OuteTTS-0.1-350M 发布：无需外部适配器即可利用纯语言建模的新型 TTS 合成模型

近年来，文本转语音 (TTS) 合成领域取得了快速发展，但仍然充满挑战。传统的 TTS 模型通常依赖于复杂的架构，包括深度神经网络和专用模块，例如声码器、文本分析器和其他适配器，以合成逼真的人类语音。这些复杂性使 TTS 系统资源密集，限制了其适应性和可访问性，尤其是对于设备上的应用程序。此外，当前的方法通常需要大量数据集进行训练，并且通常缺乏语音克隆或适应的灵活性，阻碍了个性化用例。这些方法的繁琐性质以及对多功能高效语音合成日益增长的需求促使研究人员探索创新的替代方案。

OuteTTS-0.1-350M：使用纯语言建模简化 TTS

Oute AI 发布OuteTTS-0.1-350M：一种新颖的文本转语音合成方法，利用纯语言建模，无需外部适配器或复杂架构。这种新模型通过将文本和音频合成集成在一个有凝聚力的框架中，引入了一种生成自然语音的简化有效方法。

OuteTTS-0.1-350M 基于 LLaMa 架构构建，直接利用音频标记，而无需依赖专门的 TTS 声码器或复杂的中间步骤。它的零样本语音克隆功能使其仅使用几秒钟的参考音频即可模仿新声音，这使其成为个性化 TTS 应用程序的突破性进步。该模型根据 CC-BY 许可发布，为开发人员自由试验并将其集成到各种项目（包括设备上的解决方案）铺平了道路。

技术细节和优势

从技术上讲，OuteTTS-0.1-350M 采用纯语言建模方法进行 TTS，通过使用结构化但简化的流程有效地弥合了文本输入和语音输出之间的差距。

它采用三步方法：使用 WavTokenizer 进行音频标记化、连接主义时间分类 (CTC) 强制对齐单词到音频标记映射，以及创建包含转录、持续时间和音频标记的结构化提示。WavTokenizer 每秒产生 75 个音频标记，能够高效地将音频转换为模型可以理解和生成的标记序列。

采用基于 LLaMa 的架构允许模型将语音生成表示为类似于文本生成的任务，从而大大降低了模型复杂性和计算成本。此外，与 llama.cpp 的兼容性确保 OuteTTS 可以在设备上有效运行，无需云服务即可提供实时语音生成。

为什么 OuteTTS-0.1-350M 很重要

OuteTTS-0.1-350M 的重要性在于它有可能通过使 TTS 技术变得易于访问、高效和易于使用而使 TTS 技术普及化。与需要大量预处理和特定硬件功能的传统模型不同，该模型的纯语言建模方法减少了对外部组件的依赖，从而简化了部署。其零样本语音克隆功能是一项重大进步，允许用户使用最少的数据创建自定义语音，为个性化助理、有声读物和内容本地化等应用打开了大门。

考虑到该模型的大小只有 3.5 亿个参数，其性能尤其令人印象深刻，无需像更大的模型那样增加开销即可实现具有竞争力的结果。

初步评估表明，OuteTTS-0.1-350M 可以有效地生成具有准确语调和最少伪影的自然语音，使其适用于各种现实世界的应用。这种方法的成功表明，更小、更高效的模型可以在传统上依赖极大规模架构的领域中表现出色。

关键要点

OuteTTS-0.1-350M 利用纯语言建模，无需复杂的适配器或外部组件，提供了一种简化的 TTS 方法。
该模型基于LLaMa架构，使用WavTokenizer直接生成音频token，使得流程更加高效。
该模型具有零样本语音克隆功能，仅需几秒钟的参考音频即可复制新的声音。
OuteTTS-0.1-350M 专为设备性能而设计，并与 llama.cpp 兼容，使其成为实时应用的理想选择。
尽管该模型的参数相对较小（3.5 亿个），但其性能可与更大、更复杂的 TTS 系统相媲美。
该模型的可访问性和效率使其适用于广泛的应用，包括个性化助理、有声读物和内容本地化。
Oute AI 在 CC-BY 许可下的发布鼓励进一步实验和集成到不同的项目中，使先进的 TTS 技术民主化。

结论

总之，OuteTTS-0.1-350M 标志着文本转语音技术向前迈出了关键一步，它利用简化的架构以最少的计算要求提供高质量的语音合成。它集成了 LLaMa 架构，使用了 WavTokenizer，并且能够执行零样本语音克隆而无需复杂的适配器，这使它有别于传统的 TTS 模型。凭借其在设备上的性能，该模型可以彻底改变可访问性、个性化和人机交互方面的应用，使更广泛的受众能够使用高级 TTS。

Oute AI 的发布不仅突出了纯语言建模在音频生成方面的强大功能，还为 TTS 技术的发展开辟了新的可能性。随着研究界继续探索和扩展这项工作，像 OuteTTS-0.1-350M 这样的模型很可能为更智能、更高效的语音合成系统铺平道路。