近几个月来，许多端到端的语音对话系统涌现，旨在解决级联系统中交互延迟过高以及基于文本交互下副语言信息丢失的问题。然而，目前大多数语音对话模型依赖于大量的语音对话数据以及高昂的训练代价，且存在响应音色单一的弊端。

近日，上海交通大学计算机系X-LANCE实验室联合微软亚洲研究院推出了面向低资源场景下支持可控音色的语音对话模型——SLAM-Omni。该模型只需要在4张GPU上单阶段训练15小时，即可获得远超此前同等规模模型的对话能力，并且具有优越的语音质量以及生成语音-文本一致性。在更大规模数据集上的实验表明SLAM-Omni在中文对话以及多轮对话上都有不俗的表现。

• 论文链接：https://arxiv.org/abs/2412.15649
• Demo展示：https://slam-omni.github.io/

语音对话系统建模

本文首先探索了主流的语音对话系统建模方案，现有端到端系统主要通过将文本作为中间输出或隐藏状态来利用预训练的大语言模型（LLM）。这些方法可以分为文本驱动建模和音频-文本联合建模两类。

文本驱动建模保留了LLM原始架构，将文本隐状态传递给语音解码器生成音频，能够有效保留LLM的知识，使用其隐藏状态作为语音解码器的输入用于音频生成，但由于只使用文本tokens进行自回归建模，难以捕捉音频的情感和语调等副语言特征。音频-文本联合建模分为交替和并行两种范式，均将音频 tokens加入自回归建模，理论上提升对非语言信息的建模能力。交替范式通过交替使用文本和音频tokens进行生成，需要大量的语音-文本交替数据并重新训练LLM。而并行范式则并行地对文本和音频tokens自回归生成。SLAM-Omni在此基础上，通过预测单层语义tokens并结合语义分组建模的方式来加速音频生成，显著降低了训练成本。

主要贡献：

• 提出了第一个针对具有说话者解耦语义token的语音交互系统的零样本音色控制解决方案。
• 提出语义组建模方法来加速单层语义语音标记生成和模型训练。
• 历史文本提示是为了在SDM【Existing spoken dialogue models】 中进行高效的多轮历史建模而提出的。
• SLAM-Omni 是第一个实现单阶段训练的语音助手，需要最少的数据和计算资源。
• 实验表明，SLAM-Omni 在文本相关任务上优于类似规模的先前模型，并且在所有现有 SDM 中在声学质量和语音文本对齐方面表现出卓越的性能。更大数据集上的结果证明了其多语言和多轮对话能力。

方法

模型概述

SLAM-Omni通过将系统提示、历史文本提示和用户语音嵌入拼接作为输入，并在Vocoder中通过语者提示来控制音色【 借鉴TTS模型 cosyvoice： 条件流匹配模型 +HifiGAN】；同时，采用语义分组建模加速自回归过程中的语音token生成。

输入语音建模

SLAM-Omni使用Whisper编码器从用户语音指令中提取音频特征（50 Hz）。Whisper作为在大规模跨语言语音数据上训练的语音识别模型，提供了精准的转录和强大的多语言支持，是SLAM-Omni实现多轮多语言对话能力的基础。我们通过降采样处理音频特征，将多个连续帧合并，并通过线性投影将其转换为与LLM嵌入维度对齐的形式。这些处理后的音频特征与文本提示嵌入一起，作为输入传递给LLM。

输出语音建模

在语音输出方面，SLAM-Omni采用并行的音频-文本联合建模，并行地自回归预测文本和音频的语义tokens。为此，我们扩展了LLM的词表，新增了音频tokens的码本，并将原始的词嵌入矩阵与新嵌入合并。在每个生成步骤中，LLM输出的logits包含了文本和音频tokens的预测分布。然而，由于文本tokens（约为3Hz）和音频语义tokens（50Hz）的频率差异，直接以相同速率生成这两种tokens会导致语音对话模型的训练和推理成本大幅增加，同时增加了实时语音生成的延迟。

为了解决这一问题，本文提出了“语义分组建模”方法，每步生成多个音频tokens，从而缓解频率不匹配带来的挑战。该方法通过线性层将音频logits投影到分组logits中，并对应的在训练过程中将原语义token序列按组进行划分。通过这种方式，模型能够在自回归过程的每步中同时处理多个音频tokens，从而加速语音生成并极大地降低训练和推理的成本。模型的训练目标可以表示为文本层和音频层交叉熵损失的加权和。

可控音色建模

SLAM-Omni通过将语音内容建模为语义tokens，天然地实现了音色与语言信息的解耦，将zero-shot音色控制从TTS扩展到了语音对话系统上。借鉴TTS模型（Cosyvoice）中的技术，SLAM-Omni使用条件流匹配模型将语义tokens和语者提示信息转换为mel频谱图，并通过HiFi-GAN合成波形。此外，为了支持实时语音生成，SLAM-Omni在流匹配的Transformer架构中采用了块因果注意力机制。

过去的语音对话模型在多轮对话建模上通常将文本和音频tokens交替作为历史，但较长的音频token序列显著提高了训练成本，限制了对话轮次。此外，较长的历史也会影响模型的上下文学习能力，并可能导致早期对话内容的遗忘。为了解决这些问题，SLAM-Omni引入“历史文本提示”（Historical Text Prompting）的方案，仅使用文本模态来表示对话历史。在多轮对话交互中，SLAM-Omni采用模板：<系统提示> <历史文本> <输入> <响应>。其中，系统提示指定模型角色和任务，历史提示则以文本形式存储过去的对话内容。这种方式与LLM的训练模式高度契合，同时避免了长音频序列建模的负担，使得模型能够在受限的上下文窗口内处理更多的对话轮次。在推理过程中，通过Whisper提取的语音特征可以解码成输入语音的转录文本，模型输出的文本tokens则通过分词器转换为文本。每轮对话中，由此得到的问题-响应文本对会被追加到历史对话中，以便下一轮使用。如图所示，第一轮语音对话的转录被纳入历史提示中，第二轮推理时计算得到的KV键值缓存可以在第三轮及以后的对话中复用，从而提高多轮推理的效率。

单阶段训练

此前的端到端语音对话模型通常需要进行模态适配、模态对齐和有监督微调等多阶段训练，这不仅需要精细的训练策略，还涉及多个超参数的调整，带来了显著的时间和计算成本。而SLAM-Omni通过简化为单阶段微调训练，能够在较小的数据集上快速收敛，展现了高效的训练效果。在我们的实验探索中，TTS和ASR的预训练都展示了快速的损失收敛，表明我们的方法无需大规模的模态对齐预训练。同时，进一步的实验还揭示，预训练实际上可能对模型的指令跟随能力和预训练知识保留产生负面影响。

实验设置

由于大多数开源的对话数据集仅为文本格式，我们通过zero-shot TTS系统合成语音对话语料。具体而言，我们使用CosyVoice模型生成用户输入的语音，同时随机从音色库中抽取语者提示，以控制音色。对于语音响应，我们使用CosyVoice模型生成语义tokens，它们在SLAM-Omni训练过程中作为目标音频tokens使用。我们使用的训练数据集包括VoiceAssistant-400K、英语多轮数据集UltraChat和中文对话数据集Belle_train_3.5M_CN。为了确保数据质量，我们清理了数据中的书面体（如表情符号、URL等），并限制了语音问题和响应的时长，以更好地模拟自然对话场景。在SLAM-Omni的主要实验中，仅使用VoiceAssistant-400K数据集，其他数据集则用于补充实验，评估模型在多轮和多语言对话任务中的表现。

对于用户输入，采用CosyVoice-300M模型来产生相应的语音。声音音色是通过从音色库中随机采样扬声器提示来控制的，该音色库包含来自seed-tts-eval3的1007个英语和1010个中文人类音频提示。对于助理响应，我们使用 CosyVoice-300M-SFT 的文本到令牌 LLM 来生成语义令牌，这些令牌在 SLAM-Omni 训练期间用作目标音频令牌

在训练和推理过程中，为确保在低资源环境下的公平比较，我们使用Qwen2-0.5B作为LLM骨干，并选择Whisper-small作为语音编解码器。在主要实验中，SLAM-Omni采用的语义分组大小为G = 3。在单阶段训练中，SLAM-Omni进行全量微调，只有Whisper编码器保持冻结。整个训练过程大约需要在4个A100 GPU上进行15小时。

为了全面评估语音对话模型的语音交互能力，本文提出了一个新的评测框架，涵盖理解、推理和口语对话三个关键环节。通过设计八个测试集，我们分别从这三方面考察模型的表现。在“理解”部分，评估模型是否能够理解并跟随用户指令；在“推理”部分，通过逻辑、数学和常识问题测试模型的推理能力；而在“口语对话”部分，我们测试模型在开放式对话场景下的交互能力。评估指标包括内容质量（通过ChatGPT评分）、语音质量（通过UTMOS评分）以及语音与文本的一致性（通过WER评分）。

实验结果

实验结果表明，SLAM-Omni在低资源场景下的表现超越了同规模的语音对话模型，在语音内容、音频质量和语音-文本一致性上显著提升，特别是在UTMOS和ASR-WER评分上表现突出，显示出其在音频建模方面的优势。在ChatGPT评测中，尽管和更大规模的模型相比仍存在差距，SLAM-Omni在理解、推理和口语对话能力上显著超越了同规模的Mini-Omni系列，表明其保留了更多的预训练LLM知识和指令跟随能力。

在音频质量和语音-文本一致性上，SLAM-Omni的表现优于所有其他语音对话模型，特别是在ASR-WER指标上，表明其语音-文本对齐更加紧密。而其他模型在生成过程中容易出现生成音频与文本不对齐的情况，尤其在长内容生成时，容易出现音频中断或长时间的静默，导致其UTMOS和ASR-WER评分较低。

消融实验表明，语义分组建模显著提高了生成语音与文本的对齐度，尤其当组大小G≥3时，ASR-WER低于5%，相比之下，没有执行分组算法的模型（G=1）的ASR-WER高达18.23%。这一差距主要来源于音频和文本token之间的频率不匹配。通过减少音频序列长度，语义分组建模有效缓解了这一问题，同时减少了训练和推理成本，并加速了音频生成，提供了更流畅的用户体验。

关于训练策略的消融实验表明，传统的多阶段训练方法虽然能略微提高模型的音频-文本对齐度，但在语音交互任务上的整体表现并未显著改善。相比之下，SLAM-Omni采用单阶段训练策略，显著提高了ChatGPT评分，并保持了相当的音频质量。通过直接在语音到语音数据上进行单阶段微调，SLAM-Omni能够更好地保留预训练LLM的知识，避免了传统预训练任务带来的知识流失问题，提高了训练效率。

附录：

Pre-training Details

对于ASR和TTS预训练，专门使用VoiceAssistant-400K数据集来确保一致性并避免引入外部数据。在 ASR 预训练期间，提供语音指令作为输入，其相应的转录文本作为目标输出。相反，对于 TTS 预训练，语音响应的转录被用作输入文本，而相应的语义token被设置为预测目标。优化和学习策略与微调期间采用的策略一致，值得注意的是，在 ASR 预训练期间仅计算文本层损失，而 TTS 预训练专门关注多层音频损失作为训练目标。

曲线显示，ASR 和 TTS 任务都实现了快速收敛，证明了模型在短时间内有效“理解”和“生成”语音的能力。这一观察表明，理解和生成任务中的模态对齐本质上是简单的，需要最少的预训练工作。此外，如表 6 所强调的，直接对语音到语音任务进行训练可以产生卓越的性能，同时减轻通常与预训练相关的知识退化。

总结 

本文提出了SLAM-Omni，一种单阶段训练下支持可控音色的端到端语音对话模型。通过语义分组建模，SLAM-Omni有效地对齐了音频和文本模态，同时加速了训练和推理过程。采用有监督的语义tokens解耦说话人信息，使得SLAM-Omni实现zero-shot音色控制。为了解决长音频历史带来的问题，我们引入了历史文本提示技术，将对话历史存储为文本，并通过键值缓存提高多轮推理效率。在少量数据训练仅仅60个GPU小时下，SLAM-Omni在文本相关能力上超越了同规模的语音对话模型，并在音质和语音-文本对齐方面表现优越。

CosyVoice 2: Scalable Streaming Speech Synthesis with Large Language Models

[Paper] [Code] [Studio] [HuggingFace] [ModelScope]

CosyVoice是阿里巴巴通义实验室语音团队于今年7月份开源的语音生成大模型，依托大模型技术，实现自然流畅的语音生成体验。与传统语音生成技术相比，CosyVoice具有韵律自然、音色逼真等特点。自开源以来，CosyVoice凭借高品质的多语言语音生成、零样本语音生成、跨语言语音生成、富文本和自然语言的细粒度控制能力获得了广大社区开发者们的喜爱和支持。

CosyVoice迎来全面升级2.0版本，提供更准、更稳、更快、 更好的语音生成能力。

超低延迟：CosyVoice 2.0提出了离线和流式一体化建模的语音生成大模型技术，支持双向流式语音合成，在基本不损失效果的情况下首包合成延迟可以达到150ms。

高准确度：CosyVoice 2.0合成音频的发音错误相比于CosyVoice 1.0相对下降30%～50%，在Seed-TTS测试集的hard测试集上取得当前最低的字错误率。合成绕口令、多音字、生僻字上具有明显的提升。

强稳定性：CosyVoice 2.0在零样本语音生成和跨语言语音合成上能够出色地保证音色一致性，特别是跨语言语音合成相比于1.0版本具有明显提升。

自然体验：CosyVoice 2.0合成音频的韵律、音质、情感匹配相比于1.0具有明显提升。MOS评测分从5.4提升到5.53(相同评测某商业化语音合成大模型为5.52)。同时, CosyVoice 2.0对于指令可控的音频生成也进行了升级，支持更多细粒度的情感控制，以及方言口音控制。

▎核心模型与算法亮点

CosyVoice 2.0采用和CosyVoice 1一致的LLM+FM的建模框架，但是在具体实现上进行了如下几个要点的算法优化：

1）LLM backbone：CosyVoice 2.0采用预训练好的文本基座大模型（Qwen2.5-0.5B）替换了原来的Text Encoder + random Transformer的结构。采用LLM进行初始化能够更好的进行文本的语义建模，使得在可控生成，音频和文本的情感匹配，多音字发音上会有明显的收益。

2）FSQ Speech Tokenizer：CosyVoice 1.0采用VQ来提取Supervised semantic codec，码本大小为4096，但是有效码本只有963。CosyVoice 2.0采用了FSQ替换VQ，训练了6561的码本，并且码本100%激活。FSQ-Speech Tokenizer的使用使得CosyVoice 2.0在发音准确性上有明显提升。

3）离线和流式一体化建模方案：目前主流的语音生成大模型(CosyVoice， F5-TTS，MaskGCT，GPT-SoViTs等)均不支持流式语音生成。CosyVoice 2.0提出了如图2所示的离线和流式一体化建模方案，使得LLM和FM均支持流式推理，接收5个文字就可以合成首包音频，延迟大致在150ms。同时合成音质相比于离线合成基本无损。

4）指令可控的音频生成能力升级：优化后的 CosyVoice 2.0 在基模型和指令模型的整合上取得了重要进展，不仅延续了对情感、说话风格和细粒度控制指令的支持，还新增了中文指令的处理能力。其指令控制功能的扩展尤为显著，现已支持多种主要方言，包括粤语、四川话、郑州话、天津话和长沙话等，为用户提供了更丰富的语言选择。此外，CosyVoice 2.0 也引入了角色扮演的功能，如能够模仿机器人、小猪佩奇的风格讲话等。这些功能的提升还伴随着发音准确性和音色一致性的显著改善，为用户带来了更自然和生动的语音体验。

▎支持的功能：

🎧 音色复刻：语音克隆/Zero-shot In-context Generation（语音续写）

🎧 多语言合成：一个文本，分别用中文，英文，日语，韩语多个语言来说

🎧 混合语种合成：支持 文本中同时出现 中文/英文/日语/韩语等。

🎧 多情感合成：#厌恶# 今天又是打工人的一天；#恐惧#啊已经9点了，怎么办，我要迟到了！#愤怒#都怪昨晚他非要拉我看电影，害我睡晚了！#平静#今年的年假都用光了，#开心#不过没关系，马上要放假啦！

🎧 不同指令合成：

🎧 绕口令：黑化肥发灰，灰化肥发黑，黑化肥挥发会发黑，灰化肥挥发会发灰。

🎧 生僻字：煢煢孑立 沆瀣一氣 踽踽獨行 醍醐灌頂 綿綿瓜瓞 奉為圭臬 龍行龘龘

🎧 多音字：天气暖和，小王在家和泥抹墙；

Demo体验：

>>>创空间地址：https://www.modelscope.cn/studios/iic/CosyVoice2-0.5B

可以支持用户上传音频文件或录音方式进行语音复刻。同时支持流式推理，用户无需等待全部音频合成完毕即可体验效果。

CosyVoice 2支持音色克隆以及自然语言控制的音频生成，可以选择相应的推理模式。

1）3s极速复刻

• 输入待合成文案
• 选择是否流式推理，流式推理具有更低的延迟，离线推理具有更好的上限效果
• 上传prompt音频，或者录制prompt音频
• 点击生成音频，等待一会儿就会听到合成的音频。

2）自然语言控制

• 输入待合成文案
• 上传prompt音频，或者录制prompt音频
• 输入instruct文本：例如“用粤语说这句话”，“用开心的语气说”，“模仿机器人的声音”等
• 点击生成音频，等待一会儿就会听到合成的音频。

补充：v1版本

CosyVoice: A Scalable Multilingual Zero-shot Text-to-speech Synthesizer based on Supervised Semantic Tokens

CosyVoice 1.0: Demos; Paper; Modelscope

论文解读：

摘要

 CosyVoice，这是一种基于监督离散语音标记的多语言语音合成模型。通过使用两种流行的生成模型：语言模型 （LM） 和流匹配进行渐进式语义解码，CosyVoice 在语音上下文学习中实现了高韵律自然度、内容一致性和说话人相似性。最近，多模态大型语言模型 （LLMs，其中响应延迟和语音合成的实时因子在交互体验中起着至关重要的作用。因此，在这项工作中，我们引入了一种改进的流式语音合成模型 CosyVoice 2，并进行了全面和系统的优化。首先，我们引入有限标量量化来提高语音标记的码本利用率。其次，我们简化了文本-语音 LM 的模型架构，以便可以直接使用预训练的 LLMs 作为主干。此外，我们还设计了一个 chunk-aware 【数据块感知】因果流匹配模型，以适应不同的 synthesis 场景。因此，我们可以在单个模型中执行 streaming 和非 streaming 合成。通过在大规模多语言数据集上进行训练，CosyVoice 2 实现了与人类相当的合成质量，具有非常低的响应延迟和实时系数。

CosyVoice 2，这是一种流式零样本 TTS 模型，具有改进的韵律自然度、内容一致性和说话人相似性。我们的贡献包括：

• 将流式和非流式合成统一在一个框架中，并提出统一的文本语音语言模型和块感知因果流匹配模型，与离线模式相比，实现了无损流式合成
• 通过移除文本编码器和说话人嵌入来简化 LM 架构，允许预先训练的文本大型语言模型 （LLMs） 作为主干，增强上下文理解。
• 用有限标量量化 （FSQ） 替换语音分词器中的矢量量化 （VQ），提高码本利用率并捕获更多语音信息。
• 升级指示式 TTS 容量以支持更多指令，包括情感、口音、角色风格和精细控制。在 CosyVoice 2 中，指令和零镜头容量集成到一个模型中，实现更通用、更生动的合成。

通过以上系统性的修改和优化，CosyVoice 2 实现了人偶校验的合成质量，并且在 streaming 模式下几乎无损。统一框架放宽了部署要求，使单个模型能够同时支持流式和非流式合成。升级后的 instructed TTS 容量为用户生成各种语音提供了更强大、更轻松的方法。此外，块感知流匹配设计也可以应用于 NAR TTS 模型，这表明了流式 NAR 模型的潜力。

CosyVoice 2

CosyVoice 2 建立在与前代 类似的设计理念之上，将语音信号的语义和声学信息分离出来，并独立建模。语音生成过程被重新定义为一个渐进的语义解码过程，其中条件信息逐渐被纳入。具体来说，文本-语音语言模型 （LM） 只关注语义信息，将高级文本标记解码为监督式语义语音标记。在 Flow Matching 模型中，通过说话人嵌入和参考语音引入声学细节（例如音色），将语音令牌转换为给定说话人的 Mel 频谱。最后，预先训练的声码器模型恢复了相位，将 Mel 频谱转换回原始音频信号。下面将从文本分词器、监督语义语音分词器、流式/非流式合成的统一文本语音 LM 和分块感知流式匹配模型五个方面介绍 CosyVoice 2 的细节和流式合成的修改。

Text Tokenizer

CosyVoice 2 直接使用原始文本作为输入，并使用基于 BPE 的文本分词器进行分词。这消除了对通过字素到音素 （g2p） 转换获取音素的前端模型的需求。这种方法不仅简化了数据预处理工作流程，还使模型能够以端到端的方式学习各种上下文中单词的发音。与文本 LLMs，CosyVoice 2 屏蔽了一对多的分词。这可以防止令牌的发音变得过长，并减少由数据稀疏引起的极端情况。具体来说，如果 BPE 令牌编码多个中文字符，它将被屏蔽掉，并且每个字符将在分词化过程中单独编码。其他语言（如英语、日语和韩语）不受特殊处理。

Supervised Semantic Speech Tokenizer

将有限标量量化 （FSQ） 模块插入 SenseVoice-Large ASR 模型的编码器中。在训练阶段，输入语音 X 通过 获得 Encoder1 中间表示，其中 Encoder1 由六个带有旋转位置嵌入 的 Transformer 块组成。然后，将中间表示馈送到 FSQ 模块进行量化，并将量化表示传递给 SenseVoice-Large 模块的其余部分，包括 Encoder2 和 ASR⁢Decoder ，以预测相应文本标记的后验概率。

补充FSQ：FINITE SCALAR QUANTIZATION: VQ-VAE MADE SIMPLE

2023 年 google 发表的文章，可以用于文本、视频生成领域中。提出一种称为有限标量量化（FSQ）的简单方案来替换 VQ-VAEs 中的向量量化（VQ）。解决传统 VQ 中的两个主要问题：需要避免 codebook collapse （码码本坍塌：就是大部分codebook elements都没有被用到，多个码字可能会变得非常相似，甚至完全相同。）的辅助损失【在损失函数中添加一个辅助损失项，迫使码字之间保持一定的距离，或者保持其多样性】、大 codebook size 情况下码本利用率低。FSQ 作用：消除辅助损失、提高码本利用率、作为 VQ 的可替换组件。

传统的编码器所得到的表征向量z中的每一个元素(标量)的值并没有一个明确的边界，也就是说z在特征空间中不受任何约束。那么，作者就想到了为z中的每个标量都设定好取值的范围和能够取值的个数。假设有一个d维特征向量z，将每个标量zi​都限制只能取L个值，将zi​→⌊L/2⌋tanh(zi​)然后四舍五入为一个整数值。例如图中所示，取d=3，L=3，代表C={(−1,−1,−1),(−1,−1,0),…,(1,1,1)}，一共有27种组合，即一个3维向量的每个标量都有三种值的取法。值得一提的是，FSQ中的codebook不像VQ-VAE那样是显式存在的，而是隐式的，编码器直接输出量化后的特征向量z^。因此，FSQ也就没有了VQ-VAE损失的后两项了。

FSQ 的优点是不会遭受码本坍塌（codebook collapse），并且不需要 VQ 中为了避免码本坍塌而使用的复杂机制（承诺损失、码本重新播种、码分割、熵惩罚等）

在 FSQ 模块中，首先 H 将中间表示投影到 D 维低秩空间中，并且每个维度的值通过有界四舍五入操作ROUND 量化到区间[−K,K]。然后，量化后的低秩表示 Hˉ 被投影回原始维度 H~，以供后续模块使用。

在训练阶段， straight-through estimation用于近似 FSQ 模块 和 Encoder1 的梯度。 语音标记 μi 可以通过计算 (2⁢K+1) -ary 系统中量化的低秩表示 h¯i 的索引来获得：

语音分词器以 25 Hz 的令牌速率工作，即每秒 25 个语音令牌。

Unified Text-Speech Language Model

CosyVoice 2 中，使用预训练的文本Qwen2.5-0.5B 作为文本-语音语言模型，以输入文本作为提示自动回归生成语音标记。与其他 LM 类似，文本语音 LM 也采用下一个标记预测方案进行训练，如图 1（b） 所示。与之前的 CosyVoice 不同，我们去除了说话人嵌入，以避免信息泄漏。更重要的是，我们发现这种话语级别的向量不仅包含说话人身份信息，还包含语言和副语言信息，这会影响文本-语音语言模型的韵律自然性和跨语言能力。此外，我们还放弃了之前 CosyVoice 的文本编码器，因为我们发现 Qwen2.5-0.5B 模型已经足够强大，可以对齐文本和语音标记，因此不再需要文本编码器。

受益于文本语音 LM 的简单性，我们可以为流式和非流式合成构建一个统一的模型。在这里，“流模式”意味着输入文本以连续流的形式接收，而不是提前被称为完整的句子。在 CosyVoice 2 中，推流模式和非推流模式的区别只是 LM 的序列构建方式：

• 对于非流模式，“序列开始”S、所有文本标记、“语音转换”T标记、所有语音标记和“序列结束”E按顺序连接，如图 2 底部所示。Ignore 标记表示忽略它们的损失，同时最小化交叉熵目标函数。
• 在流式模式下，我们将文本和语音标记按预定义的比例 N:M 混合，即每 N 个文本标记后跟着 M 个语音标记，如图 2 的顶部所示。如果下一个标记是文本标记，模型会预测一个填充标记（而不是文本标记），该填充标记表示接下来的 N个文本标记应该在推理阶段进行连接。【方便推理时候获取输出的语义token】，当文本标记用尽时，“语音轮次”标记 T和剩余的语音标记会被顺序连接，形成流式模式下的混合文本-语音标记序列。

通过同时在上述两个序列上训练文本-语音 LM，我们可以在单个统一模型中执行流式和非流式语音生成。在实际场景中，例如说话人微调 （SFT） 和上下文学习 （ICL），推理序列有所不同，如下所示：

 ICL，非流式：在 ICL 中，LM 需要来自参考音频的提示文本和语音标记，以模仿重音、韵律、情感和风格。在非流式处理模式下，提示和要合成的文本标记连接为整个实体，提示语音标记被视为预先生成的结果并固定：“S 、 prompt_text、 text 、T、 prompt_speech”。LM 的自回归生成从此类序列开始，直到检测到 “End of sequence” 标记。

 ICL，流式处理：在此方案中，我们假设要生成的文本是已知的，并且语音令牌应以流式处理方式生成。同样，我们将 prompt 和 to-generate 文本视为一个整体。然后，我们将其与提示语音标记混合，比例为 N ： M ： “S， mixed_text_speech，T，remaining_speech”。如果文本长度大于提示语音 Token 的长度，LM 将生成 “filling token”。在这种情况下，我们手动填充 N个文本标记。如果文本令牌用完，将添加“Turn of speech” T 令牌。在流式处理模式下，我们为每个 M 令牌返回生成结果，直到检测到 E为止。

SFT，非流式：在 SFT 场景中，LM 针对特定说话人进行微调，不再需要提示文本和语音。因此，初始序列非常简单：“ S， 文本 ，T ”。从此开始，文本-语音 LM 可以自动回归生成语音标记，直到 E结束。

SFT, Streaming: 在 SFT 的流模式下，我们从以下序列开始语音生成：“ S,first_N_text”。然后，LM 将生成 M 语音令牌，我们手动填充下一N个 文本令牌。我们重复上述过程，直到所有文本标记都用完，然后添加 T 。注意，speech-to-speech多模态大语言模型也可以采用这种模式，以获得极低的延迟。

Chunk-aware Flow Matching

采用梅尔频谱图作为声学特征，帧率为 50 Hz，采样率为 24000。由于语音令牌和 Mel 特征之间的帧速率不匹配，我们以 2 的比率对语音令牌进行上采样，以匹配 Mel 频谱图的帧速率。在上采样操作之前，我们添加了一个额外的前瞻卷积层，以便为以下因果模块提供未来信息。前瞻层由右填充的一维卷积实现，其填充大小为  P， 卷积核大小为 P+1 。在此之后，几个chunk-aware causal Transformer blocks来对齐语音标记的表示空间以匹配声学特征。

随后，我们的目标是将语音标记进一步解码为由说话人嵌入和参考语音指定的 Mel 频谱图。 为了实现这一目标，我们采用条件流匹配 （CFM） 模型对 Mel 频谱图进行采样，给定语音标记、参考语音和说话人嵌入作为条件。 在 CFM 模型中，目标 Mel 三维频谱图的分布由来自先验分布 p0⁢(X) 和数据分布 q⁢(X) 的概率密度路径 来描述。概率密度路径可以由瞬态向量场定义。 为了提高采样效率，我们采用最佳传输 （OT） 流来匹配矢量场 。

在训练阶段，掩码 Mel 频谱图是通过随机掩码 70% 到 100% 的最终帧来获得的 X1 。至于推论，它由从参考语音中提取的 Mel 频谱图提供。 通过最小化预测 ODE 和真实 ODE 之间的 L1 损失，我们可以按如下方式优化 UNet 参数 θ ：

因果流匹配模型：当前的流匹配模型总是以离线模式工作，即只有在生成所有语音标记后，Mel谱图才能被采样，这对于流式合成并不友好。为了解决这个问题，我们将多步流估计视为一个堆叠的深度神经网络，该网络重复使用 UNet 十次。因此，通过使展开的神经网络具有因果性，我们可以将其应用于流式合成。我们构造了四个掩码，以满足不同的应用情况：

Non-causal Mask 

非因果掩码 （Non-causal Mask） 用于离线模式，通过满足所有条件帧来实现最佳性能。非因果掩码适用于对延迟不敏感的情况。

Full-causal Mask

 全因果掩码 （Full-causal Mask） 适用于需要极低延迟的场景，其中只能观看过去的帧。

Chunk-M Mask

可以通过牺牲更多延迟来实现离线模式的近似性能，这可用于级联生成 Chunk 以获得更好的性能。

Chunk-2⁢M Mask

可以通过牺牲更多延迟来实现离线模式的近似性能，这可用于级联生成 Chunk 以获得更好的性能。

对于小批量中的每个训练案例，我们从均匀分布下的上述四个掩码中随机采样一个掩码。这样，一个流匹配模型可以兼容不同的场景，降低部署复杂度。这种块感知训练的另一个优点是，具有更多上下文的掩码可以作为具有较少上下文的掩码的教师，受益于隐含的自我蒸馏方案。

流式处理模式的延迟分析

首包延迟是流式合成模型的一个重要指标，它显着影响用户体验，尤其是在基于 LLM 的语音聊天应用程序中，例如 GPT-4o 。 在 TTS 的上下文中，要合成的文本是事先已知的，延迟来自语音令牌生成、梅尔频谱图重建和波形合成等方面。 因此，CosyVoice 2 的首包延迟 LT⁢T⁢S 可以得到如下：

其中 dl⁢m ，表示 LM 生成一个语音词元的计算时间， df⁢m 表示 Flow Matching 模型生成一个语音词元的梅尔频谱图帧的计算时间， dv⁢o⁢c 表示声码器合成一个语音词元对应的波形的计算时间。 在基于 LLM 的语音聊天上下文中，还应考虑 first-package-required 文本的长度，first-package 延迟 LC⁢h⁢a⁢t 如下：

其中 dl⁢l⁢m 表示 LLM 生成一个文本 Token 的计算时间。请注意，由于多字符标记在 CosyVoice 2 的文本分词器中被屏蔽，因此文本 LLMs总是比 CosyVoice 2 使用的文本标记编码更长的原始文本。因此，第一个包的延迟 LC⁢h⁢a⁢t 必须低于 N⋅dl⁢l⁢m 和  LT⁢T⁢S的和。

Instructed Generation

为了增强 CosyVoice 2 的可控性，我们将 indirected 数据集集成到基础训练集中。我们收集了 1500 小时的定向训练数据，其中包括自然语言指令和细粒度指令，如表所示。对于自然语言指令，我们在要合成的输入文本之前预置自然语言描述和特殊结束标记“<|endofprompt|>”。这些描述涵盖情感、语速、角色扮演和方言等方面。对于细粒度的指令，我们在文本标记之间插入人声爆发，使用“[laughter]”和“[breath]”等标记。此外，我们将 vocal feature 标签应用于短语;例如，“<strong>XXX</strong>”表示强调某些词，而“<laughter>XXX</laughter>”表示笑声说话。

Multi-Speaker Fine-tuning

在特定说话人 （SFT） 上微调预训练模型可以进一步提高生成质量和说话人相似度。在本报告中，我们介绍了多扬声器微调 （mSFT），其中预训练模型同时在多扬声器上进行微调，而不是在单个扬声器上进行微调。这种方法可确保跨多个说话人的全面韵律和发音覆盖，并减少预训练模型可能出现的灾难性遗忘。为避免不同说话人之间的音色混淆，我们在特定说话人的输入文本前加上说话人提示标记“Speaker A<|endofprompt|>”。如果训练样本未标记为说话人，则使用特殊标签“unknown<|endofprompt|>”。在整个多说话人微调过程中，学习率设置为 1e-5。

Reinforcement Learning for SFT

强化学习是大型语言模型训练中常用的方法，它可以使 LM 输出与人类偏好保持一致。 在 CosyVoice 2 中，我们采用 ASR 系统的说话人相似度 （SS） 和识别词错误率 （WER） 作为奖励函数，以提高微调阶段的说话人相似度和发音准确性。我们使用 WER 和 SS 来区分首选样品 xw 和不合格样品 xl ，并通过直接偏好优化 （DPO）  优化 TTS 系统，如下所示：

Experimental

Training Data for Speech Tokenizer

一个 200000 小时的数据集用于训练语音分词器，并将规范化转录作为标签。详细的数据信息如表所示。训练数据来自三种不同的资源：开源 ASR 数据集、内部工业数据集和 TTS 生成数据集。虽然我们在训练语音分词器时只使用了中英文数据，如表 所示，但随后的实验表明，语音分词器对其他语言具有零镜头能力。它还可用于日语和韩语等语言的语音合成。

Training Data for CosyVoice 2

CosyVoice 2 与之前的版本共享相同的训练数据。我们首先使用内部语音处理工具收集纯语音数据。随后，Paraformer 和 SenseVoice分别用于生成中文和其他语言的伪文本标签。我们还采用内部力对齐模型来过滤掉低质量的数据并提高标点符号的准确性。表 3 提供了数据详细信息：

Experimental Results

Evaluations on Speech Tokenizer

理想的语音分词器应该有效地利用码本，以高保真度保留信息，并展示说话人的独立性。在这部分，我们从四个方面评估我们的监督语音分词器：1） 码本利用率;2） 整个编码器内的 ASR 错误率;3） 不同说话人的令牌可视化;4） 说话人识别培训。表 4 显示了码簿利用率和 ASR 错误率。事实证明，基于 FSQ 的分词器充分利用了码本，从 ASR 方面维护了更有效的信息，表明 FSQ 维护的语义信息更多。

Comparison Results with Baselines：

我们首先在有限的英语文本域上评估了我们的 CosyVoice 2 模型，并将其与几个开源模型进行了比较，例如 ChatTTS、GPT-SoVITs 、OpenVoice、ParlerTTS、EmotiVoice 及其前身 CosyVoice。客观结果如表 5 所示，包括内容一致性 （WER）、语音质量 （NMOS） 和说话人相似度 （SS）。从表中我们可以看到，CosyVoice 2 在 Librispeech 测试清理集上实现了最先进的性能，超越了所有基线模型和所有评估指标。值得注意的是，CosyVoice 2 甚至表现出比人类话语更高的内容一致性、语音质量和说话人相似度，这表明其人类奇偶校验的合成质量。

Modular Ablation Study：

我们对文本语音语言模型进行了模块化消融研究，以评估我们的修改的影响，包括 LLM 初始化、删除说话人嵌入和利用 FSQ。表 7 展示了 CosyVoice 2 在前代产品的基础上的逐步发展。通过将随机初始化的语言模型替换为预训练的 LLM），我们在 test-zh 和 test-hard 集上的内容一致性分别实现了 18.46% 和 15.40% 的相对改进 。接下来，我们从文本转语音语言模型中删除了说话人嵌入，这有助于防止上下文学习中的信息泄露和干扰。这一变化导致内容错误显著减少，同时保持说话人相似性，表明内容信息主要由 LM 建模，说话人信息主要由流匹配模型恢复。最后，通过将 VQ 替换为 FSQ，我们实现了 CosyVoice 2 模型，注意到更高的内容一致性和不变的说话人相似度。通过充分利用码本，FSQ 可以捕获更多的内容信息和上下文变化，从而更好地协调文本和语音令牌。此外，我们通过在基于 FSQ 的语音标记器的训练过程中将音高损失作为约束条件进行了比较实验。我们发现这种方法可以提高下游 TTS 任务的性能，如表 7 的最后一行所示。在 CosyVoice 的未来版本中，我们计划进行更详细的实验和分析。

Results on Japanese and Korean Benchmarks

除了中文和英文，CosyVoice 2 还支持日语和韩语。我们在构建的日语和韩语测试集上评估了内容一致性、说话人相似度和语音质量。如表 9 所示，在所有评估指标中，CosyVoice 2 在韩语上的表现明显优于日语。这种差异主要是由于日语和中文之间的字符集重叠，这导致日语上下文中的中文发音。在未来的工作中，我们计划探索增强多语言合成的语言上下文的方法。由于韩语与其他语言没有字符重叠，因此其语音合成性能要好得多。另一个问题是数据不平衡。我们相信，增加训练数据量可以进一步提高日语和韩语的综合性能。

Results on Instructed Generation：

为了评估 instructed generation 的性能，我们创建了一个包含 290 个样本的中文测试集。这组指令包括 29 种类型的指令，如表 2.6 所示，每种指令都有 10 种不同的输入文本。我们使用来自 5 个说话人（3 个女性和 2 个男性）的 5 个音频提示和说话人嵌入作为 flow matching 模型的条件。我们的测试以离线模式进行。我们客观地评估了内容一致性 （CER）、说话人相似度 （SS） 和语音质量 （NMOS）。主观上，我们使用教学平均意见分数 （MOS-I） 评估教学的准确性和自然性，范围从 1 到 5。每个样本由 10 名以中文为母语的人进行评估，分数以 0.5 为增量分配。评估标准侧重于语音是否遵守所有指定的指令，例如情感表达、语速调整、方言使用和角色扮演。精细的控制（包括插入笑声、笑声说话、呼吸控制和强调）将评估其自然性和准确性。如表 10 所示，CosyVoice 2 表现出卓越的内容一致性 （CER）、说话人相似性 （SS） 以及指令控制 （MOS-I） 的准确性和自然性，同时保持了与 CosyVoice-Inspire 相当的语音质量。当从 CosyVoice 2 中删除输入指令时，MOS-I 明显下降;然而，在内容一致性 （CER） 、说话人相似度 （SS） 和语音质量 （NMOS） 方面观察到改善。这表明指令可控性很难从内容文本中隐式出现。

Results on Speaker Fine-tuned Models

在微调阶段，我们对同一扬声器的扬声器嵌入采用无监督聚类，以确保扬声器音色的稳定性。我们已经证明，只有 400 个音频记录的目标说话人可以实现相当好的语音合成性能，在不同说话人之间观察到的客观指标仅存在轻微差异，如图 6 所示。我们的实验表明，大多数说话人可以继承零镜头 TTS 模型的稳健上下文理解和感知，从而自然地表达各种情绪和情绪以响应输入文本。

LLM Fine-tuning with Reinforcement Learning

尽管 SFT 可以提高大多数扬声器的性能，但 Spk E 的结果仍然比基本模型差，尤其是在英语上。因为 Spk E 的声音更复杂，说话速度更快。此外，只有 Chinese 录音可用于 Spk E。因此，我们在 Spk E 上应用强化学习以进一步改进。对于 DPO，我们通过 SFT 模型合成了 10,000 个样本对，以改变 ASR 和 SS 奖励对 LM 的偏好偏差。我们还使用可微分的 ASR 奖励来优化 LM 参数。在 RL 之后，我们在 Spk E 测试集上用内容一致性 （WER）、说话人相似度 （SS） 和语音质量 （NMOS） 评估模型，并进一步评估 SeedTTS 测试集上的 WER，以探索模型是否可以保持对域外或跨语言输入文本的鲁棒性。结果如表 11 所示

与预先训练的基础模型相比，SFT 模型显示出更高的说话人相似度和语音质量，但是，WER 可能比基础模型差。我们发现，基本模型合成的音频总是比 SFT 和真实值慢，这对 ASR 系统更友好。对于目标说话人数据集，偏好偏差和可微分奖励都可以降低 WER，而对其他两个指标的有害影响很小。但对于 SEED 测试集，基于 DPO 的强化仅对中文和英文子集有益，而硬样本会更差。原因可能是硬样本包含许多重复的单词或短语，在 DPO 训练期间可以被视为被拒绝的样本。但是，可微分的 ASR 奖励不会遇到这个问题，因为它可以直接通过 ASR 后验优化 TTS 系统。这意味着可微分的 ASR 奖励在域外情况下具有更好的泛化能力。最后，我们可以将它们相互组合以进行进一步改进。

Conclusion 

在 CosyVoice 成功的基础上，本报告介绍了 CosyVoice 2，这是一种改进的流式语音合成模型，它利用了大型语言模型。通过将流式和非流式合成统一在一个框架中，CosyVoice 2 实现了人类奇偶校验的自然性、最小的响应延迟和流式模式下几乎无损的合成质量。关键创新包括用于充分利用码本的有限标量量化、包含预训练文本LLMs，以及开发块感知因果流匹配模型以支持不同的合成场景。此外，指令 TTS 能力的改进允许通过对情感、口音、角色风格和人声爆发的精细控制，生成多功能和生动的语音。通过系统的修改和优化，CosyVoice 2 不仅提供了卓越的合成质量，而且放宽了部署要求，使其适用于流式和非流式应用。我们相信 CosyVoice 2 代表了可扩展、高质量和交互式文本转语音合成的重大进步。

原创 AI Pulse

Text-to-Speech（通常缩写为TTS）是指一种将文本转为音频的技术。

1.历史

第一台“会说话的机器”可能是在 18 世纪后期制造的（据说是一位匈牙利科学家发明的）。计算机辅助创作起源于20世纪中期，各种技术已经使用了大约50年。如果对旧技术进行分类.首先，

1）Articulatory Synthesis：这是一种模拟人的嘴唇、舌头和发声器官的技术。

2）共振峰合成：人声可以看作是在语音在器官中过滤某些声音而产生的声音。这就是所谓的源滤波器模型，它是一种在基本声音（例如单个音高）上添加各种滤波器以使其听起来像人声的方法（称为加法合成）。

3) Concatenative Synthesis：现在使用数据的模型。举个简单的例子，你可以录制 0 到 9 的声音，并通过链接这些声音来拨打电话号码。然而，声音并不是很自然流畅。

4）统计参数语音合成（SPSS）：通过创建声学模型、估计模型参数并使用它来生成音频的模型。它可以大致分为三个部分。

首先，“文本分析” ，将输入文本转换为语言特征，“声学模型” ，将语言特征转换为声学特征，最后是声学特征。这是声码器。该领域使用最广泛的声学模型是隐马尔可夫模型（HMM）。使用 HMM，能够创建比以前更好的声学特征。但是，大部分生成的音频比较机械，例如机器人声音等。

5)神经 TTS：随着我们在 2010 年代进入 深度学习时代，已经开发了基于几种新神经网络的模型。这些逐渐取代了HMM，并被用于“声学模型”部分，逐渐提高了语音生成的质量。从某种意义上说，它可以看作是SPSS的一次进化，但随着模型性能的逐渐提高，它朝着逐渐简化上述三个组成部分的方向发展。比如下图中，可以看出它是在从上（0）到下（4）的方向发展的。

现在推出的大致分为三种模型：

✨声学模型：以字符（文本）或音素（音素；发音单位）为输入并创建任何声学特征的模型。如今，大多数声学特征都是指梅尔频谱图。

✨声码器：一种将梅尔频谱图（和类似的频谱图）作为输入并生成真实音频的模型。

✨完全端到端的 TTS 模型：接收字符或音素作为输入并立即生成音频的模型。

2.文本分析

文本分析是将字符文本转换为语言特征。要考虑以下问题：

1. 文本规范化：将缩写或数字更改为发音。例如把1989改成‘一九八九’
2. 分词：这在中文等基于字符的语言中是必须的部分。例如，它根据上下文判断是把“包”看成单个词还是把’书包’和’包子’分开看.
3. 词性标注：把动词、名词、介词等分析出来。
4. Prosody prediction:表达对句子的哪些部分重读、每个部分的长度如何变化、语气如何变化等的微妙感觉的词。如果没有这个，它会产生一种真正感觉像“机器人说话”的声音。尤其是英语（stress-based）等语言在这方面差异很大，只是程度不同而已，但每种语言都有自己的韵律。如果我们可以通过查看文本来预测这些韵律，那肯定会有所帮助。例如，文本末尾的“?”。如果有，自然会产生上升的音调。
5. Grapheme-to-phoneme (G2P)：即使拼写相同，也有很多部分发音不同。例如，“resume”这个词有时会读作“rizju:m”，有时读作“rezjumei”，因此必须查看整个文本的上下文。所以，如果优先考虑字素转音素的部分，也就是将‘语音’转换成‘spiy ch’等音标的部分。

在过去的 SPSS 时代，添加和开发了这些不同的部分以提高生成音频的质量。在 neural TTS 中，这些部分已经简化了很多，但仍然有一些部分是肯定需要的。例如1文本规范化text normalization 或者5G2P基本上都是先处理后输入。如果有的论文说可以接收字符和音素作为输入，那么很多情况下都会写“实际上，当输入音素时结果更好”。尽管如此，它还是比以前简单了很多，所以在大多数神经 TTS 中，文本分析部分并没有单独处理，它被认为是一个简单的预处理。

3.声学模型

声学模型是指 通过接收字符或音素作为输入或通过接收在文本分析部分创建的语言特征来生成声学特征的部分。前面提到，在SPSS时代，HMM（Hidden Markov Model）在Acoustic Model中的比重很大，后来神经网络技术逐渐取而代之。例如，有论文表明用 DNN 替换 HMM 效果更好。不过RNN系列可能更适合语音等时间序列。因此，在有些论文使用LSTM等模型来提高性能。然而，尽管使用了神经网络模型，这些模型仍然接收语言特征作为输入和输出，如 MCC（梅尔倒谱系数）、BAP（带非周期性）、LSP（线谱对）、LinS（线性谱图）和 F0 .（基频）等 。因此，这些模型可以被认为是改进的 SPSS 模型。

DeepVoice是吴恩达在百度研究院时宣布的，其实更接近SPSS模型。它由几个部分组成，例如一个G2P模块，一个寻找音素边界的模块，一个预测音素长度的模块，一个寻找F0的模块，每个模块中使用了各种神经网络模型。之后发布的DeepVoice 2，也可以看作是第一版的性能提升和多扬声器版本，但整体结构类似。 

3.1.基于Seq2seq的声学模型

在2014-5年的机器翻译领域，使用attention的seq2seq模型成为一种趋势。然而，由于字母和声音之间有很多相似之处，所以可以应用于语音。基于这个想法，Google 开发了 Tacotron[Wang17]（因为作者喜欢 tacos 而得名）。通过将 CBHG 模块添加到作为 seq2seq 基础的 RNN 中，终于开始出现可以接收字符作为输入并立即提取声学特征的适当神经 TTS，从而摆脱了以前的 SPSS。这个seq2seq模型从那以后很长一段时间都是TTS模型的基础。

在百度，DeepVoice 3抛弃了之前的旧模型，加入了使用注意力的 seq2seq 。然而，DeepVoice 持续基于 CNN 的传统仍然存在。DeepVoice 在版本 3 末尾停止使用这个名称，之后的 ClariNet和 ParaNet也沿用了该名称。特别是，ParaNet 引入了几种技术来提高 seq2seq 模型的速度。 

 谷歌的 Tacotron 在保持称为 seq2seq 的基本形式的同时，也向各个方向发展。第一个版本有点过时，但从 Tacotron 2开始，mel-spectrogram 被用作默认的中间表型。在后续论文中，学习了定义某种语音风格的风格标记，并将其添加到 Tacotron 中，以创建一个控制风格的 TTS 系统。同时发表的另一篇谷歌论文 [Skerry-Ryan18] 也提出了一种模型，可以通过添加一个部分来学习韵律嵌入到 Tacotron 中来改变生成音频的韵律。在 DCTTS [Tachibana18] 中，将 Tacotron 的 RNN 部分替换为 Deep CNN 表明在速度方面有很大的增益。从那时起，该模型已改进为快速模型 Fast DCTTS，尺寸有效减小。

在 DurIAN中，Tacotron 2 的注意力部分更改为对齐模型，从而减少了错误。Non-Attentive Tacotron 也做了类似的事情，但在这里，Tacotron 2 的注意力部分被更改为持续时间预测器，以创建更稳健的模型。在FCL-TACO2中，提出了一种半自回归（SAR）方法，每个音素用AR方法制作，整体用NAR方法制作，以提高速度，同时保持质量。此外，蒸馏用于减小模型的大小。建议使用基于 Tacotron 2 的模型，但速度要快 17-18 倍。 

3.2.基于变压器的声学模型

随着2017年Transformers的出现，注意力模型演变成NLP领域的Transformers，使用Transformers的模型也开始出现在TTS领域。TransformerTTS可以看作是一个起点，这个模型原样沿用了Tacotron 2的大部分，只是将RNN部分改成了Transformer。这允许并行处理并允许考虑更长的依赖性。

FastSpeech系列可以被引用为使用 Transformer 模型的 TTS 的代表。在这种情况下，可以通过使用前馈 Transformer 以非常高的速度创建梅尔频谱图。作为参考，mel-spectrogram是一种考虑人的听觉特性，对FFT的结果进行变换的方法，虽然是比较旧的方法，但仍然被使用。优点之一是可以用少量维度（通常为 80）表示。 

在 TTS 中，将输入文本与梅尔频谱图的帧相匹配非常重要。需要准确计算出一个字符或音素变化了多少帧，其实attention方法过于灵活，对NLP可能有好处，但在speech上反而不利（单词重复或跳过）。因此，FastSpeech 排除了注意力方法，并利用了一个准确预测长度的模块（长度调节器）。后来，FastSpeech 2进一步简化了网络结构，并额外使用了音高、长度和能量等更多样化的信息作为输入。FastPitch提出了一个模型，通过向 FastSpeech 添加详细的音高信息进一步改进了结果。LightSpeech提出了一种结构，通过使用 NAS（Neural Architecture Search）优化原本速度很快的 FastSpeech 的结构，将速度提高了 6.5 倍。

MultiSpeech 还介绍了各种技术来解决 Transformer 的缺点。在此基础上，对 FastSpeech 进行训练以创建一个更加改进的 FastSpeech 模型。TransformerTTS 作者随后还提出了进一步改进的 Transformer TTS 模型，在 RobuTrans模型中使用基于长度的硬注意力。AlignTTS 还介绍了一种使用单独的网络而不是注意力来计算对齐方式的方法。来自 Kakao 的 JDI-T引入了一种更简单的基于 transformer 的架构，还使用了改进的注意力机制。NCSOFT 提出了一种在文本编码器和音频编码器中分层使用转换器的方法，方法是将它们堆叠在多个层中。限制注意力范围和使用多层次音高嵌入也有助于提高性能。

3.3.基于流的声学模型

2014年左右开始应用于图像领域的新一代方法Flow，也被应用到声学模型中。Flowtron可以看作是 Tacotron 的改进模型，它是一个通过应用 IAF（逆自回归流）生成梅尔谱图的模型。在 Flow-TTS中，使用非自回归流制作了一个更快的模型。在后续模型 EfficientTTS中，在模型进一步泛化的同时，对对齐部分进行了进一步改进。

来自 Kakao 的 Glow-TTS 也使用流来创建梅尔频谱图。Glow-TTS 使用经典的动态规划来寻找文本和梅尔帧之间的匹配，但 TTS 表明这种方法也可以产生高效准确的匹配。后来，这种方法Monotonic Alignment Search被广泛使用。 

3.4.基于VAE的声学模型

另一个诞生于 2013 年的生成模型框架 Variational autoencoder (VAE) 也被用在了 TTS 中。顾名思义，谷歌宣布的 GMVAE-Tacotron使用 VAE 对语音中的各种潜在属性进行建模和控制。同时问世的VAE-TTS也可以通过在Tacotron 2模型中添加用VAE建模的样式部件来做类似的事情。BVAE-TTS介绍了一种使用双向 VAE 快速生成具有少量参数的 mel 的模型。Parallel Tacotron是 Tacotron 系列的扩展，还引入了 VAE 以加快训练和创建速度。 

3.5.基于GAN的声学模型

在 2014 年提出的 Generative Adversarial Nets (GAN) 中，Tacotron 2 被用作生成器，GAN 被用作生成更好的 mels 的方法。在论文中，使用 Adversarial training 方法让 Tacotron Generator 一起学习语音风格。Multi-SpectroGAN还以对抗方式学习了几种样式的潜在表示，这里使用 FastSpeech2 作为生成器。GANSpeech还使用带有生成器的 GAN 方法训练 FastSpeech1/2，自适应调整特征匹配损失的规模有助于提高性能。

3.6.基于扩散的声学模型

最近备受关注的使用扩散模型的TTS也相继被提出。Diff-TTS 通过对梅尔生成部分使用扩散模型进一步提高了结果的质量。Grad-TTS 也通过将解码器更改为扩散模型来做类似的事情，但在这里，Glow-TTS 用于除解码器之外的其余结构。在 PriorGrad 中，使用数据统计创建先验分布，从而实现更高效的建模。也有TTS系统使用每个音素的统计信息应用声学模型，例如腾讯的 DiffGAN-TTS也使用扩散解码器，它使用对抗训练方法。这大大减少了推理过程中的步骤数并降低了生成速度。 

3.7.其他声学模型

其实上面介绍的这些技术不一定要单独使用，而是可以相互结合使用的。FastSpeech 的作者自己分析发现，VAE 即使在小尺寸下也能很好地捕捉韵律等长信息，但质量略差，而 Flow 保留细节很好，而模型需要很大为了提高质量， PortaSpeech提出了一种模型，包含Transformer+VAE+Flow的每一个元素。

VoiceLoop提出了一种模型，该模型使用类似于人类工作记忆模型的模型来存储和处理语音信息，称为语音循环。它是考虑多扬声器的早期模型，之后，它被用作Facebook其他研究的骨干网络。

DeviceTTS是一个使用深度前馈顺序记忆网络（DFSMN）作为基本单元的模型。该网络是一种带有记忆块的前馈网络，是一种小型但高效的网络，可以在不使用递归方案的情况下保持长期依赖关系。由此，提出了一种可以在一般移动设备中充分使用的 TTS 模型。 

4.声码器

声码器是使用声学模型生成的声学特征并将其转换为波形的部件。即使在 SPSS 时代，当然也需要声码器，此时使用的声码器包括 STRAIGHT 和 WORLD。

4.1.自回归声码器

Neural Vocoder 从 WaveNet引入扩张卷积层来创建长音频样本很重要，并且可以使用自回归方法生成高级音频，该方法使用先前创建的样本生成下一个音频样本（一个接一个）。实际上，WaveNet本身可以作为一个Acoustic Model+Vocoder，将语言特征作为输入，生成音频。然而，从那时起，通过更复杂的声学模型创建梅尔频谱图，并基于 WaveNet 生成音频就变得很普遍。

在 Tacotron 中，创建了一个线性频谱图，并使用 Griffin-Lim 算法 将其转换为波形。由于该算法是40年前使用的，尽管网络的整体结构非常好，但得到的音频并不是很令人满意。在 DeepVoice中，从一开始就使用了 WaveNet 声码器，特别是在论文 DeepVoice2中，除了他们自己的模型外，还通过将 WaveNet 声码器添加到另一家公司的模型 Tacotron 来提高性能（这么说来，在单个speaker上比DeepVoice2好）给出了更好的性能。自版本2以来，Tacotron 使用 WaveNet 作为默认声码器。

SampleRNN是另一种自回归模型，在 RNN 方法中一个一个地创建样本。这些自回归模型生成音频的速度非常慢，因为它们通过上一个样本一个一个地构建下一个样本。因此，许多后来的研究建议采用更快生产率的模型。

FFTNet着眼于WaveNet的dilated convolution的形状与FFT的形状相似，提出了一种可以加快生成速度的技术。在 WaveRNN中，使用了各种技术（GPU 内核编码、剪枝、缩放等）来加速 WaveNet 。WaveRNN 从此演变成通用神经声码器和各种形式。在Towards achieving robust universal neural vocoding(Interspeech 2019)中，使用 74 位说话人和 17 种语言的数据对 WaveRNN 进行了训练，以创建 RNN_MS（多说话人）模型，证明它是一种即使在说话人和环境中也能产生良好质量的声码器。数据。Speaker Conditional WaveRNN: Towards universal neural vocoder for unseen speaker and recording conditions.(Interspeech 2020)提出了Speaker Conditional)_WaveRNN 模型，即通过额外使用 speaker embedding 来学习的模型。该模型还表明它适用于不在数据中的说话人和环境。

苹果的TTS也使用了WaveRNN作为声码器，并且在server端和mobile端做了各种优化编码和参数设置，使其可以在移动设备上使用。

通过将音频信号分成几个子带来处理音频信号的方法，即较短的下采样版本，已应用于多个模型，因为它具有可以快速并行计算的优点，并且可以对每个子带执行不同的处理。

现在，很多后来推出的声码器都使用非自回归方法来改善自回归方法生成速度慢的问题。换句话说，一种无需查看先前样本（通常表示为平行）即可生成后续样本的方法。已经提出了各种各样的非自回归方法，但最近一篇表明自回归方法依旧抗打的论文是 Chunked Autoregressive GAN (CARGAN)，它表明许多非自回归声码器存在音高错误，这个问题可以通过使用自回归方法来解决。当然，速度是个问题，但是通过提示可以分成chunked单元计算，绍一种可以显着降低速度和内存的方法。

4.2.基于流的声码器

归一化基于流的技术可以分为两大类。首先是自回归变换，在有代表性的IAF（inverse autoregressive flow）的情况下，生成速度非常快，而不是需要很长的训练时间。因此，它可以用来快速生成音频。然而，训练速度慢是一个问题，在Parallel WaveNet中，首先创建一个自回归WaveNet模型，然后训练一个类似的非自回归IAF模型。这称为教师-学生模型，或蒸馏。之后，ClariNet使用类似的方法提出了一种更简单、更稳定的训练方法。在成功训练 IAF 模型后，现在可以快速生成音频。但训练方法复杂，计算量大。

另一种流技术称为二分变换，一种使用称为仿射耦合层的层来加速训练和生成的方法。大约在同一时间，提出了两个使用这种方法的声码器，WaveGlow和 FloWaveNet。这两篇论文来自几乎相似的想法，只有细微的结构差异，包括混合通道的方法。Bipartite transform的优点是简单，但也有缺点，要创建一个等价于IAF的模型，需要堆叠好几层，所以参数量比较大。

从那时起，WaveFlow提供了几种音频生成方法的综合视图。不仅解释了 WaveGlow 和 FloWaveNet 等流方法，还解释了WaveNet 作为广义模型的生成方法，我们提出了一个计算速度比这些更快的模型。此外，SqueezeWave提出了一个模型，该模型通过消除 WaveGlow 模型的低效率并使用深度可分离卷积，速度提高了几个数量级（性能略有下降）。WG-WaveNet还提出通过在 WaveGlow 中使用权重共享显着减小模型大小并添加一个小的 WaveNet 滤波器来提高音频质量来创建模型，从而使 44.1kHz 音频在 CPU 上比实时音频更快音频…

4.3.基于 GAN 的声码器

广泛应用于图像领域的生成对抗网络（GANs）经过很长一段时间（4-5年）后成功应用于音频生成领域。WaveGAN可以作为第一个主要研究成果被引用。在图像领域发展起来的结构在音频领域被沿用，所以虽然创造了一定质量的音频，但似乎仍然有所欠缺。

从GAN-TTS开始，为了让模型更适合音频，vits作者思考如何做一个能够很好捕捉波形特征的判别器。在 GAN-TTS 中，使用多个随机窗口（Random window discriminators）来考虑更多样化的特征，而在 MelGAN中，使用了一种在多个尺度（Multi-scale discriminator）中查看音频的方法。来自Kakao的HiFi-GAN提出了一种考虑更多音频特征的方法，即一个周期（Multi-period discriminator）。在 VocGAN的情况下，还使用了具有多种分辨率的鉴别器。在A spectral energy distance for parallel speech synthesis. NeurIPS 2020.中，生成的分布与实际分布之间的差异以广义能量距离 (GED) 的形式定义，并在最小化它的方向上学习。复杂的鉴别器以各种方式极大地提高了生成音频的性能。GAN Vocoder: Multi-resolution discriminator is all you need(Interspeech 2021)进一步分析了这一点，并提到了多分辨率鉴别器的重要性。在 Fre-GAN中，生成器和鉴别器都使用多分辨率方法连接。使用离散波形变换 (DWT) 也有帮助。 

在generator的情况下，很多模型使用了MelGAN提出的dilated + transposed convolution组合。如果稍有不同，Parallel WaveGAN  也接收高斯噪声作为输入，而 VocGAN 生成各种尺度的波形。在 HiFi-GAN 中，使用了具有多个感受野的生成器。

前面提到的 Parallel WaveGAN是 Naver/Line 提出的一种模型，它可以通过提出非自回归 WaveNet 生成器来以非常高的速度生成音频。之后，提出了一种进一步改进的 Parallel WaveGAN，通过应用感知掩蔽滤波器来减少听觉敏感错误。此外，[Wang21] 提出了一种通过将 Pointwise Improved Parallel WaveGAN vocoder with perceptually weighted spectrogram loss.Relativistic LSGAN（一种改进的最小二乘 GAN）应用于音频来创建具有较少局部伪影的 Parallel WaveGAN（和 MelGAN）的方法。在 LVCNet中，使用根据条件变化的卷积层的生成器，称为位置可变卷积，被放入 Parallel WaveGAN 并训练以创建更快（4x）的生成模型，质量差异很小。 

此后，MelGAN 也得到了多种形式的改进。在Multi-Band MelGAN 中，增加了原有MelGAN的感受野，增加了多分辨率STFT loss（Parallel WaveGAN建议），计算了多波段划分（DurIAN建议），使得速度更快，更稳定的模型。还提出了 Universal MelGAN 的多扬声器版本，它也使用多分辨率鉴别器来生成具有更多细节的音频。这个想法在后续的研究 UnivNet中得到延续，并进一步改进，比如一起使用多周期判别器。在这些研究中，音频质量也通过使用更宽的频带 (80->100) mel 得到改善。

首尔国立大学/NVIDIA 推出了一种名为 BigVGAN的新型声码器。作为考虑各种录音环境和未见语言等的通用Vocoder，作为技术改进，使用snake函数为HiFi-GAN生成器提供周期性的归纳偏置，并加入低通滤波器以减少边由此造成的影响。另外，模型的大小也大大增加了（~112M），训练也成功了。

4.4.基于扩散的声码器

扩散模型可以称为最新一代模型，较早地应用于声码器。ICLR21同时介绍了思路相似的DiffWave和WaveGrad。Diffusion Model用于音频生成部分是一样的，但DiffWave类似于WaveNet，WaveGrad基于GAN-TTS。处理迭代的方式也有所不同。之前声学模型部分介绍的PriorGrad 也以创建声码器为例进行了介绍。在这里，先验是使用梅尔谱图的能量计算的。 

扩散法的优点是可以学习复杂的数据分布并产生高质量的结果，但最大的缺点是生成时间相对较长。另外，由于这种方法本身是以去除噪声的方式进行的，因此如果进行时间过长，存在原始音频中存在的许多噪声（清音等）也会消失的缺点。FastDiff通过将 LVCNet的思想应用到扩散模型中，提出了时间感知的位置-变化卷积。通过这种方式，可以更稳健地应用扩散，并且可以通过使用噪声调度预测器进一步减少生成时间。 

来自腾讯的 BDDM也提出了一种大大减少创建时间的方法。换句话说，扩散过程的正向和反向过程使用不同的网络（正向：调度网络，反向：分数网络），并为此提出了一个新的理论目标。在这里，我们展示了至少可以通过三个步骤生成音频。在这个速度下，扩散法也可以用于实际目的。虽然以前的大多数研究使用 DDPM 型建模，但扩散模型也可以用随机微分方程 (SDE) 的形式表示。ItoWave展示了使用 SDE 类型建模生成音频的示例。

4.5.基于源滤波器的声码器

在这篇文章的开头，在处理 TTS 的历史时，我们简单地了解了 Formant Synthesis。人声是一种建模方法，认为基本声源（正弦音等）经过口部结构过滤，转化为我们听到的声音。这种方法最重要的部分是如何制作过滤器。在 DL 时代，如果这个过滤器用神经网络建模，性能会不会更好。在神经源滤波器方法 [Wang19a] 中，使用 f0（音高）信息创建基本正弦声音，并训练使用扩张卷积的滤波器以产生优质声音。不是自回归的方法，所以速度很快。之后，在Neural harmonic-plus-noise waveform model with trainable maximum voice frequency for text-to-speech synthesis.中，将其扩展重构为谐波+噪声模型以提高性能。DDSP 提出了一种使用神经网络和多个 DSP 组件创建各种声音的方法，其中谐波使用加法合成方法，噪声使用线性时变滤波器。 

另一种方法是将与语音音高相关的部分（共振峰）和其他部分（称为残差、激励等）进行划分和处理的方法。这也是一种历史悠久的方法。共振峰主要使用了LP（线性预测），激励使用了各种模型。GlotNet在神经网络时代提出，将（声门）激励建模为 WaveNet。之后，GELP 用 GAN 训练方法将其扩展为并行格式。

Naver/Yonsei University 的 ExcitNet也可以看作是具有类似思想的模型，然后，在扩展模型 LP-WaveNet中，source 和 filter 一起训练，并使用更复杂的模型。在 Neural text-to-speech with a modeling-by-generation excitation vocoder(Interspeech 2020)中，引入了逐代建模 (MbG) 概念，从声学模型生成的信息可用于声码器以提高性能。在神经同态声码器中，谐波使用线性时变 (LTV) 脉冲序列，噪声使用 LTV 噪声。Unified source-filter GAN: Unified source-filter network based on factorization of quasi-periodic Parallel WaveGAN(Interspeech 2021)提出了一种模型，它使用 Parallel WaveGAN 作为声码器，并集成了上述几种源滤波器模型。Parallel WaveGAN本身也被Naver不断扩充，首先在High-fidelity Parallel WaveGAN with multi-band harmonic-plus-noise model(Interspeech 2021)中，Generator被扩充为Harmonic + Noise模型，同时也加入了subband版本。

LPCNet可以被认为是继这种源过滤器方法之后使用最广泛的模型。作为在 WaveRNN 中加入线性预测的模型，  LPCNet 此后也进行了多方面的改进。在 Bunched LPCNet 中，通过利用原始 WaveRNN 中引入的技术，LPCNet 变得更加高效。Gaussian LPCNet还通过允许同时预测多个样本来提高效率。Lightweight LPCNet-based neural vocoder with tensor decomposition(Interspeech 2020)通过使用张量分解进一步减小 WaveRNN 内部组件的大小来提高另一个方向的效率。iLPCNet该模型通过利用连续形式的混合密度网络显示出比现有 LPCNet 更高的性能。Fast and lightweight on-device tts with Tacotron2 and LPCNet(Interspeech 2020)提出了一种模型，在LPCNet中的语音中找到可以切断的部分（例如，停顿或清音），将它们划分，并行处理，并通过交叉淡入淡出来加快生成速度. LPCNet 也扩展到了子带版本，首先在 FeatherWave中引入子带 LPCNet。在An efficient subband linear prediction for lpcnet-based neural synthesis(Interspeech 2020)中，提出了考虑子带之间相关性的子带 LPCNet 的改进版本.

声码器的发展正朝着从高质量、慢速的AR（Autoregressive）方法向快速的NAR（Non-autoregressive）方法转变的方向发展。由于几种先进的生成技术，NAR 也逐渐达到 AR 的水平。例如在TTS-BY-TTS [Hwang21a]中，使用AR方法创建了大量数据并用于NAR模型的训练，效果不错。但是，使用所有数据可能会很糟糕。因此，TTS-BY-TTS2提出了一种仅使用此数据进行训练的方法，方法是使用 RankSVM 获得与原始音频更相似的合成音频。 

DelightfulTTS，微软使用的 TTS 系统，有一些自己的结构修改，例如使用 conformers，并且特别以生成 48 kHz 的最终音频为特征（大多数 TTS 系统通常生成 16 kHz 音频）。为此，梅尔频谱图以 16kHz 的频率生成，但最终音频是使用内部制作的 HiFiNet 以 48kHz 的频率生成的。

5.完全端到端的TTS

通过一起学习声学模型和声码器，介绍在输入文本或音素时立即创建波形音频的模型。实际上，最好一次完成所有操作，无需划分训练步骤，更少的步骤减少错误。无需使用 Mel Spectrum 等声学功能。其实Mel是好的，但是被人任意设定了（次优），相位信息也丢失了。然而，这些模型之所以不容易从一开始就开发出来，是因为很难一次全部完成。

例如，作为输入的文本在 5 秒内大约为 20，对于音素大约为 100。但波形是 80,000 个样本（采样率为 16 kHz）。因此，一旦成为问题，不好完全与其匹配（文本->音频样本），不如使用中等分辨率的表达方式（如Mel）分两步进行比较简单。但是，随着技术的逐渐发展，可以找到一些用这种 Fully End-to-End 方法训练的模型。作为参考，在许多处理声学模型的论文中，他们经常使用术语端到端模型，这意味着文本分析部分已被一起吸收到他们的模型中，或者他们可以通过将声码器附加到他们的模型来生成音频. 它通常用于表示能够。  

也许这个领域的第一个是 Char2Wav ,这是蒙特利尔大学名人Yoshua Bengio教授团队的论文，通过将其团队制作的SampleRNN vocoder添加到Acoustic Model using seq2seq中一次性训练而成。ClariNet的主要内容其实就是让WaveNet->IAF方法的Vocoder更加高效。

FastSpeech 2也是关于一个好的 Acoustic Model，这篇论文也介绍了一个 Fully End-to-End 模型，叫做 FastSpeech 2s。FastSpeech 2模型附加了一个WaveNet声码器，为了克服训练的困难，采取了使用预先制作的mel编码器的方法。名为EATS的模型使用他们团队（谷歌）创建的GAN-TTS作为声码器，创建一个新的Acoustic Model，并一起训练。但是，一次训练很困难，因此创建并使用了中等分辨率的表示。Wave-Tacotron，是一种通过将声码器连接到 Tacotron 来立即训练的模型。这里使用了流式声码器，作者使用 Kingma，因此可以在不显着降低性能的情况下创建更快的模型。 

之前Acoustic Model部分介绍的EfficientTTS也介绍了一种模型（EFTS-Wav），通过将decoder换成MelGAN，以端到端的方式进行训练。该模型还表明，它可以显着加快音频生成速度，同时仍然表现良好。Kakao 团队开发了一种名为 Glow-TTS的声学模型和一种名为 HiFi-GAN的声码器。然后可以将两者放在一起以创建端到端模型,这就是 VITS ，它使用 VAE 连接两个部分，并使用对抗性方法进行整个训练，提出了具有良好速度和质量的模型。

延世大学/Naver 还在 2021 年推出了 LiteTTS，这是一种高效的完全端到端 TTS。使用了前馈变换器和 HiFi-GAN 结构的轻量级版本。特别是，域传输编码器用于学习与韵律嵌入相关的文本信息。腾讯和浙江大学提出了一种名为 FastDiff的声码器，还引入了 FastDiff-TTS，这是一种结合 FastSpeech 2的完全端到端模型。Kakao 还引入了 JETS，它可以一起训练 FastSpeech2 和 HiFi-GAN。微软在将现有的 DelightfulTTS 升级到版本 2 的同时，也引入了 Fully End-to-End 方法。这里，VQ音频编码器被用作中间表达方法。 

截止到现在，主流的语音合成框架以以上方法为主流进行研究发展，未来会再次统计并概述最新论文以及方法。

• 论文： https://arxiv.org/abs/2107.03312
• 代码：https://github.com/wesbz/SoundStream

在实际应用场景中，SoundStream 可修改为低时延的设计，支持流式的编解码推理，在智能手机 CPU 上可达到实时的效果。在主观评测中，对于 24kHz 采样率下的音频，3 kbps 低比特率下的 SoundStream 比 12 kbps 的 Opus 和 9.6 kbps 的 EVS（增强语音服务，Enhance Voice Services）效果都更好。另外，SoundStream 的 Encoder 端或者 Decoder 端允许对压缩编码和语音增强进行联合建模，单一模型的实现，不会额外增加时延。

工作概述

1. 模型由全卷积 Encoder-Decoder 和残差向量量化（RVQ, Residual Vector Quantizer）模块端到端联合训练得到；
2. 模型结合了语音合成和语音增强领域的前沿工作，包括对抗训练和重建损失目标等，能够让模型从量化后的编码结果恢复出高质量的音频；
3. 训练时在量化层使用了结构化 dropout，使得单一模型能够在 3kbps 到 18kbps 不同的比特率下有效使用，相比于固定比特率的模型，音频质量的损失几乎可以忽略不计；
4. 模型支持将音频压缩编码与音频降噪进行联合建模，达到与级联模型相近的效果。

SoundStream 模型结构

SoundStream 编解码器是全卷积的结构。输入是原始的音频波形，Encoder 将其映射为较低采样率的 embedding 序列，RVQ 残差向量量化器对 embedding 序列进行量化；Decoder 同样是全卷积结构，输入是量化后的 embedding，预测目标是恢复出原始波形。

SoundStream 模型是基于波形重建和对抗训练两个损失函数进行端到端训练的，增加了多个判别器用于区分是解码恢复的音频还是原始音频。需要说明的是，Encoder 和 Decoder 都只使用了因果卷积，不依赖于音频后续采样点的信息，所以模型时延只与编码器的降采样系数有关。具体计算过程为：假设音频的原始采样率是 24 kHz，降采样 320 倍到 75 Hz，那么模型的时延为 1 / 75 ≈ 13.3 ms，因为需要等原始音频输入 320 个新的采样点（320 / 24000 ≈ 13.3 ms）编码器才能输出一个新的 embedding。

编码器结构

编码器的输入是 24 kHz 原始波形，先进入一层一维卷积，kernel_size 为 7，输出 channel 大小为 C；再经过B个 EncoderBlock 模块，每个模块包含三个 ResidualUnit 残差单元和一层用于降采样的一维卷积。

ResidualUnit

包含两层一维卷积：第一层是膨胀卷积， kernel 大小为 7，输出 channel 为 N，膨胀率为 dilation（用于扩大深层网络的感受野）；第二层是输出 channel 为 N，kernel size 为 1 的一维卷积（相当于全连接层）。

EncoderBlock

包含的三个膨胀率分别为 1，3，9 的残差单元，膨胀率越大说明卷积层的感受野越大；三层膨胀卷积之后是一层跳步卷积（strided convolution），stride=S 表示对输入序列进行 S 倍的降采样。

按照上图给出的网络结构示例，共四层 EncoderBlock，降采样倍数分别为 2, 4, 5, 8，相当于整个编码器的整体降采样倍数为 320，对应于输入的 24 kHz 音频，输出帧率为 24000/320 = 75 Hz。此外，每个 EncoderBlock 在输出的 channel 维度上是输入 channel 的 2 倍，四层 EncoderBlock 之后输出的 channel 维度从C扩充至16C。 四层 EncoderBlock 之后是一层 kernel_size 为 3 的一维卷积，输出 channel 维度为 K，即对应于最终 embedding 的维度。

其他细节

为了保证模型的实时性和低时延，模型中用到的所有一维卷积全部采用因果卷积，卷积计算只会用到当前及之前的信息，padding 的操作也只应用于过去的序列。另外，所有的卷积层只使用 ELU 激活函数，不加入任何形式的 normalization 层。

解码器

解码器采用的是和编码器完全对偶的结构。编码器得到的 embedding 经过一维卷积后进入 B_dec个 DecoderBlock 模块。每个 DecoderBlock 先进入一层一维反卷积进行上采样，再经过三层残差单元将输出 channel 减半，三层残差单元的膨胀卷积率仍然是 1, 3, 9 的顺序。   B_dec  层 DecoderBlock 之后是一层输出 channel 为 1 的一维卷积，相当于将当前时刻的输出映射到原始的时域波形上。

残差向量量化器 (RVQ)

SoundStream 整体的编解码器结构比较直观，但论文的关键技术点之一是引入了残差向量量化（RVQ）模块，目的是将 Encoder 输出的 embedding 通过量化层压缩到目标的比特率。

先回顾下 VQ（Vector Quantization）：VQ 的目标是学习 N 个向量构成的 codebook，用于对 Encoder 输出的 embedding 进行编码。设 Encoder 输出的 embedding 序列长度为 S，每个 embedding 的维度为 D，使用 VQ 进行编码后，每个 embedding 被重新映射为一个 one-shot 向量，向量中 1 的位置用于表征对应 codebook N 个向量中的哪个，因此量化后对应的序列为 S × N，log₂N 作为 one-hot 向量可以用  比特来存储。

普通 VQ 的局限性

计算下 VQ 所需的 codebook 大小：如果目标比特率是 6 kbps，对于 24 kHz 的音频，按照前文图中的 320 倍降采样，每秒对应于 75 个 embedding，每个 embedding 对应的比特数为 6000 / 75 = 80 bit，那么对应的 codebook 大小是 2⁸⁰，这个量级肯定是行不通的，因此普通版本的 VQ 因为 codebook 过大而不适用。

残差 VQ / 多阶段 VQ

为了解决普通 VQ 方法中 codebook 规模过大的问题，SoundStream 采用多阶段 VQ 的方法。RVQ 量化器一共包含Nq层 VQ，基本流程如 Algorithm 1 所示（Qi 表示第 i 层量化层）：原始的 Encoder 的输出的 embedding 经过第一层 VQ，可以计算出相应的量化残差，然后第二层 VQ 只针对上一层 VQ 的残差进行量化，以此类推。

值得注意的是，论文将原本的一层 VQ 转换为多层残差 VQ 时，每个 VQ 层的 codebook 大小保持一致，相当于比特率的降低是按照倍数平均分配到每个 VQ 层的。按照前文 24 kHz 音频压缩到 6 kbps 的例子：当使用的 VQ 层共 8  时，每个 VQ 对应的 codebook 大小可以变为 1024，此时就是一个相对可行的 codebook 大小了。

codebook EMA 训练

每个量化器在训练 codebook 的时候，都使用 EMA (Exponential Moving Average，指数移动平均)的更新方式。训练 VQ 的 codebook 使用 EMA 方法由 Aäron van den Oord首次提出。论文 Neural Discrete Representation Learning（https://arxiv.org/abs/1711.00937）提出使用 EMA 指数移动平均的方式训练码本 codebook。

 EMA 指数移动平均：每次迭代相当于对之前所有 batch 累计值和当前 batch 新获取的数据值进行加权平均，权重又称为 decay factor，通常选择数值为 0.99 ，使得参数的迭代更新不至于太激进。

假设可以一次性获取训练集对应于 Encoder 的所有输出，设 codebook 上一次迭代后其中某个向量为ei ，那么本次迭代只需求出 Encoder 输出中和  ei  距离最近的向量，取平均值即可作为 ei  本次迭代后的数值。这实际上和 k-means 中聚类中心的迭代方式一样，但这种思想没有办法应用于 mini-batch 级的数据，因为每个 batch 只包含全部训练集的很小一部分，基于 mini-batch 的统计和平均是有偏的，因此需要采用一种随着 mini-batch 的变化在线更新 codebook 的方法。

codebook 初始化及更新

SoundStream 在初始化 codebook 的各个向量时，对第一个 batch 数据 Encoder 输出的 embedding 进行 k-means 聚类，使用聚类中心作为各向量的初始值，使得 codebook 在开始训练时和输入的数据分布保持相近。

如果 codebook 中某个向量在多个 batch（可以对具体的 batch 数进行预设）都没有可用的 embedding 来更新参数，该向量会使用当前 batch 内随机一个 embedding 进行覆盖。这个思想是参考了 JukeBox（https://arxiv.org/pdf/2005.00341.pdf）论文中的做法，是为了让 codebook 中的向量在训练时被及时的使用，因为 codebook 中的向量只用被用到了才能从损失函数得到反馈进行反向传播的参数更新，从而规避 codebook 的无效学习。

灵活的比特率

按照前文的描述，RVQ 的层数和每个 RVQ 的 codebook 大小确定时，音频压缩后的比特率也是固定的，这就要求对不同比特率的应用场景分别训练不同配置的模型。但是 SoundStream 利用了 RVQ 的残差连接的优势，使得所有的 RVQ 层不一定需要全部使用，训练时可以对 RVQ 层进行结构上的 Dropout，从而给出 SoundStream 的另一大优势：很灵活地适配不同的比特率。具体操作方法为：设 RVQ 的层数为 Nq，对于每个训练样本，随机从 1 到  Nq 中选择一个数nq ，对应于不同的比特率，训练阶段只需要经过前 nq个 RVQ 层；推理阶段也可以根据不同比特率的需要，使用相应的前 nq  个 RVQ 模块进行预测。

判别器

SoundStream 为了提高编解码之后音频的合成质量，将语音合成中常用的对抗训练思想引入到模型中，额外增加了两种判别器，用来判别音频是编解码恢复出来的还是真实的音频。

第一种是基于波形的判别器。采用多精度 multi-resolution 的思想，与 MelGAN 和 HiFi-GAN 中的多精度判别器类似，在原始波形、2 倍降采样和 4 倍降采样后的波形上分别进行真假判别。

第二种是基于 STFT 的判别器：

训练目标

SoundStream 整体使用 GAN（生成对抗网络）作为训练目标，采用 hinge loss 形式的对抗 loss。对应到 GAN 模型中，整个编解码器作为 Generator 生成器，使用前文所述的两种 Discriminator 判别器：一个 STFT 判别器和三个参数不同的 multi-resolution 判别器。判别器用来区分是解码出的音频还是真实的原始音频，本文采用 hinge loss 形式的损失函数进行真假二分类：

生成器的损失函数是为了让生成器的输出被分类为 1 类别，以达到以假乱真的目标，损失函数形式为：

训练目标中还增加了 GAN 中常用的 feature matching 损失函数和多尺度频谱重建的损失函数。feature matching 就是让生成器恢复出的音频和真实的音频，在判别器的中间层上达到相近的分布，用l表示在中间层上进行求和，feature matching 的损失函数为：

多尺度频谱重建的损失函数形式为：

联合压缩与增强

音频压缩（音频编码）和音频的降噪增强通常是两个不同的模块，在传统的音频处理流程中，音频增强模块通常位于音频编码前或者音频解码后，两个模块的时延是累加的。SoundStream 能够同时进行音频的编解码和降噪增强，并且不会增加系统的时延。

SoundStream 除了可以在不同的比特率下工作外，另外的灵活之处在于推理时可以选择降噪和不降噪两种模式。在模型中增加一个条件变量 denoise，denoise 为 false 时任何音频数据都可以拿来训练，denoise 为 true 时必须同时提供音频的原始版和降噪版来训练，因此只有在条件变量 denoise 置为 true 的时候模型才具有降噪的功能。

为了避免模型在 denoise = true 的时候对本来就干净无噪声的音频带来损伤，训练数据中还必须包含一些干净音频，在训练时 denoise = true 或 false 均可，让模型在有噪声/无噪声的条件下都具有效果的保证。

从 SoundStream 的编解码器图例中可以看到一个 FiLM 的模块，表示特征级别的线性调制（Feature-wise Linear Modulation），在编码器中使用时位于 embedding 之前（编码前进行降噪），在解码器中使用时输入是 embedding（编码后进行降噪），论文验证了在图中位置的效果是最好的。

SoundStream 评测

评测准备

评测数据集

评测覆盖多种类型的音频，包括干净和带噪的语音和音乐，都是 24kHz 采样率。干净的语音来自 LibriTTS，带噪的语音是将 LibriTTS 和 freesound 里的噪声叠加，叠加时噪声的增益系数在 -30dB 和 0 dB 之间；音乐数据来源是 MagnaTagATune；论文还采集了真实场景的音频数据集，覆盖了近场、远场(带混响)和背景噪声的音频。相当于共四个测试集，每个测试集是 50 个待测样本。

评测指标

模型最终评测的指标采用前文所述的 MUSHRA 分数，评测人母语均为英语，戴耳机进行评测。但是在模型训练和调参时，留出一个验证集，在上面计算客观指标进行模型评价，可以用 PESQ 和 POLQA 的，本文选择的是开源的 ViSQOL 评测指标。

评测基线

Opus 是传统的音频编解码方法，支持 4kHz ~ 24 kHz 的采样率和 6 kbps ~ 510 kbps 的比特率，在 Youtube 流媒体上都在使用。另外 EVS (增强语音服务) 也是一种新编解码方法，支持 4kHz ~ 20 kHz 的采样率和 5.9 kbps ~ 128 kbps 的比特率。Google 还提出了基于自回归模型的 Lyra 编解码器，可以在 3 kbps 的低比特率下使用。本文将以上三种方法作为基线。

实验结果

不同比特率下的结果

其中 scalable 的 SoundStream 代表一个支持多比特率的模型，不带 scalable 的模型表示给当前比特率专门训练的模型，可以看出模型是否 scalable 差别不大，尤其是高比特率下几乎无差别。相同比特率下，SoundStream 碾压其他三个基线模型。

不同类型音频的结果

SoundStream @ 3kbps 相当于 EVS @ 9.6kbps 和 Opus@12kbps，SoundStream@6kbps 相当于 Opus @ 16kbps 和 EVS @ 13.2kbps，SoundStream @ 12kbps 超过了 Opus @ 20kbps 和 EVS @ 16.4kbps。普遍性地，编解码后恢复的音频，MUSHRA 分数上：干净语音 > 真实场景音频 > 带噪语音 > 音乐。

消融实验

神经网络编码器的重要性

如果将编码器部分修改为普通的 fbank 特征（类似于一代 Lyra），再训练 RVQ 和解码器模块，此时的客观指标 ViSQOL 从 3.96 降低至 3.33；但是如果增加了神经网络结构的编码器，3 kbps 比特率下的 ViSQOL 也有 3.76，说明编码器采用神经网络结构是非常有必要的。

模型参数量大小的影响

从实验结果可以看出，建议使用相对轻量级的编码器和参数量更多的解码器。

VQ 参数配置的影响

假设共 Nq个量化器，每个量化器的 codebook 大小为 N，那么每帧 embedding 编码后需要 NqlogN比特来存储，比特率和   NqlogN 正相关。表格中给出了相同比特率下的不同参数配置，可以看出量化器层数不必太多，每层的 codebook 大小更大时，模型的效果会更好；但同时也能看出，80 层深层的 1-bit 量化器，也能够达到较好的效果，验证了 RVQ 深层网络的有效性。

模型的时延计算

前文说明过，模型的时延主要取决于编码器的降采样倍数，降采样倍数越大，时延越大。表格中给出了详细的对比结果，能够看出，降采样倍数越大，时延越大，但同时模型需要的量化层数明显降低，编解码器的实时率会随之提高（因为每个 embedding 对应的真实时间更长），因此在实际场景中需要在时延和实时性之间进行 trade-off。

联合的音频降噪和压缩

该评测将联合降噪压缩与分别的降噪和压缩进行对比。降噪和压缩分开时，压缩采用 SoundStream 模型，降噪采用 SEANet 模型，关于降噪和压缩模型的使用顺序，分别使用先降噪（编码前）后压缩、先压缩后降噪（解码后）两种策略。评测数据集使用的是 24kHz 的 VCTK，没有被用于 SoundStream 和 SEANet 的训练。分别在0，5,10,15 dB 四个配置下评测：

联合的压缩和降噪略差于其他两种实验配置，其他两种实验表明顺序带来的影响相差不大。SoundStream 的优势在于一个模型两种功能，简约而且省算力，并且和分开的两个模型在最终结果上相差不大。

参考文献/链接

• Lyra v1: Kleijn, W. Bastiaan, et al. “Generative Speech Coding with Predictive Variance Regularization.” arXiv preprint arXiv:2102.09660 (2021).
• AudioLM: Borsos, Zalán, et al. “Audiolm: a language modeling approach to audio generation.” arXiv preprint arXiv:2209.03143 (2022).
• MusicLM: Agostinelli, Andrea, et al. “MusicLM: Generating Music From Text.” arXiv preprint arXiv:2301.11325 (2023).
• EMA 训练 codebook 1: Van Den Oord, Aaron, and Oriol Vinyals. “Neural discrete representation learning.” Advances in neural information processing systems 30 (2017).
• EMA 训练 codebook 2: Razavi, Ali, Aaron Van den Oord, and Oriol Vinyals. “Generating diverse high-fidelity images with vq-vae-2.” Advances in neural information processing systems 32 (2019).
• Jukebox: Dhariwal, Prafulla, et al. “Jukebox: A generative model for music.” arXiv preprint arXiv:2005.00341 (2020).
• FiLM: Perez, Ethan, et al. “Film: Visual reasoning with a general conditioning layer.” Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. Vol. 32. No. 1. 2018.
• ViSQOL 指标: Chinen, Michael, et al. “ViSQOL v3: An open source production ready objective speech and audio metric.” 2020 twelfth international conference on quality of multimedia experience (QoMEX). IEEE, 2020.
• 官方博客: https://opensource.googleblog.com/2022/09/lyra-v2-a-better-faster-and-more-versatile-speech-codec.html
• 示例音频: https://google-research.github.io/seanet/soundstream/examples
• 官方开源: https://github.com/google/lyra
• 非官方实现（PyTorch）Lucidrains: https://github.com/lucidrains/audiolm-pytorch/blob/main/audiolm_pytorch/soundstream.py
• 非官方实现（Pytorch）wesbz: https://github.com/wesbz/SoundStream

因果卷积:

因果卷积可以用上图直观表示。即对于上一层t时刻的值，只依赖于下一层t时刻及其之前的值。和传统的卷积神经网络的不同之处在于，因果卷积不能看到未来的数据，它是单向的结构，不是双向的。也就是说只有有了前面的因才有后面的果，是一种严格的时间约束模型，因此被成为因果卷积。

上面的图片可以详细的解释因果卷积，但是问题就来，如果我要考虑很久之前的变量x，那么卷积层数就必须增加（自行体会）。。。卷积层数的增加就带来：梯度消失，训练复杂，拟合效果不好的问题，为了决绝这个问题，出现了扩展卷积（dilated）

(1) 流式推理中的卷积要求

• 无未来信息依赖：卷积核只能访问当前及之前的输入，不允许访问未来输入。
• 因果卷积（Causal Convolution）：通过调整卷积核的 Padding，使卷积操作仅依赖历史时间步的数据。

(2) Padding 设计

• 普通卷积的 Padding：在非流式模型中，通常使用 SAME Padding（如 TensorFlow 或 PyTorch 的对称填充），填充方式使得输入和输出长度一致。这会导致卷积核访问未来时间步数据，无法实现流式推理。
• 因果卷积的 Padding：
  • 对卷积核进行不对称填充（如只在输入前侧填充），使得卷积操作仅依赖于当前及之前的时间步。
  • 具体填充量 = 卷积核大小 – 1，例如 3×1 卷积核的填充量是 2。

import torch
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable

__CUDA__ = torch.cuda.is_available()

class CausalConv1d(nn.Module):
    """
    A causal 1D convolution.
    """
    def __init__(self, kernel_size, in_channels, out_channels, dilation):
        super(CausalConv1d, self).__init__(self)
        
        # attributes:
        self.kernel_size = kernel_size
        self.in_channels = in_channels
        self.dilation = dilation
        
        # modules:
        self.conv1d = torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels,
                                      kernel_size, stride=1,
                                      padding=padding = (kernel_size-1) * dilation,
                                      dilation=dilation)

    def forward(self, seq):
        """
        Note that Conv1d expects (batch, in_channels, in_length).
        We assume that seq ~ (len(seq), batch, in_channels), so we'll reshape it first.
        """
        seq_ = seq.permute(1,2,0)
        conv1d_out = self.conv1d(seq_).permute(2,0,1)
        # remove k-1 values from the end:
        return conv1d_out[0:-(self.kernel_size-1)]

扩展因果卷积：【空洞因果卷积 Dilated causal Conv】

对于因果卷积，存在的一个问题是需要很多层或者很大的filter来增加卷积的感受野。扩大卷积（dilated convolution）是通过跳过部分输入来使filter可以应用于大于filter本身长度的区域。等同于通过增加零来从原始filter中生成更大的filter。

dilated的好处是不做pooling损失信息的情况下，加大了感受野，让每个卷积输出都包含较大范围的信息。在图像需要全局信息或者语音文本需要较长的sequence信息依赖的问题中，都能很好的应用dilated conv，比如图像分割、语音合成WaveNet、机器翻译ByteNet中.

Normalization 层的选择与调整

Normalization 是流式推理中另一个关键挑战。普通的批归一化（Batch Normalization, BN）需要计算全局统计量（如均值和方差），这在流式推理中是不可能实现的。

(1) Batch Normalization 的问题

• 需要整个批次的数据来计算统计量，无法在单步流式推理中实现。
• 通常在训练阶段使用 batch statistics，在推理阶段使用 running statistics。

(2) 解决方法

Layer Normalization (LN)：

• 不依赖于批次，而是对每个样本的特征维度进行归一化，非常适合流式推理。

Instance Normalization (IN)：

• 类似于 Layer Normalization，但操作在每个样本的空间维度上进行归一化。

Group Normalization (GN)：

• 介于 Batch 和 Layer Normalization 之间，将特征划分为组，并在组内进行归一化。

Online Normalization（自回归统计）：

• 通过滑动窗口或指数移动平均（EMA）计算局部统计量，仅依赖过去的信息。
• 这种方法特别适合流式推理，但实现较为复杂。

实践中的流式推理设置

结合以上两点，具体实现流式模型时需要注意以下步骤：

1. 卷积层：
   • 替换普通卷积为因果卷积。
   • 如果使用扩张卷积（Dilated Convolution），需要保证所有层的 Padding 符合因果逻辑。
2. 归一化层：
   • 替换 BatchNorm 为 LayerNorm 。
   • 在需要时，引入自回归统计机制。
3. 框架支持：
   • 确保模型在流式输入中可以逐步更新输入窗口（如时间序列切片）。