Qwen3-TTS-Flash ： 阿里通义推出的文本转语音模型

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主要介绍

Qwen3-TTS-Flash是阿里通义千问团队于2025年9月23日发布的文本转语音（TTS）模型，属于Qwen3系列模型的一部分。该模型支持17种音色，覆盖10种语言（包括中文、英语、法语、德语等）及8种中文方言（如粤语、四川话、北京话等）。Qwen3-TTS-Flash在语音自然度、稳定性和情感表达上达到行业领先水平，尤其在语音稳定性和音色相似度上超越了SeedTTS、MiniMax等主流模型。

功能特点

1. 多语言与方言支持：支持中、英、法、德、日、韩等10种语言，以及粤语、四川话、北京话等8种中文方言。
2. 高自然度语音：通过大规模语料库训练（超300万小时），语音自然度、韵律和情感表达接近人类水平。
3. 低延迟流式输出：理论首包延迟低于400毫秒，实际测试平均350毫秒，适合实时应用场景。
4. 情感自适应：可根据文本内容自动调整语速、重音、节奏和情绪，情绪识别和表达准确率超90%。
5. 长文本处理能力：在长文本合成测试中准确率达98%以上，支持复杂场景下的高质量输出。

优缺点

优点：

• 多语言与方言支持广泛，满足全球化与本土化需求。
• 语音自然度高，情感表达丰富，接近人类水平。
• 低延迟，适合实时交互场景。
• 稳定性强，长文本处理准确率高。

缺点：

• 小众语言和方言支持有限，目前仅支持主流语言和方言。
• 音色选择相对较少，目前提供17种音色，未来计划扩展。

如何使用

1. 网页端使用：
   • 访问Qwen3-TTS-Flash Demo页面。
   • 输入文本内容，选择音色和语言，点击“生成”即可获取语音。
   • 支持实时播放和下载生成的音频文件。
2. API调用：
   • 通过阿里云百炼平台开通Qwen3-TTS服务，获取API Key。
   • 使用HTTP请求发送文本和参数（如音色、语言），获取生成的语音URL。

框架技术原理

1. 大规模预训练：基于36万亿Tokens的预训练数据，涵盖文本、图像、音频和视频等多模态数据。
2. 混合专家架构（MoE）：通过动态分配计算资源，降低推理成本，提升效率。
3. 四阶段训练流程：包括长思维链冷启动、强化学习、模式融合与通用对齐，确保模型兼具推理深度与响应速度。
4. 统一多模态编码技术：通过单一模型架构实现文本、图像、音频和视频的深度融合。

创新点

1. 原生端到端全模态支持：Qwen3-TTS-Flash作为Qwen3-Omni的一部分，支持文本、图像、音频和视频的统一处理。
2. 低延迟流式交互：支持自然的轮流对话和即时响应，适合实时交互场景。
3. 情感自适应技术：根据文本内容自动调整情感表达，提升语音的自然度和交互体验。

评估标准

1. 语音自然度：通过MOS（Mean Opinion Score）评估，得分越高表示语音越自然。
2. 发音准确率：通过词错误率（WER）和字符错误率（CER）评估，数值越低表示发音越准确。
3. 情感表达准确率：通过人工评估模型对文本情感的识别和表达能力。
4. 稳定性：通过长文本合成测试和实时交互场景下的表现评估。

应用领域

1. AI语音聊天与助理：为智能助手赋予生动语音，提升交互体验。
2. 在线教育：生成有声读物和课程音频，支持多语言和方言。
3. 媒体与娱乐：快速生成新闻播报、有声书和语音互动游戏内容。
4. 智能家居与车载系统：通过语音交互控制设备，提升用户体验。

项目地址

• GitHub：https://github.com/QwenLM/Qwen3-Omni
• 魔搭社区：https://modelscope.cn/collections/Qwen3-Omni-867aef131e7d4f
• Demo体验：https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3-TTS-Demo