• 有声内容创作新引擎：GLM-TTS能够快速生成风格迥异、情感丰富的语音内容，支持多音色切换和方言朗读，完美契合有声读物、播客等多样化音频内容的创作需求。
• 教育培训的得力助手：通过精细化的发音控制，GLM-TTS能有效帮助学习者纠正多音字和生僻字的发音，并支持多语言和方言教学，从而显著提升教育的质量与效率。
• 娱乐与游戏沉浸感提升器：为游戏角色和娱乐内容注入富有方言特色和情感色彩的语音，极大地增强了游戏和娱乐的沉浸感与趣味性。
• 客户服务与智能交互的温度计：GLM-TTS能够根据用户情绪调整语音风格，生成温和、耐心的语音回应，显著提升智能客服的交互体验和客户满意度。