6月6日消息：字节跳动团队近期宣布，他们成功研发了一种名为Seed-TTS的新型语音生成模型，该模型基于先进的自回归Transformer架构，能够生成极其自然且富有表现力的语音。Seed-TTS的问世，标志着语音合成技术向更高层次的自然度和可控性迈出了重要一步。
Seed-TTS模型在多个关键领域展现出卓越的性能，特别是在情感控制、小说配音和跨语言内容创作等方面。它通过自我蒸馏和强化学习技术，显著提升了发音的自然性和可控性。此外，研究团队还开发了该模型的非自回归变体，进一步提升了模型的整体性能。
Seed-TTS的推理过程涵盖四个主要步骤：语音分词器、自回归语言模型、扩散变换器和声学波形合成器。这些步骤共同作用，确保了语音合成的高质量和高可控性。
Seed-TTS在语音特征的可控性上表现优异，并在不同语言的语音生成任务中展现了良好的适应性。它在零样本语境学习、发音调整和情感控制方面具有广泛的应用潜力，为语音合成技术的未来发展提供了新的可能性。
业界专家对Seed-TTS的推出表示高度认可。他们认为，这一技术的突破将极大地推动AI在创意设计领域的应用，并预示着未来在提高语音合成自然度和表现力方面的更多创新。
字节跳动的Seed-TTS模型不仅在技术上实现了重大突破，还为用户提供了一套完整的使用教程。用户可以轻松访问Seed-TTS产品页面，注册账号，获取API访问权限，并根据文档指导集成Seed-TTS模型到自己的应用中。通过上传文本内容并调用API，用户可以生成语音，并调整语音属性以满足特定需求，最终将生成的语音集成到产品中，提供给用户使用。
Seed-TTS项目地址：https://bytedancespeech.github.io/seedtts_tech_report/
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