当前位置: 首页 > news >正文

ASR、TTS与语音克隆技术简介

1、ASR  语音识别

ASR(Automatic Speech Recognition)是将人类语音转换为文本的技术,核心依赖声学模型(分析语音信号特征)和语言模型(处理文本语义)的协同工作。当前主流技术基于深度学习,如端到端模型(如Transformer)和混合模型(如CTC+Attention)。

应用场景

  • 智能客服:通过语音指令识别用户需求,例如电话机器人自动处理查询7。

  • 语音搜索:地图导航、浏览器搜索等场景的语音输入支持7。

  • 实时转录:会议记录、医疗问诊等场景的语音转文字服务9。

开源模型

模型名称核心能力支持语言训练数据应用场景
Kaldi高精度混合模型,支持HMM与DNN结合多语种未明确学术研究、工业级部署
DeepSpeech端到端深度学习模型,易部署中、英为主Mozilla开源数据集实时转录、语音搜索
WhisperOPenAI开源多语种基于680000小时音频数据进行训练,包含英文、其他语言转英文、非英文等多种语言。将音频数据转换成梅尔频谱图,再经过两个卷积层后送入 Transformer 模型。自动语音识别

2、TTS 语音合成

TTS(Text-to-Speech)将文本转换为自然语音,将文本内容转换为自然流畅的语音输出,广泛应用于各种场景中。

技术路线

  • 拼接法:拼接预录制的语音片段(适合固定场景,灵活性低)。

  • 参数法:基于深度学习的端到端生成(如Tacotron、WaveNet),生成更自然的语音

核心突破

  • 高质量音色:如Fish Speech通过70万小时多语言数据训练,支持中、英、日等8种语言。

  • 实时性优化:Spark-TTS采用BiCodec编解码器,实现低延迟生成。

应用场景

  • 有声读物:通过调整语速、情感参数生成拟人化朗读。

  • 导航系统:实时生成动态路线播报。

开源模型

模型名称核心能力支持语言训练数据关键特性应用场景引用来源
Fish Speech接近人类水平的自然语音生成中、英、日等8种70万小时多语言无缝切换,实时性高有声读物、导航
Spark-TTS结合Qwen2.5大模型,情感与韵律控制中、英未明确支持音高、语速细粒度调节客服、虚拟助手
CosyVoice阿里开源,跨语言与情感控制中、英、日、粤、韩300M参数3秒克隆,支持跨语种生成跨国客服、配音
ChatTTS对话场景优化,自然韵律中、英4万小时(公开版)支持中英混读,拟人化交互语音助手、对话机器人
MaskGCT零样本生成,支持语调与情感编辑多语种SOTA基准数据集通过文本编辑语音,保留音色一致性内容创作、广告配音
VALL-EX多语言TTS与情感/口音控制英、中、日未明确保留原始声学环境,轻量高效影视配音、多语言播报

3、语音克隆(Voice Cloning)

语音克隆(Voice Cloning),通过少量语音样本(如5秒~1分钟)生成目标说话人的个性化语音。

核心技术
  • 生成对抗网络(GAN):生成器与判别器对抗优化,提升音色相似度。

  • 变分自编码器(VAE):学习语音特征的潜在表示,支持跨语言生成。

  • 零样本学习:如GPT-SoVITS仅需1分钟训练即可生成高保真语音。

典型工具

  • GPT-SoVITS:支持中、英、日跨语言克隆,集成WebUI简化操作。

  • Spark-TTS:结合Qwen-2.5优化语气和停顿,实现可控语音生成。

  • Coqui-TTS:开源框架支持自定义音色训练,适合开发者二次开发。

伦理挑战

需警惕恶意伪造声音的风险,部分工具已加入水印技术防止滥用。

模型名称核心能力支持语言克隆时间训练数据特色功能应用场景
GPT-SoVITS零样本跨语言克隆,高保真中、英、日、韩、粤1分钟未明确支持长文本合成,WebUI易用虚拟偶像、个性化配音
Coqui-TTS支持1100+语言,开源工具链完善全球主要语言3秒多语言预训练模型音高/音量/情感编辑教育、多语言内容生成
MockingBird基于SV2TTS,适合开发学习中、英5秒(可优化至0.4秒)未明确提供B/S操作界面,本地化部署技术验证、个性化助手
F5-TTS零样本克隆,实时率0.15中、英2秒未明确支持语音速度与风格迁移实时交互、直播配音
Llasa零样本跨语言语音生成多语种未明确未明确结合文本提示生成虚拟音色跨语种交流、虚拟角色

4、协同应用场景

  • 智能客服系统:ASR识别用户语音→NLP处理语义→TTS生成回复,结合语音克隆实现品牌专属音色。

  • 多语言内容制作:例如用Spark-TTS将中文文本转为英文语音,同时保持原说话人音色。

  • 个性化助手:用户上传语音样本后,通过Fish Speech生成定制化语音交互。


参考链接:

一款新型开源TTS模型,小白都能无压力上手,还有海量音色模型可选择。


爆火ChatTTS突破开源语音天花板,3天斩获9k的Star量

17K star!30秒偷走你的声音,开源声音克隆工具

阿里开源新语音模型,比OpenAI的Whisper更好!

一套完整的AI外呼,智能呼叫平台开源!

http://www.xdnf.cn/news/738433.html

相关文章:

  • QML 滑动与翻转效果(Flickable与Flipable)
  • 小狼毫输入法雾凇拼音输入方案辅码由默认的部件拆字/拼音输入方案修改为五笔画方案
  • 书送希望 智启未来 —— 赛力斯超级工厂携手渝北和合家园小学校开展公益赠书活动
  • JavaSwing之--JPasswordField
  • 系统设计——状态机模型设计经验
  • Linux ClearOS yum无法使用解决备忘
  • Qt Dial(旋钮)
  • 智慧赋能充电桩管理:我国新能源充电桩建设现状与突破路径
  • 【Doris基础】Apache Doris业务场景全解析:从实时数仓到OLAP分析的完美选择
  • Linux操作系统 使用共享内存实现进程通信和同步
  • 近期手上的一个基于Function Grap(类AWS的Lambda)小项目的改造引发的思考
  • URAT接收实验日志,传输无效
  • 第29次CCF计算机软件能力认证-2-垦田计划
  • espefuse.py烧录MAC地址
  • leetcode1201. 丑数 III -medium
  • (23)JNI 内存泄漏诊断
  • day16 数组的常见操作和形状
  • ES6解构赋值与传统数据提取方式的对比分析
  • LangChain-Tool和Agent结合智谱AI大模型应用实例2
  • 数据库笔记
  • 近屿智能第六代 AI 得贤招聘官首秀 —— 解锁「拟人化智能交互」AI面试新体验
  • 《计算机操作系统-慕课版》期末复习题库与内容梳理
  • 5G 核心网 NGAP UE-TNL 偶联和绑定
  • azure web app创建分步指南系列之一
  • Bootstrap:精通级教程(VIP10万字版)
  • Splunk Attack Analyzer 深度解析:技术、技巧与最佳实践
  • 目标人群精准洞察,打造超差异化内容
  • 投稿 IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 注意事项
  • RAG中的chunk以及评测方法
  • 详解Seata的四种事务模式:AT、TCC、SAGA、XA