MoE-TTS - 昆仑万维推出的先进语音合成框架

MoE-TTS是什么

MoE-TTS 是昆仑万维语音团队推出的先进语音合成框架，专门用在提升开放域文本描述的语音生成能力。MoE-TTS 基于混合专家（MoE）架构，将预训练的大型语言模型（LLM）与语音专家模块相结合。在训练过程中，MoE-TTS 冻结文本模块的参数，仅更新语音模块的参数，保留 LLM 强大的文本理解能力，同时增强语音生成的准确性。框架支持自然语言描述驱动，用户能通过简单的描述（如“充满活力的少年音”）精准控制语音风格。MoE-TTS 在自然度、情感表达和风格一致性上表现出色，广泛应用在虚拟助手、有声内容创作、数字人配音、教育和游戏等领域，显著优于传统 TTS 模型。

MoE-TTS的主要功能

• 强大的文本理解能力：精准理解复杂且未出现在训练数据中的开放域文本描述，生成与之匹配的高质量语音。
• 自然语言驱动的语音风格控制：用户通过简单的自然语言描述（如“活泼的少女音”或“沉稳的中年男声”）精准控制语音的风格和特征。
• 高质量语音输出：生成的语音在自然度、情感表达和风格一致性上表现出色，明显优于传统 TTS 模型。
• 跨模态知识迁移：将预训练语言模型的强大文本理解能力迁移到语音生成任务中，提升对复杂语义的理解和表达能力。
• 高效训练与推理：在训练过程中，冻结文本模块参数，仅更新语音模块参数，保留预训练知识的同时减少训练成本。

MoE-TTS的官网地址

• 技术论文：https://teal-aquarius-c17.notion.site/MoE-TTS-Enhancing-Out-of-Domain-Text-Understanding-for-Description-based-TTS-via-Mixture-of-Experts-24e44360bf708040bff3dffe2eef805e#24e44360bf70800c9290cce2d2d14dfe

MoE-TTS相关的人工智能知识

• 混合专家架构：混合专家架构是多模态融合技术，将不同的“专家”模块组合在一起，每个专家负责处理特定的任务或数据模态。在 MoE-TTS 中，文本专家模块负责理解复杂的文本语义，语音专家模块专注于生成高质量的语音波形，能有效提升模型对复杂任务的处理能力，同时减少单一模型的负担。
• 预训练语言模型：预训练语言模型是现代自然语言处理（NLP）的核心技术之一。通过在大规模文本数据上进行无监督学习，LLM 能学习到语言的基本结构和语义信息。在 MoE-TTS 中，预训练的 LLM 作为基础模型，为语音合成任务提供强大的文本理解能力。
• 模态路由策略：模态路由策略是 MoE-TTS 中用在处理多模态数据的关键技术。通过将文本和语音标记分别分配给文本专家和语音专家模块，避免模态间的干扰，确保每个模块能专注于其擅长的领域，提高整个系统的效率和性能。
• Transformer 架构：Transformer 是基于自注意力机制的神经网络架构，广泛应用在自然语言处理和语音处理领域。在 MoE-TTS 中，Transformer 架构被转换为模态感知的 MoE 层，进一步提升模型对不同模态数据的处理能力，能有效捕捉文本和语音中的长距离依赖关系，提升语音合成的自然度和准确性。
• 扩散模型：扩散模型是生成模型，基于逐步去除噪声生成数据。在 MoE-TTS 中，扩散模型（如 Elucidated Diffusion Models）被用在将离散的语音标记转换为高质量的连续语音波形。模型能生成自然流畅的语音，显著提升语音合成的质量。