Step-Audio-TTS-3B：SOTA语音合成，说唱哼唱全解锁！
【免费下载链接】Step-Audio-TTS-3B项目地址: https://ai.gitcode.com/StepFun/Step-Audio-TTS-3B
导语：Step-Audio-TTS-3B作为业内首个采用LLM-Chat范式在大规模合成数据集上训练的文本转语音（TTS）模型，不仅在SEED TTS Eval基准测试中取得了SOTA级别的字符错误率（CER），更开创性地实现了说唱（RAP）和哼唱（Humming）生成能力，标志着语音合成技术迈入新高度。
行业现状：近年来，语音合成技术经历了从拼接合成到参数合成，再到端到端神经网络合成的演进。随着大语言模型技术的渗透，TTS模型在自然度、表现力和多风格控制方面不断突破。然而，现有模型在内容准确性、跨语言支持以及复杂音频生成（如音乐性语音）方面仍存在挑战。用户对语音合成的需求已从单纯的“能说话”转向“会表达”，对情感化、个性化、多模态的语音内容需求日益增长。
产品/模型亮点：
Step-Audio-TTS-3B在技术架构和功能实现上展现出多重创新：
首创LLM-Chat范式训练：该模型是业内首个利用LLM-Chat范式在大规模合成数据集上训练的TTS模型。这一训练方法可能借鉴了对话式AI的交互特性，使得模型在理解文本意图和生成自然语音方面更具优势。
卓越的内容一致性：在SEED TTS Eval基准测试中，Step-Audio-TTS-3B表现出色。在中文测试集（test-zh）上，其字符错误率（CER）低至1.31%，在英文测试集（test-en）上，单词错误率（WER）达到2.31%，均优于同期的GLM-4-Voice、MinMo以及CosyVoice等主流模型，确保了合成语音与输入文本的高度一致性。
多语言与情感风格控制：模型支持多种语言合成，并能实现丰富的情感表达和多样化的语音风格控制，满足不同场景下的个性化语音需求。
突破性的说唱与哼唱生成：最引人注目的是，Step-Audio-TTS-3B成为业内首个能够生成说唱（RAP）和哼唱（Humming）的TTS模型。这一突破打破了传统TTS模型主要局限于朗读式语音的边界，将语音合成的应用范围扩展到更富创造性的音乐和娱乐领域。
双码本技术架构：模型采用双码本（dual-codebook）训练的大语言模型作为主干，并配备了双码本训练的声码器（vocoder）以及专门针对哼唱生成优化的声码器。这种架构设计为高质量语音合成和复杂音频生成提供了技术支撑。
行业影响：
Step-Audio-TTS-3B的出现将对多个行业产生深远影响：
内容创作领域：为播客、有声书、广告配音、短视频配乐等提供了更高效、更多样化的音频内容生成工具。特别是说唱和哼唱功能，为音乐创作、儿歌制作等带来新的可能性。
人机交互体验升级：更自然、更富情感的语音将提升智能助手、车载系统、可穿戴设备等产品的交互体验，使其更具人性化。
教育与无障碍：多语言支持和清晰的语音合成有助于语言学习、视力障碍辅助等场景，提供更优质的语音服务。
技术标准推动：其在SEED等 benchmark 上的优异表现，将推动整个TTS领域对内容准确性和自然度的更高追求，促进技术标准的提升。
结论/前瞻：
Step-Audio-TTS-3B凭借其创新的LLM-Chat训练范式、卓越的内容一致性以及开创性的说唱与哼唱生成能力，无疑为语音合成技术树立了新的里程碑。它不仅展示了TTS技术在准确性和自然度上的持续进步，更重要的是拓展了语音合成的应用边界。未来，随着模型的进一步优化和算力的发展，我们有理由期待TTS技术在更多复杂场景下的应用，如实时音乐创作、个性化虚拟偶像声音定制等，真正实现从“合成语音”到“创造声音”的跨越。
【免费下载链接】Step-Audio-TTS-3B项目地址: https://ai.gitcode.com/StepFun/Step-Audio-TTS-3B
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
