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Qwen3-TTS:阿里通义Qwen开源的系列语音生成模型

53 ℃

Qwen3-TTS是Qwen开源的系列语音生成模型,具备高保真语音还原、精准音色定制、低延迟流式生成核心能力,可满足多场景语音合成需求。该模型基于自研的Qwen3-TTS-Tokenizer-12Hz多码本语音编码器,搭配Dual-Track双轨建模技术,实现高效语音压缩与极速生成;支持10种主流语言(中文、英文、日语、韩语、德语、法语、俄语、葡萄牙语、西班牙语、意大利语)及多种方言,具备智能文本语义理解能力,可自适应调控语音的语气、节奏与情感。Qwen3-TTS多码本全系列模型已开源,提供1.7B和0.6B两种参数尺寸,兼顾性能表现与部署效率,为开发者和用户提供一站式语音生成解决方案。

Qwen3-TTS:阿里通义Qwen开源的系列语音生成模型

Qwen3-TTS核心功能:

1、音色克隆

仅需少量参考音频,即可精准复刻目标说话人音色,实现高度相似的语音合成效果。

2、音色创造

支持通过自然语言描述定制专属音色,用户可自由定义声学属性、人设特征与背景信息,生成独特语音形象。

3、语音控制

支持指令式多维声学属性调控,可灵活调整音色、情感、韵律等参数,实现精细化语音表达。

4、多语言与方言支持

覆盖10种主流语言及多种方言,满足全球化、本地化语音应用需求。

5、低延迟流式生成

基于Dual-Track双轨建模技术,支持极速双向流式生成,音频首包等待时间仅需单个字符输入时长,端到端合成延迟低至97ms,适配实时交互场景。

6、上下文智能理解

深度解析输入文本语义,自动匹配对应语气、节奏与情感,精准适配不同使用场景。

7、高保真人声还原

依托Qwen3-TTS-Tokenizer-12Hz多码本编码器,完整保留语音中的副语言信息(语调、节奏、情感)与声学环境特征,实现高效压缩与高保真还原。

Qwen3-TTS技术原理:

1、Qwen3-TTS-Tokenizer-12Hz 多码本编码器

该编码器是实现高保真语音生成的核心组件,可对语音信号进行高效压缩与高维语义建模。其采用轻量级非DiT(Discrete Inverse Transform)架构,在压缩过程中完整保留副语言信息与声学环境特征,既保证了处理效率,又实现了高质量的语音还原效果。

2、Dual-Track 双轨建模技术

创新融合流式(Streaming)与非流式(Non-streaming)两种生成模式,单模型即可支持双模式切换。针对流式生成场景优化后,可在输入单个字符后立即输出音频首包,端到端合成延迟低至97ms,完全满足实时语音交互的性能要求。

3、离散多码本LM架构

采用离散多码本语言模型(LM)架构,实现语音全信息端到端建模。相比传统“LM+DiT”方案,该架构有效规避了信息瓶颈与级联误差问题,显著提升模型的通用性、生成效率与效果上限。

4、自然语言指令驱动机制

支持以自然语言指令控制语音生成过程,用户通过简单文本描述即可调控音色、情感、韵律等声学属性。模型深度融合文本语义理解能力,可根据输入内容自适应调节语音表达,实现“所想即所听”的拟人化语音生成效果。

Qwen3-TTS典型应用场景:

1、智能语音助手

为智能家居、车载系统等设备提供自然语音交互能力,支持多语言与方言,提升用户交互体验。

2、内容创作领域

快速将文字内容转化为自然语音,支持多音色、多情感表达,适用于有声读物制作、视频配音等场景。

3、教育行业

为语言学习、在线教学提供多语言、多音色语音输出,助力提升教学与学习效率。

4、游戏与娱乐

为游戏角色定制个性化音色,支持实时情感与语调调整,增强游戏的沉浸感与角色表现力。

5、智能客服与语音播报

为智能客服系统、公共场合语音播报设备提供多语言、多音色支持,优化服务响应效率与用户体验。

进入Qwen3-TTS官网入口

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标签: AI音色定制 GitHub仓库 语音生成模型 阿里通义

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Qwen3-TTS(官网) 打不开万能教程:

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把链接复制到系统浏览器再访问,微信/QQ内置页常自动拦截第三方站。

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部分国产浏览器的误拦截,换用系统原生浏览器即可:iPhone→Safari,安卓→Edge、Alook、X、Via 等轻量浏览器,均不会误屏蔽。

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