GLM-TTS – 智譜開源的工業級語音合成系統

GLM-TTS，由智譜精心打造，是一套革新性的工業級語音合成系統。它巧妙融合了多獎勵強化學習的先進理念，賦予了語音合成前所未有的能力，包括逼真的音色模仿、細膩的情感演繹、精準的文本理解以及卓越的語音輸出質量。

該系樹一幟地采用了兩階段生成框架，通過精妙的語義建模與聲學建模流程，實現了高效而高質量的語音生成。GLM-TTS 不僅能夠克隆各種方言的口音，更能實現對發音細節的精細調控，并能生動地表達多種人類情感。其應用前景廣闊，足以勝任智能語音助手、有聲讀物制作、教育培訓、娛樂互動、客戶服務、無障礙輔助、廣告宣傳、新聞播報、智能家居以及虛擬主播等多元化場景。

憑借其極低的字錯誤率和令人驚嘆的自然度，GLM-TTS 為用戶帶來了靈活、高效且高度個性化的語音交互體驗，有力地推動了語音合成技術在各行各業的深度應用。目前，GLM-TTS 已在 Hugging Face、ModelScope 等知名平臺開放源碼，用戶亦可通過 Z.ai、智譜清言 APP/網頁版 等便捷渠道親身體驗其非凡之處。

GLM-TTS的核心亮點

• 音色神還原：GLM-TTS 擁有卓越的音色復刻能力，只需極少量音頻數據，便能精準捕捉并重現目標說話人的獨特嗓音，實現高度相似的語音合成。其強大的跨語言和跨方言能力，使得音色克隆不再受限于地域和語言的束縛。
• 情感百變秀：系統能夠根據文本內容的內在情緒，自動匹配與之相符的語音情感，涵蓋喜悅、悲傷、憤怒等多種表達方式，極大地增強了語音合成的生命力與感染力。
• 文本理解大師：GLM-TTS 具備超凡的文本解析能力，能夠深刻理解文本的細微之處，有效降低字錯誤率，確保合成語音的準確無誤與流暢自然。
• 方言與特色語音全掌握：無論是地域特色濃郁的四川話、東北話，還是其他特殊語音風格，GLM-TTS 都能游刃有余地進行合成，滿足不同文化背景和語言習慣的需求。
• 發音精雕細琢：通過先進的音素級輸入（Phoneme-in）技術，GLM-TTS 能夠精準解決多音字和生僻字的發音難題，實現對語音輸出的極致控制與高度準確性。
• 高保真音質呈現：搭載自研的 2D-Vocos 聲碼器，GLM-TTS 能夠生成細節豐富、音質純凈的語音波形，并支持高采樣率輸出，為用戶帶來殿堂級的聽覺享受。

GLM-TTS的技術精髓

• 并行生成模式：GLM-TTS 采用獨具匠心的兩階段生成范式，首先通過語義建模（Text-to-Token）將文本轉化為一系列語義 Token，保證信息傳達的準確性和邏輯連貫性；隨后，在聲學建模與波形重建（Token-to-Wav）階段，利用 Conditional Flow-matching 模型預測梅爾頻譜圖，再通過 2D-Vocos 聲碼器將其轉化為高質量的語音波形。
• 多維度強化學習驅動：GLM-TTS 引入了基于 GRPO 算法框架的多獎勵強化學習機制。它集成了字符錯誤率（CER）、語音相似度（Sim）、情感表達（Emotion）以及副語言（如笑聲）等多重獎勵信號，通過動態采樣與梯度裁剪的策略優化訓練過程，顯著提升了語音的情感豐富度和擬人化水平。
• 音素級精準發音控制（Phoneme-in）：GLM-TTS 提供的 Phoneme-in 技術，借助動態可控詞典和混合輸入模式，能夠為多音字和生僻字指定目標音素，從而實現對發音的精準把控。在推理階段，系統將音素序列與文本相結合輸入模型，既保留了文本本身的韻律感，又確保了發音的絕對準確。
• LoRA賦能精品音色定制：GLM-TTS 采用經過優化的 LoRA 微調范式。該方法僅需微調約 15% 的模型參數，并配合少量高品質音頻數據，即可達到與全參數微調相媲美的音色還原度和自然度。這極大地降低了音色定制的成本與技術門檻，同時增強了音色的泛化能力和跨場景的穩定性。
• 嚴謹的數據處理與特征提取：GLM-TTS 構建了一套完整的數據處理流程，包括語音標準化、背景音去除與降噪、說話人分離與拼接、WER 篩選、標點符號優化以及特征提取等關鍵環節。通過這些步驟，從異構音頻數據中提取出純凈的語音信號和高質量的特征，為模型的訓練奠定了堅實可靠的數據基礎。
• 模型架構的精益求精：GLM-TTS 對 Speech Tokenizer 進行了深度優化，提升了 Token 的碼率和詞表規模。同時，引入了音調估計模塊（PE），打破了因果卷積的限制，顯著提高了音調建模的精度。此外，2D-Vocos 聲碼器通過采用 2D 卷積和類 DiT 的殘差連接設計，進一步提升了頻譜特征的解析精度和音質表現，使其能夠更好地適應復雜多變的聲線。

GLM-TTS的項目入口

• GitHub代碼庫：https://github.com/zai-org/GLM-TTS
• HuggingFace模型中心：https://huggingface.co/zai-org/GLM-TTS

如何運用GLM-TTS

• 在線即時體驗：訪問 Z.ai（audio.z.ai ） 或智譜清言 APP/網頁版，上傳您的文本內容或語音提示（Prompt），即可即時生成高質量語音。
• API接口調用：通過官方開放平臺入口https://docs.bigmodel.cn/cn/guide/models/sound-and-video/glm-tts獲取API密鑰，遵循詳細文檔指引，將文本或音色需求發送至GLM-TTS服務端，即可高效獲取合成語音。
• 本地化部署與二次開發：您可以從 GitHub、Hugging Face 或魔搭社區下載模型資源，并在本地 GPU 環境中進行部署。這為您提供了進行二次開發或定制化使用的無限可能。

GLM-TTS的應用場景

• 智能語音助手：為智能語音助手注入生動自然的語音反饋能力，支持多語言和情感切換，根據用戶指令生成貼合場景的語音互動，全面提升用戶體驗。
• 有聲內容創作新引擎：GLM-TTS能夠快速生成風格迥異、情感豐富的語音內容，支持多音色切換和方言朗讀，完美契合有聲讀物、播客等多樣化音頻內容的創作需求。
• 教育培訓的得力助手：通過精細化的發音控制，GLM-TTS能有效幫助學習者糾正多音字和生僻字的發音，并支持多語言和方言教學，從而顯著提升教育的質量與效率。
• 娛樂與游戲沉浸感提升器：為游戲角色和娛樂內容注入富有方言特色和情感色彩的語音，極大地增強了游戲和娛樂的沉浸感與趣味性。
• 客戶服務與智能交互的溫度計：GLM-TTS能夠根據用戶情緒調整語音風格，生成溫和、耐心的語音回應，顯著提升智能客服的交互體驗和客戶滿意度。