muyan-tts 是一款专为播客场景打造的开源文本转语音（tts）模型。该模型经过超过10万小时的播客音频数据预训练，能够实现零样本语音合成，无需大量目标说话人的语音数据即可生成高质量语音。muyan-tts 支持说话人适配，允许进行个性化语音定制。它的合成速度非常快，仅需0.33秒就能生成1秒的音频，非常适合实时应用。此外，muyan-tts 能够自然连贯地合成长篇内容，如播客和有声书，支持本地部署和api使用，方便集成到各种应用中。
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Muyan-TTS的主要功能
- 零样本语音合成：利用少量参考语音和文本，无需大量目标说话人数据即可生成高质量语音。
- 说话人适配：通过少量目标说话人的语音数据进行微调，实现个性化语音定制。
- 快速生成：仅需0.33秒即可生成1秒音频，适用于实时和批量生成长语音内容。
- 长内容连贯合成：能够自然连贯地合成长篇内容，如播客和有声书。
- 离线部署友好：支持本地推理，确保数据隐私和低延迟。
Muyan-TTS的技术原理
- 框架设计：基于 GPT-SoVITS 框架，使用预训练的 Llama-3.2-3B 作为语言模型（LLM），结合 SoVITS 模型进行音频解码。LLM 负责将文本和音频 token 对齐，生成中间表示，而 SoVITS 模型则将中间表示解码为音频波形。
- 数据处理：数据集包含超过10万小时的播客音频数据，经过多阶段处理，包括数据收集、清洗和格式化，以确保高质量和多样性。使用自动语音识别（ASR）模型将音频转录为文本，将音频嵌入量化为离散 token，形成平行语料库。
- 预训练与微调：LLM 在平行语料库上进行预训练，学习文本和音频 token 之间的关系。通过监督微调（SFT），使用少量目标说话人的语音数据进一步优化模型，提高语音合成的自然度和相似度。
- 解码器优化：基于 VITS 基础模型作为解码器，减少幻觉问题，提高语音生成的稳定性和自然度。解码器在高质量音频数据上进行微调，进一步提升合成语音的保真度和表现力。
- 推理加速：通过高效的内存管理和并行推理技术提高推理速度，降低延迟。支持 API 模式，自动启用加速功能，适合实时应用。
Muyan-TTS的项目地址
- GitHub仓库：https://www.php.cn/link/8e7430b9ddecec4bf5f27f4a48f2cd82
- HuggingFace模型库：https://www.php.cn/link/b7e67bd1951c09018e6a851fb2e7d9ca
- arXiv技术论文：https://www.php.cn/link/1ae241081fe825621550691f56fe0963
Muyan-TTS的应用场景
- 播客和有声书：生成长篇内容，自然连贯，节省录制时间。
- 视频配音：快速合成英文脚本配音，适配不同角色。
- AI 角色和语音助手：生成特色角色语音，提供自然交互体验。
- 新闻播报：高效将文本转语音，适合智能设备播报。
- 教育和游戏：生成教学语音和游戏旁白，提升学习和娱乐体验。
