MoE-TTS – 昆仑万维推出的语音合成框架

业界 作者:飞客bt 2025-08-16 21:08:35

MoE-TTS 是昆仑万维语音团队推出的首个基于MOE的角色描述语音合成框架,专门用在提升对开放域文本描述的理解能力。模型通过混合专家(Mixture-of-Experts,MoE)架构,将预训练的大型语言模型(LLM)与语音专家模块相结合。在训练中冻结文本模块参数,仅更新语音模块参数,保留 LLM 的强大文本理解能力,同时增强语音生成的准确性。实验表明,MoE-TTS 在生成与描述更贴合的语音方面,显著优于现有的商业模型,尤其在处理复杂和开放域描述时表现出色。

MoE-TTS的主要功能

增强开放域文本理解:能准确理解并生成与复杂、开放域文本描述相匹配的语音,支持描述在训练数据中未曾出现。

自然语言描述驱动:用户能通过自然语言描述(如“充满活力的少年音”或“带有纽约口音的演员”)精准控制语音的风格和特征。

高质量语音生成:生成的语音在自然度、情感表达和风格一致性上表现出色,显著优于传统 TTS 模型。

跨模态知识迁移:将预训练语言模型的强大文本理解能力迁移到语音生成任务中,提升模型对复杂语义的理解和表达能力。

MoE-TTS的技术原理

预训练 LLM 作为基础模型:基于预训练的文本 LLM作为基础模型,冻结参数保留强大的文本理解能力。
模态路由策略:基于模态路由机制,将文本和语音标记分别分配给文本专家和语音专家模块,避免模态间干扰。
冻结文本专家模块:在训练过程中,仅更新语音专家模块的参数,冻结文本专家模块的参数,确保预训练知识在训练和推理过程中得以保留。
模态感知的 Transformer 组件:将 Transformer 层的核心组件(如层归一化、前馈网络、多头注意力)转换为模态感知的 MoE 层,进一步提升模型对不同模态的处理能力。
语音生成模块:结合扩散模型(如 Elucidated Diffusion Models)和 VAEGAN 组件,将离散的语音标记转换为高质量的连续语音波形。

MoE-TTS的项目地址

技术论文:https://teal-aquarius-c17.notion.site/MoE-TTS-Enhancing-Out-of-Domain-Text-Understanding-for-Description-based-TTS-via-Mixture-of-Experts-24e44360bf708040bff3dffe2eef805e#24e44360bf70800c9290cce2d2d14dfe

MoE-TTS的应用场景

虚拟助手与智能客服:让虚拟助手和智能客服的语音回应自然流畅,仿佛真人般贴心,大幅提升用户体验。

有声内容创作:为有声读物、播客等生成高质量语音,风格多变、情感丰富,让内容更有魅力。

数字人与虚拟角色配音:按角色设定生成个性化语音,数字人、虚拟角色瞬间鲜活,增强真实感与表现力。

教育与培训:支持多语言、多风格语音生成,助力教育内容多样化,让学习更有趣、更高效。

游戏与互动娱乐:实时生成贴合场景的语音,游戏互动感爆棚,角色对话生动逼真,沉浸感拉满。

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