Myshell与清华联合开源TTS模型OpenVoiceV2,多语言支持，风格控制进一步增强～

项目背景

开发团队与发布

• OpenVoice2 由 MyShell AI（加拿大 AI 初创公司）与 MIT 和清华大学的研究人员合作开发，技术报告于 2023 年 12 月发布 ，V2 版本于 2024 年 4 月发布 。

• 项目目标是提供一个高效、灵活的语音克隆工具，支持从短音频片段（如几秒钟语音）中克隆高保真声音，填补商业语音克隆 API 的性能和成本差距 。

功能与目标

• 多语言支持：V2 版本原生支持英语、西班牙语、法语、中文、日语、韩语，适合全球化的语音合成需求 。

• 跨语言克隆：支持零样本跨语言克隆（zero-shot cross-lingual voice cloning），即在未见过的语言中生成语音 。

• 灵活的语音风格控制：允许用户调整情感、口音、节奏、停顿和 intonation，确保生成的语音更自然和个性化 。

模型结构

基础架构

• OpenVoice2 的模型结构基于 VITS（Variational Inference with adversarial learning for End-to-end Text-to-Speech）架构，结合了变分推理和对抗学习，用于端到端的文本到语音（TTS）任务 。

• VITS 是一种端到端 TTS 模型，通过联合训练声学模型和声码器，生成高保真度语音 GitHub - jaywalnut310/vits。OpenVoice2 扩展了 VITS，增加了语音克隆和跨语言生成能力。

关键组件

• 语音编码器（Voice Encoder）：从参考音频中提取语音特征（如音色、节奏等），用于克隆目标语音。

  • 可能使用基于卷积或变换器的编码器，捕获音频的时频特征 。

• 文本编码器（Text Encoder）：处理输入文本，生成语音合成的条件。

  • 可能基于 Transformer 架构，生成语义嵌入，支持多语言输入 。

• 生成器（Generator）：结合文本和语音特征，生成目标语音。

  • 使用对抗学习生成高保真语音，确保与参考音频的音色和风格一致。

• 判别器（Discriminator）：用于对抗训练，确保生成语音的真实性，减少伪影 。

扩展功能

• 风格控制模块：允许用户调整情感、口音、节奏等参数，实现更细粒度的语音风格控制。

  • 可能通过条件生成网络（Conditional GAN）实现，输入风格参数（如情感标签）影响生成结果 。

• 跨语言模块：支持零样本跨语言克隆，通过多语言嵌入空间映射实现未见过的语言生成。

  • 可能使用多语言预训练模型（如 mT5）增强跨语言能力 。

训练策略

• 使用大规模语音数据集（如 VideoMatte240K）进行训练，确保模型在多语言和多风格下的泛化能力 。

• V2 版本优化了训练策略，提升了音频质量，可能包括两阶段训练（预训练和微调）以增强性能 。

看看效果

相关文献

模型下载地址：https://huggingface.co/myshell-ai/OpenVoiceV2
github地址：https://github.com/myshell-ai/OpenVoice
技术报告：https://arxiv.org/pdf/2312.01479
官方地址：https://research.myshell.ai/open-voice