Qwen-TTS – 阿里通义最新发布的语音合成模型，支持七种中英双语音色

阿里通义团队推出的Qwen-TTS模型在语音合成领域实现了重大突破，具有超高真实感和多方言支持，具备自然、稳定、快速的特点。适用于教育、娱乐、智能客服等多种场景。

Qwen-TTS的亮点之一是其多样化的语言支持。模型不仅支持标准普通话，还覆盖了北京话、上海话和四川话三种中文方言，为用户提供更具地域特色的语音体验。此外，Qwen-TTS提供七种中英双语音色，包括Cherry、Ethan、Chelsie、Serena、Dylan、Jada和Sunny，每种音色都经过精心调校，确保发音地道且富有表现力。这种多方言、多音色的设计极大拓展了模型的应用场景，满足不同文化背景用户的需求。

Qwen-TTS 的主要功能

• 多语言支持：支持中文、英文、中英混合及多种方言（如北京话、上海话、四川话），满足不同场景需求。
• 丰富音色：提供多种音色选择，包括不同性别和风格的声音，如Chelsie、Cherry、Ethan、Serena、Dylan、Jada、Sunny等，满足个性化需求。
• 高质量音频：支持24kHz采样率的wav格式音频输出，保证音频质量。
• 流式输出：支持音频流式输出，能边接收边播放，适用实时语音交互场景。
• 多种接入方式：支持Python、Java、HTTP等多种接入方式，方便开发者集成。
• API调用：提供简单易用的API接口，帮助开发者快速实现语音合成功能。

Qwen-TTS 的技术原理

• 基于深度学习的声学模型：Qwen-TTS 用深度神经网络（如Transformer、Tacotron等）建模文本和语音之间的映射关系。神经网络能学习文本特征和语音特征之间的复杂映射，生成自然流畅的语音。基于注意力机制，模型更好地对齐文本和语音特征，让生成的语音在韵律、停顿和语气上更加自然。注意力机制支持模型在生成每个语音单元时，动态地关注文本中的相关部分，提高合成语音的质量。
• 大规模语料库训练：Qwen-TTS 用超过300万小时的大规模语料库进行训练，语料包括多种语言、方言、说话风格和情感表达。丰富的语料库让模型能学习到不同语言和风格下的语音特征，提高合成语音的多样性和自然度。在训练过程中，基于数据增强技术（如添加噪声、改变语速、调整音调等）提高模型的鲁棒性和适应性。
• 音色建模与个性化：基于音色嵌入技术，Qwen-TTS将不同的音色特征融入到语音合成过程中。每个音色都有其独特的特征向量，模型在生成语音时会结合这些特征向量，实现不同音色的合成。用户根据需要选择不同的音色，对音色进行微调，满足特定的个性化需求。

Qwen-TTS 的项目地址

• 项目官网：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/qwen-tts

Qwen-TTS 的应用场景

• 智能客服：用在呼叫中心自动语音应答，提供多语言支持，提升客服效率和客户满意度。
• 智能助手：为智能家居和穿戴设备提供语音交互，支持个性化音色定制，增强用户体验。
• 在线教育：生成标准语音示范，支持多语言和方言，帮助用户学习语言，增加教学互动性。
• 广播与媒体：快速生成新闻播报语音，制作有声读物，丰富内容呈现形式，满足不同用户需求。
• 汽车导航：提供清晰准确的语音导航，支持多语言，提高驾驶安全性和便利性。