Spark-TTS：零样本语音克隆，语音合成领域的重大突破

日前，一款名为Spark-TTS的创新文本转语音系统在AI领域引发了热烈讨论。据最新X帖子及研究报道，该系统凭借其零样本语音克隆和细粒度语音控制功能，在语音合成领域取得了显著进展。

Spark-TTS系统充分利用了大型语言模型（LLM）的强大功能，旨在实现高度准确和自然的语音合成，适用于研究和商业应用。其设计理念强调简洁和高效，完全基于Qwen2.5构建，简化了传统模型所需的复杂流程。Spark-TTS直接从LLM预测的代码中重建音频，这种方法极大地简化了音频生成步骤，提高了效率，降低了技术复杂度。

除了高效的音频生成，Spark-TTS还具备卓越的语音克隆能力，支持零镜头语音克隆，即使没有特定说者的训练数据，也能成功复制说话者的声音。

Spark-TTS的核心功能包括：
- 零样本语音克隆：无需特定说话者的训练数据，即可生成其声音风格，适用于快速个性化应用。
- 细粒度语音控制：用户可精确调整语速和音高，如加快或放慢语速，改变声音高低。
- 跨语言生成：支持多种语言，包括英语和中文，扩展了其在全球范围内的适用性。
其语音质量非常自然，特别适合用于有声读物制作，这一点在用户反馈中得到了证实。

技术架构方面，Spark-TTS基于BiCodec单流语音编解码器。这种编解码器将语音分解为两种标记：
- 低比特率的语义标记，负责语言内容。
- 固定长度的全局标记，负责说话人属性。
这种分离方法允许灵活调整语音特性，并结合Qwen-2.5的思维链（Chain-of-Thought）技术，进一步提升了语音生成的质量和可控性。Qwen-2.5是一种大型语言模型（LLM），为系统提供了强大的语义理解能力。

在语言支持方面，Spark-TTS同样表现出色。它能够同时处理中文和英文，在跨语言合成时保持高自然度和准确性。用户还可以通过调整语音的性别、音调和语速等参数，创建出符合自己需求的虚拟说话人。

项目地址：https://github.com/SparkAudio/Spark-TTS