1. Audio Codec的基本任务是将一段音频压缩为向量或其他表征,并且根据这些表征可以还原音频——该任务本身类似Auto Encoder, 但有两个重点,一是需要尽可能节约中间表征的比特数,达到低资源应用的目的,二是需要尽可能忠实地还原出原本的音频; 2. 当前主流方法: 1) 同样利用离散化的codebook获得离散tokens,离散tokens...
"Codec":"pcm", "Expired":1577090359, "ModelType":1, "PrimaryLanguage":1, "ProjectId":0, "SampleRate":16000, "SecretId":"A***dR", "SessionId":"123", "Speed":1, "Text":"腾讯云语音合成欢迎您。", "Timestamp":1577003959, "VoiceType":0, ...
属性分解神经语音编解码器(FACodec): NaturalSpeech 3 提出一种创新的属性分解神经语音编解码器(Codec)负责将复杂的语音波形转换成代表不同语音属性(内容、韵律、音色和声学细节)的解耦子空间,并从这些属性重构高质量的语音波形。 FACodec 通过使用语音编码器、音色提取器、三个分解向量量化器(分别针对内容、韵律和声...
细粒度语音控制:用户可以精确调整语速和音高，例如加快或放慢语速，改变声音高低。跨语言生成:支持多种语言，包括英语和中文，扩展了其在全球范围内的适用性。其语音质量被认为非常自然，特别适合用于有声读物制作，这一点在用户反馈中得到了证实。技术架构 Spark-TTS 的技术基础是 BiCodec 单流语音编解码器。这种编...
FACodec 代码: https://github.com/open-mmlab/Amphion/tree/main/models/codec/ns3_codec 属性分解扩展模型:NaturalSpeech 3 设计了多个扩散模型模块来分别建模音素持续时间、韵律、内容、声学细节(其中韵律,内容,声学细节共享一个Diffusion模型),而不需要单独对音色进行建模,因为音色特征可以直接从 prompt 中提取。此...
输入waveform,FACodec首先使用一个encoder来得到它的latent representationh,然后使用3个VQ模块和1个timbre extractor把它分解为4个部分:prosody、content、acoustic detail、timbre,最后使用一个decoder从这4个部分恢复输入的waveform。 需要注意的是虽然图中写的是VQ,但实际上我们可以使用RVQ来增加codebook的数量从而进一步...
Zonos 的技术原理 Zonos 文本预处理：基于 eSpeak 工具进行文本归一化和音素化，将输入文本转换为音素序列。特征预测：使用 Transformer 或混合骨干网络（Hybrid Backbone）预测 DAC（Discrete Audio Codec）标记。语音生成：基于预测的 DAC 标记，使用自编码器（Autoencoder）解码生成高质量的语音输出。如何运行 Zonos 1....
Semantic Tokens 以 wav2vec 2.0 提取的特征为输入，编码与文本紧密相关的信息，确保语义的强相关性。这种设计使 BiCodec 既能利用 Semantic Tokens 的低码率和强语义关联性，同时又能在自回归语言模型中实现对音色等属性的精准控制，兼顾高效性与可控性。实现建模结构与文本 LLMs 结构的高度统一 BiCodec 采用全...
Spark-TTS能迅速生成特定说话者的声音，为AI角色配音或定制化服务提供支持。技术亮点Spark-TTS的创新之处在于其采用的BiCodec编解码器和Qwen-2.5思维链技术。这些技术使得语音生成更加高质量、可控，同时支持零样本语音克隆、细粒度语音调整和跨语言合成。其效果自然且高效，非常适合有声读物、AI配音等应用场景。
写在最后 Spark-TTS是一款创新的 TTS 模型,凭借 BiCodec 编解码器和 Qwen-2.5 思维链技术,实现了高质量、可控的语音生成。 它支持零样本语音克隆、细粒度语音调整和跨语言合成,效果自然且高效,非常适合有声读物、AI配音等应用场景。