Seed-TTS - 字节跳动推出的文本到语音生成模型

Seed-TTS是什么

Seed-TTS是由字节跳动开发的高级文本到语音（Text to Speech，TTS）模型，能够生成与人类语音极为相似的高质量语音，具备出色的上下文学习能力和自然度。Seed-TTS支持对情感、语调、说话风格等语音属性的精细控制，适用于有声读物、视频配音等多种场景。此外，该模型还具备零样本学习能力，即使在没有训练数据的情况下也能生成高质量语音，并且支持内容编辑和多语种翻译功能。

Seed-TTS的主要功能

高质量语音生成： Seed-TTS采用了先进的自回归模型和声学声码器技术，能够生成接近人类自然语音的高质量语音。模型在大量数据上进行训练，学习到丰富的语音特征和语言模式，从而能够合成清晰、流畅、自然的语音输出。
上下文学习：该模型具备出色的上下文学习能力，可以在理解给定文本的上下文基础上，生成与上下文风格和语义相匹配的语音。无论是连续的对话还是单独的句子，Seed-TTS都能够保持语音的连贯性和一致性。
情感控制： Seed-TTS能够根据文本内容或额外的情感标签，控制生成语音的情感色彩。用户可以指定语音中应表达的情感，如愤怒、快乐、悲伤或惊讶等，模型会相应地调整语音的音调、强度和节奏，以匹配所选情感。
语音属性可控：除了情感，Seed-TTS还允许用户控制其他语音属性，包括语调、节奏和说话风格。用户可以根据应用场景的需求，调整语音使其更正式或非正式，或者更具戏剧化效果。
零样本学习能力（Zero-shot Learning）：即使没有特定说话者的训练数据，Seed-TTS也能够利用其在大量数据上训练得到的泛化能力，生成高质量的语音。此能力使得Seed-TTS能够快速适应新的说话者或语言，而无需额外的训练过程。
语音编辑： Seed-TTS支持对生成的语音进行编辑，包括内容编辑和说话速度编辑。用户可以根据需要修改语音中的特定部分，或调整语速以适应不同的听众或应用场景。
多语种支持：模型设计支持多种语言的文本输入，能够生成相应语言的语音，使得Seed-TTS可以服务于全球化的应用，满足不同语言用户的需求。
语音分解： Seed-TTS通过自我蒸馏方法实现了语音的属性分解，例如可以将语音的音色与其他属性（如内容和情感）分离，为语音合成提供了更高的灵活性和控制力，允许用户独立地修改和重组语音的不同组成部分。

Seed-TTS的官网入口

官方项目入口：https://bytedancespeech.github.io/seedtts_tech_report/
arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2406.02430

Seed-TTS的工作原理

语音分词（Speech Tokenization）：首先，Seed-TTS使用一个语音分词器将输入的语音信号转换成一系列离散的语音标记（tokens）。这些标记是语音合成的基础，类似于文本中的字符或单词。
条件文本和语音处理：接下来，Seed-TTS的自回归语言模型根据输入的文本和语音标记生成目标语音的标记序列。这个过程依赖于模型对语言结构和语音特性的理解，确保生成的语音标记序列在语义和语法上与输入文本相匹配。
语音表示生成：生成的语音标记序列随后被送入一个扩散变换器（diffusion transformer）模型。这个模型负责将离散的语音标记转换成连续的语音表示，这个过程是逐步细化的，从粗糙到精细，以生成平滑且自然的语音波形。
声学声码器（Acoustic Vocoder）：最后，连续的语音表示被送入声学声码器，该组件负责将这些表示转换成可听的高质量语音。声码器通常使用深度学习技术来模拟人类声道产生语音的过程。
训练和微调： Seed-TTS模型在大量数据上进行预训练，以学习语言和语音的基本规律。之后，可以通过微调来适应特定的说话者或语音风格，进一步提升语音的自然度和表现力。
自我蒸馏和强化学习： Seed-TTS还采用了自我蒸馏方法来实现语音属性的分解，如音色分离，以及使用强化学习技术来增强模型的鲁棒性、说话者相似性和可控性。
端到端处理：对于非自回归的变体Seed-TTSDiT，它采用完全基于扩散的架构，直接从文本到语音的端到端处理，不依赖预先估计的音素持续时间。