01、概述

在日益增長的語音合成需求中，文本轉(zhuǎn)語音（TTS）技術快速進步，但也面臨不少挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)TTS模型往往依賴復雜的多模塊架構，如深度神經(jīng)網(wǎng)絡、語音合成器、文本分析器等適配器，以生成自然的人類語音。這種復雜度帶來了大量資源消耗，對設備的要求極高，使得許多設備無法輕松使用。尤其是個性化的語音生成和應用場景，傳統(tǒng)TTS技術往往需要龐大的數(shù)據(jù)集和較高的硬件配置，對此，Oute AI發(fā)布了OuteTTS-0.1-350M，為TTS領域帶來了革新。

OuteTTS-0.1-350M是一款不依賴外部適配器、純語言建模的輕量級TTS模型。通過直接整合文本和語音生成流程，這款模型實現(xiàn)了簡潔高效的自然語音合成，并具備“零樣本語音克隆”能力，僅憑幾秒鐘的參考音頻即可模仿新的聲音。OuteTTS的推出，不僅為開發(fā)者帶來了全新機遇，也大大降低了TTS技術的門檻，為更多個性化、實時語音生成的需求提供了高效方案。

02、OuteTTS-0.1-350M：無需復雜適配器的TTS模型

在語音合成領域，OuteTTS-0.1-350M開創(chuàng)性地使用純語言模型進行語音合成，而無需傳統(tǒng)的語音生成模塊，如語音編碼器和其他適配器。這一模型基于LLaMa架構構建，通過直接生成音頻標記（tokens）來實現(xiàn)語音合成，大幅簡化了TTS流程并降低了資源消耗。不同于龐大復雜的傳統(tǒng)模型，OuteTTS的核心在于它的純語言建模方法，它直接將語音生成視作文本生成的任務，通過對音頻數(shù)據(jù)進行標記化處理，使模型能夠理解并生成自然語音。

這種架構不僅提高了模型的簡潔性，還實現(xiàn)了高效的語音生成。OuteTTS能夠在零樣本語音克隆的模式下快速適應新音色，僅需幾秒鐘的參考音頻即可模仿新的聲音，非常適用于個性化的語音助手、有聲讀物和內(nèi)容本地化等應用場景。

03、技術亮點：OuteTTS-0.1-350M的三大創(chuàng)新

OuteTTS-0.1-350M通過以下三步流程實現(xiàn)了高效的文本轉(zhuǎn)語音：

• WavTokenizer音頻標記化：OuteTTS使用WavTokenizer將音頻轉(zhuǎn)換為標記序列，每秒生成75個音頻標記，這樣能夠快速將音頻轉(zhuǎn)換為模型可處理的序列。
• CTC強制對齊：采用連接時序分類（CTC）技術，確保模型能夠?qū)⒚總€文字精準對齊到音頻標記，生成自然流暢的語音輸出。
• 結(jié)構化提示創(chuàng)建：通過將轉(zhuǎn)錄、持續(xù)時間、音頻標記等信息整合為結(jié)構化提示，將語音生成過程簡化成一系列清晰的任務。

這些技術整合使得OuteTTS能夠以純語言建模的方式高效地實現(xiàn)語音合成，避免了傳統(tǒng)模型的繁瑣中間步驟，進一步降低了對計算資源的需求。OuteTTS還兼容llama.cpp庫，能夠在多種設備上實現(xiàn)語音生成，不必依賴云端服務，適合實時應用場景。

04、OuteTTS-0.1-350M的實際應用價值

OuteTTS-0.1-350M的獨特之處在于其輕量高效的設計使得TTS技術不再需要高昂的硬件資源，具備了高度的實用性與適配性：

• 低資源需求：這款模型無須龐大的適配器或深度神經(jīng)網(wǎng)絡模塊，大大簡化了部署過程，使其適用于各種硬件環(huán)境，包括移動設備、嵌入式設備等，實現(xiàn)了真正的“上設備”語音生成。
• 個性化應用：OuteTTS的“零樣本語音克隆”能力為個性化應用提供了可能。只需幾秒鐘的參考音頻，用戶即可定制專屬語音，非常適合個性化語音助手、有聲讀物配音等場景。
• 開源許可證：OuteTTS采用了CC-BY開源許可證，支持開發(fā)者將模型自由集成到項目中，為語音合成技術的普及和創(chuàng)新應用提供了廣闊空間。

通過對傳統(tǒng)TTS架構的簡化和對個性化的支持，OuteTTS-0.1-350M帶來了實用高效的語音生成體驗，不僅提升了語音合成的可及性，還為開發(fā)者和企業(yè)帶來了新的靈活選擇。

05、OuteTTS-0.1-350M的性能分析：小模型也有大作為

OuteTTS-0.1-350M盡管只有3.5億參數(shù)，依然在語音生成領域表現(xiàn)出色。它的高效性和輕量化特性使其在語音質(zhì)量上毫不遜色，甚至與傳統(tǒng)大型模型相媲美：

• 音質(zhì)自然：初步測試顯示，OuteTTS生成的語音具有自然的語調(diào)和流暢的音質(zhì)，極少出現(xiàn)失真或人工痕跡，適合各類語音應用場景。
• 低計算成本：相比于參數(shù)數(shù)十億的大型模型，OuteTTS保持高質(zhì)量的同時，計算成本顯著降低，非常適合資源有限的設備。
• 快速響應：得益于模型架構的優(yōu)化，OuteTTS能夠在設備端實現(xiàn)快速響應，為實時語音交互提供了理想選擇。

OuteTTS展示了小規(guī)模模型的潛力，使得語音合成不再依賴于龐大的計算資源，為輕量化的TTS模型樹立了新標桿。

06、OuteTTS-0.1-350M的未來前景

OuteTTS-0.1-350M的發(fā)布不僅僅是一次技術創(chuàng)新，它開啟了未來TTS應用的無限可能性。隨著更多開發(fā)者和研究人員的加入，基于OuteTTS的應用場景將更加多樣化：

• 輔助技術：OuteTTS在語音生成上的便捷性和高效性使得其可以廣泛應用于視障人士的輔助設備中，提供語音導航、信息提示等功能。
• 內(nèi)容創(chuàng)作：對于需要快速生成個性化語音內(nèi)容的創(chuàng)作者，OuteTTS為他們提供了成本更低的配音解決方案。
• 人機交互：語音交互是智能設備未來的關鍵方向，OuteTTS的實時生成能力使其能夠在智能家居、車載語音助手等領域大展身手。

07、結(jié)語

OuteTTS-0.1-350M的發(fā)布標志著TTS技術的一個重要里程碑。通過采用純語言建模，OuteTTS不僅降低了語音合成的門檻，還讓個性化語音應用更為可行。無論是零樣本語音克隆能力、實時生成表現(xiàn)，還是其對多設備兼容性，OuteTTS都為TTS領域帶來了全新的發(fā)展思路。未來，隨著更多技術的突破，基于OuteTTS的TTS應用將會為語音生成帶來更加豐富的可能性。

OuteTTS-0.1-350M展示了小而強的TTS模型可以達到與大型模型媲美的效果。Oute AI的這一創(chuàng)新，為未來的語音合成技術鋪平了道路，也讓我們期待更多輕量、智能、高效的語音合成技術的出現(xiàn)。

參考：

1. ??https://github.com/edwko/OuteTTS??
2. ??https://huggingface.co/OuteAI/OuteTTS-0.1-350M??

本文轉(zhuǎn)載自公眾號Halo咯咯 作者：基咯咯

原文鏈接：??https://mp.weixin.qq.com/s/9wIogETezySg9mRE36CuHw??