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衡水提供网站制作公司哪家好,wordpress mega menu,化工类网站建设推广,怎么做坑人网站180 万小时、44k 高保真、支持全量微调——刚刚开源的 VoxCPM 1.5#xff0c;技术细节全解密。最近#xff0c;面壁技术团队发布了 VoxCPM 1.5 版本#xff0c;在持续优化开发者开发体验的同时#xff0c;也带来了多项核心能力升级#xff1a;✅高采样音频克隆#xff1a…180 万小时、44k 高保真、支持全量微调——刚刚开源的 VoxCPM 1.5技术细节全解密。最近面壁技术团队发布了 VoxCPM 1.5 版本在持续优化开发者开发体验的同时也带来了多项核心能力升级✅高采样音频克隆AudioVAE 采样率从 16kHz 提升至 44.1kHz 模型可根据高质量音频克隆效果更佳、细节更丰富的声音✅ 生成效率翻倍在模型参数有所增加的前提下VoxCPM 1.5 仅需 6.25 个 token 即可生成 1 秒音频较此前版本提高一倍在保持速度的同时提升了音频生成质量✅开发者友好新增 LoRA 和全量微调脚本支持深度定制✅增强稳定性减少音频伪影优化长文本音频的生成效果。本文将详细介绍 VoxCPM 实现路径。作为高效大语言模型 MiniCPM-4 在语音生成领域的重要探索VoxCPM 融合了层次化语言建模、有限标量约束与局部扩散 Transformer等多项创新技术在克服传统离散单元方法信息损失的同时有效改善了连续表征自回归生成的稳定性。该架构通过对高层语义和细粒度声学特征进行层次化建模并借助基于 FSQ 的“半离散”中间表示实现了二者的隐式解耦与协同分工。这使得模型能够合成在韵律、风格和情感方面高度自然且表现力丰富的语音并具备出色的零样本zero-shotTTS 能力。技术团队基于超过 180 万小时的大规模中英双语数据训练并开源了 VoxCPM-0.5B 版本模型并于近期升级并开源了 VoxCPM 1.5 版本支持更高音质复刻。实验结果表明该模型在多项主流 TTS 评测中均达到当前开源 SOTA 水平具备优秀的声音复刻和上下文自发韵律表达能力。同时VoxCPM 具备良好的推理效率在消费级显卡上可实现实时率RTF低至 0.17 的流式语音生成为面向多场景的高拟真语音合成系统提供了高性能的基础模型。➤ 相关链接 项目仓库地址https://github.com/OpenBMB/VoxCPM/HuggingFace 模型地址https://huggingface.co/openbmb/VoxCPM1.5ModelScope 模型地址https://modelscope.cn/models/OpenBMB/VoxCPM1.5 PlayGround 体验地址https://huggingface.co/spaces/OpenBMB/VoxCPM-Demo音频样例页面地址https://openbmb.github.io/VoxCPM-demopage 技术报告地址https://arxiv.org/abs/2509.24650引言近年来基于大语言模型LLM的生成式文本到语音TTS系统极大地提升了合成语音的质量。当前主流方法如CosyVoice、FireRedTTS 及 SparkTTS 等普遍遵循“语音分词器speech tokenizer离散化 语言模型建模”的两阶段范式即将连续的语音信号转换为离散的声学词元speech token序列进行处理。尽管这类方法取得了显著成功但这种离散化过程存在信息瓶颈会造成声学细节损失从而限制了语音表现力与自然度的进一步提升。为充分释放大模型的建模潜力越来越多的研究开始转向端到端的连续语音表征建模例如 DiTAR 等工作。此类方法通过结合全局语言建模和局部扩散生成避免了离散化带来的信息瓶颈在理论上具备生成更丰富、更细腻语音表现的潜力。然而在连续空间中进行自回归生成面临着严峻的稳定性挑战前一时间步的微小预测误差会在后续生成中被累积和放大即误差累积现象最终可能导致生成语音的可懂度急剧下降甚至完全崩溃。这一问题在高表现力语音的续写任务中尤为突出。为解决上述挑战技术团队设计并实现了VoxCPM——一款端到端的扩散自回归语音生成模型。该模型以预训练文本模型 MiniCPM-4 为基础进行初始化通过引入有限标量约束构建结构化的中间表征巧妙地实现了“语义-声学”生成过程的隐式解耦。此设计在保持连续建模所带来的信息丰富性的同时有效改善了生成的稳定性。VoxCPM无需依赖预训练的高质量语音分词器实现了完全端到端的训练与推理并在大规中英语料上展现出卓越的泛化能力。实验结果表明该模型在语音自然度、音色相似度与韵律表现力方面均达到当前先进水平同时具备高效的推理性能为构建高性能、高表现力的生成式语音合成系统提供了一条新的可行路径。本工作的主要贡献可归纳为1. 提出了一种融合层次化语言建模和局部扩散生成的端到端 TTS 方案显著提升了生成语音的表现力与稳定性。2. 引入有限标量约束技术构建了一种“半离散”的中间表示既保留了连续表征的丰富性又有效抑制了误差传播。3. 实现了完全端到端的训练流程避免了对预训练语音分词器的依赖简化了系统构建的复杂性。4. 开展了大规模实验训练基于超过 180 万小时的中英双语数据训练了 VoxCPM-0.5B 参数规模的模型并于近期升级并开源了 VoxCPM 1.5 版本支持更高音质复刻。5. 本工作的模型参数、推理代码与微调脚本已公开发布以促进社区的后续研究与应用。VoxCPM 技术介绍整体架构概述VoxCPM 是一个端到端的扩散自回归语音生成模型旨在从输入文本直接合成高质量的连续语音表征并且支持流式地实时输出生成音频片段。〓 图1. VoxCPM 核心架构其核心架构由四个协同工作的关键模块构成如图 1 所示1. 局部音频编码模块 (LocEnc Module)将底层的连续语音表征VAE Latents在 patch 级别进行聚合压缩序列长度以提升后续语言模型的处理效率。2. 文本-语义语言模型 (Text-Semantic LM, TSLM)作为层次化结构的第一层负责从文本中提取高层语义信息并建模语音的核心要素如内容、基础韵律和音色。其输出通过 FSQ 层被量化为“半离散”的语义-声学骨架。3. 残差声学语言模型 (Residual Acoustic LM, RALM)以TSLM的输出为条件专注于预测细粒度的声学细节残差对声学骨架进行精细化修饰。4. 局部扩散生成模块 (LocDiT Module)融合前两个语言模型的输出作为条件在 patch 级别上通过扩散去噪过程生成最终的高质量连续语音表征。整个模型以端到端方式联合训练通过最终 VAE 语音连续特征上的diffusion loss优化上述所有模块。FSQ 层建立的中间表示作为一种结构性约束隐式地引导 TSLM 和 RALM 分别专注于语义主干建模和声学细节优化从而形成高效的分工协作。此外系统还包含一个因果式 VAE 编解码器用于将原始音频波形压缩至低帧率的隐空间并将生成的语音表征重构回波形信号。核心组件细节1. 局部音频整合模块 (LocEnc Module)该模块旨在对输入的连续语音特征进行信息聚合。借鉴 DiTAR 设计它采用一个轻量级双向 Transformer将每个patch内的VAE特征序列通过一个前缀clstoken聚合成一个单一的向量表示。这极大地缩短了主干语言模型需要处理的序列长度降低了计算复杂度。2. 文本-语义语言模型 (TSLM) 与 FSQ 量化功能与结构作为层次化建模的第一阶段TSLM 专注于捕获文本的高层语义并根据历史语音信息生成当前语音的宏观轮廓。TSLM 以预训练语言模型 MiniCPM-4 为骨干并进行初始化继承了其强大的文本理解与序列建模能力。输入文本采用 BPE 进行分词对中文文本则采用单字分词策略以优化发音性能。其输出的语音表征在传递给下一模块前会通过一个有限标量量化FSQ层被映射到一个由有限数值集合构成的较低维度“半离散”空间。FSQ 的核心作用FSQ 不仅压缩了信息更重要的是它施加了一种架构性约束迫使 TSLM 的输出位于一个结构化、低方差的表示空间内。这种“半离散”表示既保留了足够的语义信息以指导后续生成又为下一阶段的残差学习提供了稳定的基础有效防止了误差累积。协同优化由于 FSQ 模块是可微分的梯度可以在整个网络中自由传播。这使得 TSLM 与 RALM 可以在联合训练中协同优化。TSLM 学会在 FSQ 的约束下输出更鲁棒的粗粒度表示而 RALM 则在此基础上专注于细节的恢复与增强。停止预测由于连续表征无法提供天然的结束信号技术团队额外训练了一个二分类的停止预测器 (Stop Predictor)。该预测器接收 TSLM 的输出特征判断生成过程是否应在当前步终止。3. 残差声学语言模型 (RALM)结构RALM 采用与 TSLM 相同的 Transformer 架构且处理等长的序列但模型参数量较少参数从头随机初始化训练。条件化输入RALM 的输入包含三部分信息1) TSLM 输出的文本部分隐状态以提供丰富的文本上下文2) 经过 FSQ 量化后的语音部分“半离散”表征作为稳定的声学骨架3) 前一时间步由 LocEnc 编码的原始声学特征使其能感知到真实的声学细节以精确预测残差。残差学习机制RALM 的目标是预测一个“修正量”。其输出特征会以残差连接 (Residual Connection)的方式叠加到 TSLM 经过 FSQ 量化后的特征之上。通过这种设计RALM 无需重新学习已被 TSLM 建模的主干语义内容而是能够集中精力建模 FSQ 量化过程中损失的声学细节如细微的音高变化、精准的音色纹理和自然的韵律节奏。4. 局部扩散生成模块 (LocDiT Module)结构与功能参考 DiTAR 设计LocDiT 是一个轻量级的扩散式生成器其结构为一个小型双向 Transformer 仅处理 patch 级别的局部上下文。它接收由 TSLM 和 RALM 输出的融合特征作为条件并结合上一个 patch 的语音表征从标准高斯噪声出发通过去噪过程生成当前 patch 的高质量连续语音表征。训练与推理训练阶段采用高效的流匹配 (Flow Matching) 技术。推理阶段则引入了 CFG-zero策略和摇摆采样 (sway sampling) 等技巧进一步增强生成语音的质量与多样性。因果 VAE 编解码器为实现语音信号与连续隐空间表征之间的高效转换技术团队训练了一个帧率为 25 Hz 的因果式音频 VAE其结构与 VoxCPM 的流式生成特性相适配。该 VAE 借鉴了DAC 的设计其编码器和解码器均基于堆叠的因果卷积网络Causal CNN实现。在第一代 VoxCPM-0.5B 版本中对于 16 kHz 单通道音频编码器通过一系列步长卷积步长序列为 [2, 5, 8, 8]实现 640 倍下采样将其压缩至 25 Hz 的隐表示。解码器则基于该隐表示上采样重建原始波形。训练目标包括对抗性损失GAN loss、Mel 谱图损失以及 KL 散度损失权重设为 5e-5。该因果架构直接适用于流式生成场景每当 VoxCPM 生成一个 patch 的语音表征VAE 解码器便可立即将其重构为对应的波形片段从而实现极低的实时合成延迟。在新发布的VoxCPM1.5版本中技术团队将其升级为支持44.1kHz 高采样率音频的编解码以应对更高保真的克隆需求。对于44.1 kHz单通道音频编码器通过步长序列为[2, 3, 6, 7, 7]的长因果卷积实现1764倍下采样同样将其压缩至25 Hz的隐表示。实验与结果训练设置数据技术团队使用了总计约 180 万小时的中英文语音数据进行训练其中中文约 110 万小时英文约 70 万小时。数据来源广泛包括开源数据集如 Emilia, GigaSpeech以及从互联网收集的音频。所有音频均经过人声分离、自动切分和ASR转写处理。技术团队还通过 ASR 损失等指标过滤低质量数据确保训练集的纯净度。语料类型覆盖有声书、广播剧、访谈、播客等多种场景。训练模型训练基于 Meagtron 框架实现。学习率调度采用 WSDwarmup-stable-decay策略。技术团队发现在训练后期采用学习率退火对模型最终性能有显著提升。具体分为两个阶段Stable 阶段采用固定学习率训练数据最长不超过 60 秒Decay 阶段采用衰减学习率并引入音素控制、高质量合成数据如公式、数字、难句等增强型数据训练样本最长可达 300 秒5 分钟。模型规模基于 MiniCPM-4-0.5B 的文本模型技术团队构建了相应规模的 VoxCPM-0.5B 和后续的 VoxCPM 1.5具体参数结构如下主要结果技术团队在多个维度对 VoxCPM 的性能进行了较为全面评测并与多个当前主流的 TTS 模型进行了对比。评测指标稳定性在稳定性方面技术团队采用语音错词率WER进行衡量。VoxCPM 在 seed-tts-eval 正常样本下达到极低水平在困难样本上也取得不错表现。相似度在音色相似度方面尤其在 zero-shot 音色克隆任务中VoxCPM 同样表现出顶尖性能。生成效率VoxCPM-0.5B 版本在单张 NVIDIA RTX 4090 显卡上实现了 RTFReal-Time Factor≈ 0.17 的高效推理速度证明了其在实际应用中的可行性。VoxCPM1.5 尽管扩展了 LocEnc 和 LocDiT 的参数量但得益于更低的 LM 全局处理码率 6.25Hz使其具备相比 VoxCPM-0.5B 版本更高效的推理速度≈ 0.15。评测结果详情请查看技术报告。VoxCPM 1.5 特色效果展示在保留上一版 VoxCPM 精准语音克隆和上下文感知生成能力外VoxCPM 1.5 进一步提升了长语音稳定性和对高采样率参考音频的复刻音质上限。1. 长语音生成能够合成韵律自然、稳定一致的长语音。2. 影视游戏级别高音质复刻当提供高音质参考音频时能更加精准的复刻高频细节。 游戏角色 1 台词参考音频VoxCPM 1.0VoxCPM 1.5 游戏角色 2 台词参考音频VoxCPM 1.0VoxCPM 1.5 点击链接聆听更多超拟人的生成音频面壁小钢炮迎新VoxCPM 语音生成媲美真人、声音复刻超像总结本文介绍了 VoxCPM一款端到端的扩散自回归语音生成模型。通过层次化建模和引入 FSQ 构建“半离散”中间表示VoxCPM 成功地在保留连续语音表征丰富性的同时改善了自回归生成中的误差累积问题显著提升了合成语音的表现力和稳定性。在大规模中英双语数据上的训练结果验证了该方法的有效性无论在主观听感还是客观指标上VoxCPM 均展现出开源领域领先的性能。我们相信VoxCPM 为未来高表现力、多场景语音合成系统的研究与开发提供了一个强有力的基础模型和新的视角。现在在「知乎」也能找到我们了进入知乎首页搜索「PaperWeekly」点击「关注」订阅我们的专栏吧·