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Seed-TTS是由字节跳动开发的一种新型多功能的文本到语音（Text to Speech, TTS）生成模型，它基于自回归Transformer架构，只需要简短的语音片段，即可克隆生成高质量、几乎无法与人类语音区分的语音。Seed-TTS在语音上下文学习方面表现出色，特别是在说话者相似度和自然度方面，可以生成高度自然且富有表现力的语音。此外，Seed-TTS还支持情感、语调和说话风格等多属性的控制，并且能够通过编辑文本来编辑生成的语音，使其适用于多种应用场景，如有声读物、视频配音及多语言翻译等。

核心功能

1. 高质量语音生成：
   • Seed-TTS 能够生成高度自然、富有表现力的语音，音质、音调和情感表达接近真人水平。
   • 支持多种语言的文本输入，生成相应语言的语音。
2. 上下文学习与零样本学习：
   • 模型具备强大的上下文学习能力，能够根据文本语境生成连贯、一致的语音。
   • 支持零样本学习，即使没有特定说话者的训练数据，也能快速生成高质量语音。
3. 情感与语音属性控制：
   • 用户可以指定语音的情感色彩（如喜悦、悲伤、愤怒等），模型会相应调整音调、强度和节奏。
   • 支持对语调、节奏和说话风格的控制，满足不同应用场景的需求。
4. 语音编辑与转换：
   • 支持对生成语音的内容编辑和速度调整，满足个性化需求。
   • 提供语音分解功能，可将音色与其他属性分离，实现更灵活的控制。
5. 自蒸馏与强化学习：
   • 采用自蒸馏方法实现语音属性分解，提升模型的鲁棒性和可控性。
   • 引入强化学习技术，进一步优化模型性能。

模型架构

1、 语音分词器 (Speech Tokenizer)
Seed-TTS语音分词器将语音信号转换为离散的语音 token 序列。降低模型复杂度，提高训练效率。

2、 自回归模型（Autoregressive Transformer）
Seed-TTS自回归模型根据文本和语音 token 序列生成语音 token 序列。学习文本和语音之间的关系，生成自然流畅的语音。

3、扩散模型 (Diffusion Transformer)
Seed-TTS扩散模型根据语音 token 序列生成连续的语音特征表示。学习语音特征之间的关系，生成具有丰富细节的连续语音。

4、 语音合成器 (Acoustic Vocoder)
Seed-TTS语音合成器可以将语音特征表示转换为语音波形。生成高质量的语音波形。

如何使用

Seed-TTS目前处于论文和技术测试阶段，暂未对外开放使用，Seed-TTS官网提供了一个在线演示地址，感兴趣的同学可以前去查看，可以在线预览和播放试听各类风格的语音效果。

Seed-TTS官网在线演示地址：https://bytedancespeech.github.io/seedtts_tech_report/

• Seed-TTS arXiv论文地址：https://arxiv.org/html/2406.02430
• Seed-TTS 官方Github项目地址：https://github.com/BytedanceSpeech/seed-tts-eval

应用场景

1. 虚拟助手：
   • 提供自然流畅的语音交互，提升用户体验。
2. 有声读物与音频内容：
   • 将电子书籍、新闻稿件等文本内容转换为有声读物，增强用户听觉体验。
3. 视频配音：
   • 为动画、广告、游戏等视频内容生成多样化配音，赋予角色鲜明个性。
4. 教育与辅助工具：
   • 制作有声教材，辅助语言学习；为残障人士提供语音合成服务。
5. 客户服务：
   • 生成自动语音回复，处理常规咨询，提升服务效率。

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