CosyVoice 2.0 - 阿里开源的语音生成大模型

CosyVoice 2.0是什么

CosyVoice 2.0 它是阿里巴巴通义实验室推出的CosyVoice语音生成大模型升级版。该模型采用有限的标准量化技术，提高码本利用率，简化文本语音模型架构，推出块感知因果流匹配模型，支持多种合成场景。CosyVoice 2 在发音准确性、音色一致性、节奏和音质方面都有了显著的提高。MOS评分从5.4提高到5.53，支持流式推理，大大降低了第一包合成延迟到150ms，适合实时语音合成场景。

CosyVoice 2.0的主要功能

• 超低延迟流式语音合成：支持双向流式语音合成，首包合成延迟可达150ms，适用于实时应用场景。
• 发音精度高：与之前的版本相比，发音错误率显著下降，尤其是在绕口令、多音字、生僻字的处理上。
• 音色一致性：保持音色在零样本和跨语言语音合成中的高度一致性，提高合成自然度。
• 自然体验：提高了合成音频的节奏、音质和情感匹配度，提高了MOS评分，接近商业语音合成模型。
• 多语言支持：培训大规模多语言数据集，实现跨语言语音合成能力。

CosyVoice 2.0技术原理

• LLM backbone：基于预训练的文本基座大模型(如Qwen2.5-0.5B），替换原Text Encoder random Transformer结构，文本语义建模。
• FSQ Speech Tokenizer：全尺度量化（FSQ）替换向量化（VQ），训练更大的码本(6561)，实现100%激活，提高发音准确性。
• 离线与流式一体化建模方案：提出一体化建模方案，让LLM和FM支持流式推理，实现首包音频的快速合成。
• 可控音频生成能力升级：优化基本模型与指令模型的整合，支持情感、说话风格和细粒度控制指令，增加中文指令处理能力。
• 多模态大模型技术：基于多模态大模型技术，实现语音识别、语音合成、自然语言理解等人工智能技术，提供“听、说、理解”的智能人机交互体验。

CosyVoice 2.0项目地址

• 项目官网：https://funaudiollm.github.io/cosyvoice2/
• GitHub仓库：https://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice
• 技术论文：https://funaudiollm.github.io/pdf/CosyVoice_2.pdf

CosyVoice 2.0应用场景

• 智能助手和聊天机器人：为智能助手和聊天机器人提供自然流畅的语音输出，提升用户体验。
• 有声读物和音频书籍：生成高质量的有声读物，支持多种语言和方言，满足不同用户的需求。
• 视频配音及解说：为视频内容提供配音服务，包括教育视频、企业宣传片、电影和电视剧。
• 客户服务和呼叫中心：提供语音交互，提高服务效率和客户满意度。
• 语言学习与教育：辅助语言学习，提供标准发音的语音示范，帮助学习者提高发音准确性。