清华开发的多语言及跨语言兼容开源语音合成工具VoxInstruct

VoxInstruct代表的是一个特定的项目或工具。

清华大学开发并公开了VoxInstruct这一项创新性的语音合成功能，该技术能够依据人类的语言指令精准地生成满足用户特定需求的音频内容。其设计基于一个综合多语种编解码器的语言模型框架，从而将传统的文字转语音的技术应用范围扩展至更加广泛的人类指令转语音场景中。VoxInstruct通过采用声音语义标注和多样化的无分类器指导策略来增强生成语音的真实感与表现力。此技术还具备支持多种语言及跨语言合成的能力，在智能助理、有声书籍制作、教育培训等领域拥有广泛应用潜力。

VoxInstruct的核心作用

• 多种语言兼容性支持VoxInstruct 具备处理及创建多语种音频的能力，并能够实现跨越不同语言的语音合成。
• 从命令转换为语音输出：能够把人的语言命令直接转化为声音输出，省去了繁琐的前期处理和指令拆分步骤。
• 语音与语义的标注采用语音语义标签（Speech Semantic Tags）作为一种中介表征方法，以辅助模型更好地解析和抽取指令里的语音信息。
• 无分类器导向方法运用多样化的无分类器引导(CFG)技术，提升模型理解人类命令的能力并增加其在语音生产过程中的可控制程度。
• 情绪与样式调控VoxInstruct 可依据指示中指定的情感与风格来创建具有相同情感和风格特色的语音。

VoxInstruct的核心技术机制

• 一体化的多种语言编码与解码模型架构VoxInstruct 采用了一种编码解码架构，用于解析并诠释多语种命令，并将其转化为对应的语音反馈。
• 预先训练好的文本编码模型VoxInstruct 利用预先训练好的文本编码模型（例如 MT5）来解析并应对自然语言形式的任务指示，从而把握住话语中的意义细节。
• 语音含义标签(Speech Meaning Tags)这是一种中介表现手法，它把文字命令转化为声音表述的内容。这种方式有助于系统从基础的文字资料里提炼出重要细节，并引导声音输出的形成。
• 在没有分类器引导的情况下（即采用 Classifier-Free 引导方法，简称CFG）通过整合 CFG 方法，VoxInstruct 增强了其响应人类命令的能力，并提升了语音生成的真实性和精确性。
• 神经系统编码与解码模型Encodec 担任声学编码器的角色，其功能是抽取代表声音特性的中间数据，并利用这些数据来合成语音信号。

VoxInstruct项目的网址

• 官方网站PROJECT：voinstruct.sourceforge.io
• Git代码库：可在GitHub上找到的VoxInstruct项目地址为https://github.com/thuhcsi/VoxInstruct

VoxInstruct的使用情境

• 定制化声音回应基于用户的个性化设定，智能助手能够调整其发声特征，涵盖性别、年龄段及方言等方面，并通过运用VoxInstruct技术来创建定制化的音频回应。
• 情绪互动通过解析用户命令及情境背景，VoxInstruct 能够创造蕴含情绪特征的声音输出，例如愉悦、哀伤或是平淡语气，从而让交流更为生动且具感染力。
• 支持多种语言在多语言环境中，VoxInstruct 提供了对多种语言的语音合成支持，从而使得智能助手能够更有效地服务具有不同语言背景的用户群体。
• 语音指引系统在智能化导航方案里，VoxInstruct 创造了明确的语音指南，并且即时更新路径指导及路况资讯。