面壁智能发布VoxCPM语音模型新突破
对于一个科技周边开发者来说,牢固扎实的基础是十分重要的,golang学习网就来带大家一点点的掌握基础知识点。今天本篇文章带大家了解《面壁智能发布 VoxCPM:高拟真语音模型新突破》,主要介绍了,希望对大家的知识积累有所帮助,快点收藏起来吧,否则需要时就找不到了!
在语音合成技术快速发展的背景下,面壁智能与清华大学深圳国际研究生院人机语音交互实验室(THUHCSI)近日联合发布了一款新型语音生成模型 ——VoxCPM。这款模型以0.5B 的参数尺寸,致力于为用户提供高质量、自然的语音合成体验。
VoxCPM 的推出标志着高拟真语音生成领域的又一里程碑。该模型在自然度、音色相似度及韵律表现力等关键指标上,均达到了行业领先水平。通过零样本声音克隆技术,VoxCPM 能够以极少的数据,生成用户独特的声音,从而实现个性化的语音合成。这一技术进步为语音生成的应用场景带来了更多可能性,尤其是在个性化语音助手、游戏角色配音等领域。

据悉,VoxCPM 已在 GitHub、Hugging Face 等平台开源,并为开发者提供了线上体验平台,便于用户探索和使用其强大功能。模型在权威语音合成评测榜单 Seed-TTS-EVAL 中表现出色,尤其是在词错误率和音色相似度方面取得了极低的错误率,展示了其卓越的推理效率。在一张 NVIDIA RTX4090显卡上,VoxCPM 的实时因子(RTF)达到约0.17,满足了高质量实时交互的需求。
VoxCPM 不仅在技术性能上有所突破,其在音质和情感表达方面也表现出色。模型能够根据文本内容智能选择合适的声音、腔调和韵律,模拟出与真人无异的听感。无论是气象播报、英雄演讲,还是方言主播,VoxCPM 都能精准再现,提供沉浸式的听觉体验。
此外,VoxCPM 的技术架构基于最新的扩散自回归语音生成模型,融合了层次化语言建模和局部扩散生成的连续表征,显著提升了生成语音的表现力与自然度。该模型的核心架构包括多个模块,协同工作,实现了高效的 “语义 - 声学” 生成过程。
? Github:
https://github.com/OpenBMB/VoxCPM/
? Hugging Face:
https://huggingface.co/openbmb/VoxCPM-0.5B
? ModelScope:
https://modelscope.cn/models/OpenBMB/VoxCPM-0.5B
? PlayGround体验:
https://huggingface.co/spaces/OpenBMB/VoxCPM-Demo
? 音频样例页面地址:
https://openbmb.github.io/VoxCPM-demopage
文中关于的知识介绍,希望对你的学习有所帮助!若是受益匪浅,那就动动鼠标收藏这篇《面壁智能发布VoxCPM语音模型新突破》文章吧,也可关注golang学习网公众号了解相关技术文章。
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