CosyVoice 2：阿里推出的先进流式语音合成模型

CosyVoice 2简介

CosyVoice 2是由阿里巴巴集团开发的先进流式语音合成模型，它通过整合大型语言模型，实现了在流式模式下人类水平的自然度和几乎无损的合成质量。该模型以其有限标量量化技术、简化的文本到语音语言模型架构，以及支持多样化合成场景的块感知因果流匹配模型而著称，能够提供低延迟、高一致性的语音输出。

CosyVoice 2主要功能

1. 流式语音合成：支持实时语音合成，适用于需要即时反馈的应用场景，如在线语音聊天。
2. 多语种支持：通过大规模多语种数据集训练，支持包括中文、英文、日语和韩语在内的多种语言。
3. 高自然度：在流式模式下实现与人类相似的语音自然度。
4. 指令性语音合成：能够根据情感、口音、角色风格等指令生成具有特定特征的语音。
5. 细粒度控制：支持对语音输出进行细粒度控制，如语速、语调、特定词汇的强调等。
6. 零拍摄能力：无需特定说话者的数据，即可合成特定说话者的语音。

CosyVoice 2技术原理

1. 有限标量量化（FSQ）：用于提高语音标记的码本利用率，通过量化技术捕捉更多的语音信息。
2. 预训练语言模型（LLM）：简化文本-语音语言模型架构，直接使用预训练的LLM作为主干网络，增强上下文理解。
3. 块感知因果流匹配模型：支持流式和非流式合成，通过条件流匹配模型将语音标记转换为Mel频谱。
4. 语义和声学信息分离：独立建模语音信号的语义和声学信息，提高合成的灵活性和控制性。
5. 统一的流式/非流式框架：允许在单一模型内进行流式和非流式语音合成，简化部署和应用。
6. 指令集成：将指令和零拍摄能力集成到单一模型中，实现更多样化和生动的语音合成。
7. 多说话者微调（mSFT）：在多个说话者上进行微调，以提高特定说话者的合成质量和相似性。
8. 强化学习：用于微调阶段，通过ASR系统和说话者相似性作为奖励函数，优化说话者相似性和发音准确性。

CosyVoice 2应用场景

1. 虚拟助手：为用户提供实时语音交互的虚拟助手，如智能音箱和智能手机中的语音助手。
2. 有声读物：自动将电子书籍或文章转换成有声书，提供自然流畅的朗读体验。
3. 客户服务：在客户服务系统中，用以生成自然语音回复，提升客户体验。
4. 语言学习：辅助语言学习应用，提供标准发音和语言练习的语音反馈。
5. 视频配音：为视频内容自动生成配音，尤其是在需要多语种支持的国际化视频制作中。
6. 游戏角色配音：在电子游戏中为角色生成逼真的语音，增强游戏的沉浸感和互动性。

CosyVoice 2项目入口

• 项目主页：https://funaudiollm.github.io/cosyvoice2/
• GitHub代码库：https://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice
• 技术报告：https://funaudiollm.github.io/pdf/CosyVoice_2.pdf