Seed-TTS 是由字節跳動開發的一系列高質量文本到語音(TTS)模型,旨在生成接近人類語音的高質量語音。該模型在多個方面表現出色,包括自然度、可控性和多樣性。Seed-TTS 支持多種語音屬性的控制,如情感、語調、說話風格等,適用于多種應用場景,如有聲讀物、虛擬助手、視頻配音等。
- Seed-TTS官網入口網址:https://bytedancespeech.github.io/seedtts_tech_report/
- Seed-TTS項目地址:https://github.com/BytedanceSpeech/seed-tts-eval

Seed-TTS 采用大規模自回歸模型,能夠生成與人類語音幾乎無法區分的語音。該模型具備上下文學習能力,能夠根據文本內容生成與上下文風格和語義相匹配的語音,保持語音的連貫性和一致性。此外,Seed-TTS 還支持零樣本學習、情感控制、語音編輯等功能,適用于多種復雜任務,如語音轉換、說話風格轉換等。
Seed-TTS 的技術架構包括語音編碼器、文本編碼器、解碼器和聲碼器,能夠生成高保真、自然流暢的語音。該模型還支持非自回歸變體,進一步提高了模型的性能和靈活性。Seed-TTS 的非自回歸變體(Seed-TTSDiT)采用擴散模型架構,無需預估音素持續時間,實現端到端語音生成,具有出色的性能和編輯能力。
Seed-TTS 在多個任務中表現出色,包括語音上下文學習、說話人微調、可控 TTS、語音轉換、音色生成和說話風格轉換等。該模型在自然度、穩定性和可控性方面均表現出色,能夠生成接近真實人類語音的語音。
Seed-TTS 是字節跳動在語音合成領域的重要成果,為語音合成技術的發展提供了新的可能性。
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