上海交通大学发布开源文本转语音(TTS)系统——F5-TTS

F5-TTS代表的是什么

上海交通大学开发并开源了F5-TTS这款高效的文本转语音系统，该系统采用了基于流匹配的无自回归生成技术，并融合了扩散变换器（DiT）的技术创新。它能够在没有额外监督的情况下，利用零样本学习快速产生自然流畅且准确反映原文内容的声音输出。此系统不仅支持多语言合成，涵盖了中文和英文等语言，在处理长文本时同样能有效合成语音。F5-TTS具备情感调节功能，可以根据输入的文本调整生成声音的情感色彩，并允许用户根据需求控制播放速度。该系统的训练基于一个包含10万小时数据的大规模数据库，展现了出色的性能与广泛适应性。F5-TTS适用于多个场景如有声书制作、语音助手服务、语言教学、新闻播报和游戏配音等，为商业及非商业项目提供强大的文本转语音支持能力。

F5-TTS的核心特性

• 无例示音频复制技术：能够模拟任意人物的声音，而无需该人物的语音资料。
• 调控速率依据总体时间长度来调节语音产生速率，以达到精准操控音频播放节奏的目的。
• 情绪表达管理调整合成语音的情绪色调，使机器产生的声音更具人性化的感情表达。
• 生成较长篇幅的内容表述提供对长文段落的连贯语音生成服务，适合用于长时间的内容阅读与播报。
• 支持多种语言具备出色的多语种语音合成功能，能够处理及生成包括中英在内的多种语言的语音内容。
• 大量数据分析培训通过在涵盖10万小时的数据集合上训练，保证了模型具有良好的泛化性能和高度自然的合成语音效果。

F5-TTS的核心技术机制

• 流量配对（Traffic Pairing）F5-TTS采用基于流匹配的目标来构建其模型，该模型能够将一种简单的概率分布（例如标准正态分布）转变为一个接近实际数据集复杂度的概率分布。这一过程涵盖了在流动程序及全数据范围内的训练工作，旨在保障从初始简单分布到最终目标复杂分布转换的完整性与准确性。
• 传播转换器(DiT)DiT作为模型的核心架构，能够应对序列信息，并在生成流程中逐渐消减噪音，最终产出高质量的音频信号。
• ConvNeXt版本2F5-TTS通过对ConvNeXt V2的优化来改善文本的表现形式，使得文本能更准确地对应到声音特性上，从而提升了生成语音的质量及自然流畅性。
• 摇摆采样方法在进行推理的过程中采用了一种流动式的抽样策略，通过实施不均衡抽样的方式来增强系统的效能与效率。这种做法特别有利于在音频产生的初始环节提升精度，使系统能够更加精准地勾勒出目标声音的基本特征。
• 全程一体化的系统规划F5-TTS采用简洁明了的设计理念，在处理从文本转换为语音的过程中跳过了以往复杂的步骤比如音素对齐与持续时间预估，从而使得其模型在训练及推断阶段更为简便。

F5-TTS项目的仓库位置

• Git代码库：在GitHub上可以找到由SWivid开发的F5-TTS项目。
• HuggingFace的模型集合库：访问该模型的页面，请参阅 https://huggingface.co/SWivid/F5-TTS 这一链接。
• 关于arXiv上的科技学术文章在学术预印本网站上有一篇论文，其在线地址为：https://arxiv.org/pdf/2410.06885，该文档包含了最新的研究发现和理论探讨。
• 网上试用演示版本访问此链接以查看E2-F5文本转语音项目：https://huggingface.co/spaces/mrfakename/E2-F5-TTS

F5-TTS的使用情境

• 音频书籍与广播节目把电子书籍和文章转化为音频格式的有声读物，供视觉障碍者及偏好聆听阅读内容的听众使用。
• 声音助理与对话机器人向智能装置及网上服务供应听起来自然的语音回应，以增强用户的体验感受。
• 学习语言与教学为学习者提供一个提升发音与听力技能的辅助平台。
• 新闻与传媒生成自动化的语音新闻，以便广播电台及线上新闻发布平台能够实现内容生产的自动化。
• 客户支持于客户服务体系内应用，实现自动语音反馈功能，以优化用户感受。