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字節(jié)跳動團隊在語音合成技術(shù)領(lǐng)域取得了新進展，推出了名為Seed-TTS的新型語音生成模型。該模型基于自回歸Transformer架構(gòu)，能夠生成接近人類語音的自然且富有表現(xiàn)力的語音。（產(chǎn)品入口見文末）

Seed-TTS在情緒控制方面表現(xiàn)出色，能夠調(diào)整生成語音的情感屬性，包括但不限于憤怒、快樂、悲傷、驚訝等情感，以及語調(diào)和說話風格，如正式、非正式或戲劇化等。這種精細的情緒控制使得Seed-TTS能夠滿足多樣化的需求。

該模型生成的語音不僅自然，而且具有很強的表現(xiàn)力，能夠模擬復(fù)雜的情感和語境，特別適合用于小說朗讀、視頻配音等場景。

Seed-TTS在零樣本學(xué)習方面也展現(xiàn)出了強大的能力，即便沒有訓(xùn)練數(shù)據(jù)，也能基于簡短的語音片段生成高質(zhì)量的語音，這使得它在需要快速適應(yīng)新語境的場合非常有用。

Seed-TTS支持語音內(nèi)容和說話速度的編輯，用戶可以靈活調(diào)整生成的語音，以適應(yīng)不同的應(yīng)用場景。

推理過程:

Seed-TTS的工作原理包括四個步驟:

語音分詞器:分析并學(xué)習參考語音中的音素或音標。自回歸語言模型:根據(jù)輸入文本和已有語音信息生成語音標記。擴散變換器:分層生成連續(xù)的語音表示，提供語音合成的中間特征。聲學(xué)波形合成器:從擴散變換器的輸出生成高質(zhì)量的語音波形。

可控性與應(yīng)用潛力:

Seed-TTS在語音特征的可控性上展現(xiàn)出優(yōu)越性能，適用于不同語言的語音生成任務(wù)，并在零樣本語境學(xué)習、發(fā)音調(diào)整和情感控制方面具有廣泛的應(yīng)用潛力。

技術(shù)突破:

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