Ming-omni-tts : 蚂蚁集团开源的统一音频生成模型

AI智库导航-aiguide.cc为您提供最新的AI新闻资讯和最新的AI工具推荐，在这里你可以获得用于营销的AI聊天机器人、AI在商业管理中的应用、用于数据分析的AI工具、机器学习模型、面向企业的AI解决方案、AI在商业客户服务中的应用、AI和自动化工具等。

主要介绍

Ming-omni-tts是蚂蚁集团开源的统一音频生成模型，采用自回归架构实现语音、音乐和音效的联合生成。该模型支持通过自然语言指令对语速、音调、音量、情感和方言进行细粒度控制，旨在提供高质量、低延迟的音频生成体验，适用于有声书、播客、多语言内容创作、游戏音效设计、教育培训、智能客服与助手、广告与营销配音等场景。

功能特点

1. 统一多模态音频生成：业界首个自回归模型，可在单通道中联合生成语音、环境音和音乐，实现“身临其境”的听觉体验。
2. 细粒度语音控制：支持通过简单指令精确控制语速、音调、音量、情感和方言，粤语方言控制准确率高达93%，情感控制准确率达46.7%。
3. 智能声音设计：内置100+优质音色，支持通过自然语言描述进行零样本声音设计。
4. 高效推理优化：采用“Patch-by-Patch”压缩策略，将LLM推理帧率降至3.1Hz，显著降低延迟。
5. 专业文本归一化：准确解析和朗读复杂数学表达式、化学方程式等专业格式，内部测试集CER仅1.97%。
6. 多语言支持：支持中文、英文等多种语言的语音合成与跨语言迁移。
7. 零样本TTS：仅需3-10秒参考音频即可克隆任意音色，在Seed-tts-eval上WER低至0.83%。

优缺点

优点：

1. 音质细腻：采用Diffusion Transformer (DiT) Head架构，增强音频生成质量，提升音质细腻度和自然度。
2. 控制精准：支持细粒度语音控制，满足多样化音频生成需求。
3. 延迟低：高效推理优化，降低计算延迟和推理成本。
4. 多语言支持：支持多种语言，满足全球化内容生产需求。

缺点：

1. 训练复杂度高：模型架构复杂，训练过程需要大量计算资源和时间。
2. 长序列推理待提升：在处理长音频序列时，推理效率有待进一步提升。

如何使用

1. 访问平台：通过蚂蚁集团提供的在线平台或Docker镜像访问Ming-omni-tts。
2. 输入指令：在平台上输入自然语言指令，描述所需的音频内容，如语速、音调、音量、情感和方言等。
3. 生成音频：点击生成按钮，模型将根据指令生成对应的音频文件。
4. 下载使用：下载生成的音频文件，用于有声书、播客、广告配音等场景。

框架技术原理

1. 统一连续音频Tokenizer：基于VAE的连续Tokenizer，以12.5Hz帧率将语音、音乐和通用音频整合到统一潜空间，支持多模态音频的联合建模。
2. Diffusion Transformer (DiT) Head：采用扩散头架构增强音频生成质量，提升音质细腻度和自然度。
3. 自回归生成架构：业界首个在单通道中联合生成语音、音乐和音效的自回归模型，实现统一音频生成。
4. “Patch-by-Patch”压缩机制：通过压缩策略将LLM推理帧率从原始频率降至3.1Hz，大幅降低计算延迟和推理成本。

创新点

1. 统一多模态音频生成：首次实现语音、音乐和音效的联合生成，打破传统音频生成模型的模态限制。
2. 细粒度语音控制：支持通过自然语言指令对语速、音调、音量、情感和方言进行细粒度控制，提升音频生成的灵活性和个性化。
3. 高效推理优化：采用“Patch-by-Patch”压缩策略，显著降低计算延迟和推理成本，提升模型实用性。

评估标准

1. 音质评估：通过主观听感评估和客观指标（如WER、CER）评估生成音频的音质细腻度和自然度。
2. 控制准确性评估：评估模型对语速、音调、音量、情感和方言等指令的响应准确性和执行效果。
3. 延迟评估：评估模型在生成音频时的计算延迟和推理成本，确保满足实时应用需求。
4. 多语言支持评估：评估模型在不同语言下的语音合成效果和跨语言迁移能力。

应用领域

1. 有声书与播客制作：支持长文本语音合成，适合有声读物、新闻播报和播客内容生成。
2. 多语言内容创作：支持中文、英文等多语言语音合成与跨语言音色迁移，满足全球化内容生产需求。
3. 游戏音效设计：可联合生成语音、环境音和音乐，为游戏场景提供沉浸式音频体验。
4. 教育培训领域：准确朗读复杂数学表达式、化学方程式等专业内容，适用于在线教育课件和学术讲解。
5. 智能客服与助手：内置100+优质音色，支持零样本声音克隆，可快速定制品牌专属语音助手。
6. 广告与营销配音：通过情感控制和方言支持，生成富有感染力的广告配音和本地化营销内容。

项目地址

GitHub仓库：https://github.com/inclusionAI/Ming-omni-tts
Hugging Face模型库：https://modelscope.cn/models/inclusionAI/Ming-omni-tts-16.8B-A3B