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Cosyvoice 2
Cosyvoice 2
目标受众为需要高质量语音合成技术的企业和开发者，如智能助手、有声读物制作、语音识别和交互系统等。CosyVoice 2因其低延迟、高准确度和稳定性，特别适合需要快速响应和高质量语音输出的应用场景。
语音克隆文本转声音#语音合成#流媒体#多语言#大型语言模型#低延迟普通产品开源
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产品介绍
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简介
CosyVoice 2是由阿里巴巴集团的SpeechLab@Tongyi团队开发的语音合成模型，它基于监督离散语音标记，并结合了两种流行的生成模型：语言模型（LMs）和流匹配，实现了高自然度、内容一致性和说话人相似性的语音合成。该模型在多模态大型语言模型（LLMs）中具有重要的应用，特别是在交互体验中，响应延迟和实时因素对语音合成至关重要。CosyVoice 2通过有限标量量化提高语音标记的码本利用率，简化了文本到语音的语言模型架构，并设计了块感知的因果流匹配模型以适应不同的合成场景。它在大规模多语言数据集上训练，实现了与人类相当的合成质量，并具有极低的响应延迟和实时性。
截图
产品特色
• 有限标量量化：提高语音标记的码本利用率。
• 简化模型架构：直接使用预训练的大型语言模型作为骨干。
• 块感知因果流匹配：适应不同的合成场景。
• 流媒体和非流媒体合成：在单一模型内实现流媒体和非流媒体合成。
• 超低延迟：首包合成延迟可达到150ms，质量损失极小。
• 高准确度：相比CosyVoice 1.0，减少了30%到50%的发音错误。
• 强大的稳定性：在零样本声音生成和跨语言语音合成中保持卓越的声音一致性。
• 自然体验：与1.0版本相比，合成音频的韵律、音质和情感对齐有显著提升。
使用教程
1. 访问CosyVoice 2的官方网站或GitHub页面。
2. 阅读文档，了解模型的基本要求和部署指南。
3. 根据指南准备所需的数据集，并进行必要的预处理。
4. 下载并安装CosyVoice 2模型及其依赖项。
5. 按照示例代码配置模型参数，进行训练或推理。
6. 使用CosyVoice 2 API将文本转换为语音输出。
7. 根据需要调整模型参数，优化语音合成效果。
8. 将集成的CosyVoice 2模型部署到实际应用中。
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