首个支持普通话和方言混说的TTS大模型：河南话、上海话、粤语说得溜 AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年，机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com 自 2024 年 GPT-4o 出现以来，业内各公司纷纷投入巨大的资源进行 TTS 大模型的研发。近几个月内，中文语音合成大模型如雨后春笋般涌现，如 chattts、seedtts、cosyvoice 等。 虽然当前语音合成大模型在中文普通话上的效果已与真人几乎无异，但面对中国纷繁复杂的方言，TTS 大模型却鲜有涉猎，训练一个统一的中文各方言语音合成大模型是一项极具挑战的任务。 行业痛点与技术瓶颈 当前，语音合成大模型技术在普通话领域已经取得了显著进展，但在方言领域的发展却十分缓慢。中国拥有数十种主要方言，每一种方言都有独特的语音特征和语法结构，这使得训练一个覆盖各种方言的 TTS 大模型变得异常复杂。 现有的 TTS 大模型大多专注于普通话，无法满足多样化的语音合成需求。此外，方言语料库的稀缺以及高质量标注数据的匮乏，也进一步增加了技术难度。 巨人网络 AI Lab 的技术创新与突破 为了解决上述难题，巨人网络 AI Lab 团队中的算法专家和语言学家共同努力，基于中国方言体系，构建了涵盖 20 种方言、超过 20 万小时的普通话和方言数据集。通过这一庞大的数据集，我们训练出了第一个支持多种普通话方言混说的 TTS 大模型 ——Bailing-TTS。Bailing-TTS 不仅能够生成高质量的普通话语音，还能够生成包括河南话、上海话、粤语等在内的多种方言语音。 ArXiv: https://arxiv.org/pdf/2408.00284Homepage: https://giantailab.github.io/bailingtts_tech_report/index.html论文标题：Bailing-TTS: Chinese Dialectal Speech Synthesis Towards Human-like Spontaneous Representation 以下是Bailing-TTS 河南话的合成效果： 文本1： 汴水东流无限春，隋家宫阙已成尘。行人莫上长堤望，风起杨花愁杀人。 生成语音1： 文本2： 我嘞爱好也可多了，好听豫剧，那腔调儿，听着得劲儿嘞很。没事嘞时候我也好出去溜达溜达，逛逛俺河南嘞大好风光。我还好捣鼓点儿吃嘞，像那烩面呀、胡辣汤呀，你别说，我自己做嘞也可像回事儿。 生成语音2： 再给大家听一下普通话零样本克隆的效果： Prompt 1：青年-男 生成1：这个问题，嗯嘶，从另一个角度看，是不是对我们来说也是一件好事？ Prompt 2：少年-男 生成2：喽，明天又是周末啦，一起去看个电影吧。 Prompt 3：老年-女 生成3：说起我们以前的事，啊，那真是三天三夜都说不完。 Prompt 4：幼童-女 生成4：哦，你说的是这个啊，这是我去海边的时候捡到的。 我们采取了多项创新技术来实现这一目标： 1. 统一的方言 Token 规范：我们将各方言的 token 规范统一，并使普通话与各方言的 token 有部分重叠，以利用普通话提供基础发音能力。这使得我们能够在有限的数据条件下，实现高质量的方言语音合成。 2. 精细化 Token 对齐技术：我们提出了基于大规模多模态预训练的精细化 token-wise 对齐技术。 3. 层次混合专家结构：我们设计了一种层次混合专家体系结构，用于学习多个汉语方言的统一表示和每种方言的特定表示。 4. 层次强化学习增强策略：我们提出了层次化的强化学习策略，通过基础训练策略和高级训练策略相结合的方法，进一步增强 TTS 模型的方言表达能力。 实现细节 图 1 Bailing-TTS 整体架构 1. 基于大规模多模态预训练的精细化 Token 对齐 为了实现文本和语音 token 的精细化对齐，我们提出了一个多阶段、多模态的预训练学习框架。 第一阶段，我们使用无监督的采样策略，在大规模数据集上进行粗略训练。第二阶段，我们采用精细化采样策略，在高质量的方言数据集上进行细粒度训练。这一方法能够有效地捕捉文本和语音之间的细粒度关联关系，促进两种模态的对齐。 2. 基于层次混合专家 Transformer 网络结构 为了训练适用于多种汉语方言的统一 TTS 模型，我们设计了一种层次混合专家网络结构和多阶段多方言 token 学习策略。 首先，我们提出了一种专门设计的混合专家体系结构，用于学习多个汉语方言的统一表示和每种方言的特定表示。然后，我们通过基于交叉注意力的融合机制，将方言 token 注入 TTS 模型的不同层次，以提升模型的多方言表达能力。 3. 层次强化学习增强策略 我们提出了一种层次化的强化学习策略，通过采用基础策略训练和高级训练策略相结合的方法，进一步增强 TTS 模型的方言表达能力。基础训练策略支持探索优质的方言语音表达，高级训练策略在此基础上强化不同方言的语音特色，从而实现多种方言的高质量语音合成。 图 2 Dialect MoE 结构 实验结果 Bailing-TTS 在普通话、多种方言的鲁棒性、生成质量、自然度上已达到与真人较为接近的水平。 表 1 Bailing-TTS 在中文普通话、方言上的测试结果 在实际的应用场景测评中，Baling-TTS 均取得了不错的效果。 表 2 Bailing-TTS 在中文普通话、方言上的说话人微调和零样本克隆的测试结果 技术的落地应用与未来前景 目前，这项多方言 TTS 大模型已经在多个实际场景中得到应用。例如，在游戏中为 NPC 配音，视频创作中进行方言配音等。通过这一技术，游戏和视频内容能够更加贴近地域文化，提升用户的沉浸感和体验感。 未来，随着端到端语音交互大模型的进一步发展，这项技术将在方言文化保护、游戏 AI NPC 方言交互等领域展现更大的潜力。在方言保护场景中，通过支持多种方言的语音交互，可以让下一代便捷地学习、传承、守护汉语方言，让汉语方言文化源远流长。在游戏场景中，会说方言的可语音交互的智能 NPC，将进一步提升游戏内容的表现力。 巨人网络 AI Lab 将继续致力于推动这一技术的创新和应用，为用户带来更智能、更便捷的语音交互体验。 团队介绍 巨人 AI 实验室成立于 2022 年，是隶属于巨人网络的人工智能技术应用与研究机构。致力于面向 AIGC 内容（图像 / 文本 / 音视频 / 3D 模型等）生成领域，实现内容生产创作全面智能化，推动游戏玩法创新。目前，实验室已在巨人内部构建起全链路 AI 工业化生产管线，同时完成游戏行业内首个垂类大模型（GiantGPT）备案，率先投入商业化应用。 ?THE END 转载请联系本公众号获得授权 投稿或寻求报道：content@jiqizhixin.com