#零样本

2天前

IndexTTS2 是 Bilibili 提出的一款新一代零样本语音合成（TTS）模型，其核心目标是实现高精度时长控制与高度自然的情绪表达，同时保持音色一致性，适用于视频配音、内容创作和多模态合成等场景。核心突破与功能亮点 1.精准时长控制：可直接指定语音时长（精确到毫秒），确保与视频口型严格对齐。支持不设限的“自然时长”模式，适应不同场景。 2.音色与情感完全分离（核心创新）：通过对抗训练（GRL）技术，将“是谁说话”（音色）和“怎么说话”（情感）彻底解耦；同一声音可以自由切换开心、愤怒、悲伤等情绪，而音色保持不变。 3.多模态情感控制：文本驱动：只需输入“愤怒地说”等自然语言指令，即可生成对应情绪的语音，极大降低使用门槛；音频参考：也可以提供一段带情绪的音频作为风格参考。 4.高保真与高清晰度：即使在大笑、怒吼等强烈情绪下，语音依然清晰、稳定、不崩坏。这得益于其GPT隐变量增强机制。 5.强大的零样本能力：仅需一段短音频（数秒）即可模仿任何人的音色，并为其注入情感，无需针对该声音进行额外训练。 6.大规模训练与开放性：基于55,000小时的中英文语料训练，表现 robust。技术架构精要模型采用四模块流水线，分工明确： 1.Text-to-Emotion (T2E)：将“请悲伤地说话”等文本指令，转换为机器能理解的情绪向量。 2.Text-to-Semantic (T2S)：核心模块。结合文本、音色、情绪向量和时长信息，生成带情感的语义内容。采用三阶段训练确保音色与情感分离。 3.Semantic-to-Mel (S2M)：将语义内容转换为声谱图，引入GPT隐藏状态来增强清晰度。 4.Vocoder：将声谱图合成为最终的高保真音频波形。 ndexTTS2 的核心价值在于其“控制力”： ·控制时长 → 完美对口型，解锁影视配音场景。 ·控制情感 → 用文字或音频自由驱动情绪，且不影响音色。 ·控制质量 → 在任何情绪下都能保证声音清晰自然。它不再是简单的“文本转语音”，而是一个高度可控、表现力丰富的声音表演引擎，为内容创作、游戏、动画、有声书等领域带来了新的可能性。

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