MaskGCT（Masked Generative Codec Transformer）是一种零样本文本到语音（TTS）转换模型。它是一种无自回归的深度学习模型，专注于生成自然、相似度高且可控的语音，同时不需要文本与语音之间的显式对齐信息。
MaskGCT 的优势
- 更高的自然度和相似性：与现有的TTS系统相比，MaskGCT 在语音的自然度、相似度和可理解性方面表现更佳。
- 灵活性和可控性：MaskGCT 支持对语音生成的多样性和情感控制，使其在多种应用场景中具有更广泛的适用性。
- 快速推理：模型通过并行解码机制，大幅降低了推理时间，适合实时应用。
MaskGCT 解决了哪些问题？
- 无需文本与语音对齐信息：
- 传统的 TTS 系统需要明确的文本与语音对齐信息来指导生成过程，例如需要逐音素的时长预测。这增加了模型的复杂性，也可能限制生成结果的自然性。
- MaskGCT 通过掩码生成变换器的机制，不再依赖这种对齐信息，使模型训练和推理过程更为简洁。
- 不需要音素级别的时长预测：
- 很多非自回归 TTS 系统需要预测音素级别的时长，这导致了复杂的生成流程以及较为标准化的语音输出。
- MaskGCT 摆脱了时长预测的需求，直接生成语义和声学标记，从而提高了生成语音的自然度和多样性。
- 提高了生成速度与鲁棒性：
- 自回归 TTS 系统在生成每个语音标记时需要逐个推理，速度较慢，且易受到噪声的影响，导致生成质量下降。
- MaskGCT 采用非自回归架构，支持并行推理，显著加快了生成速度，并通过掩码机制提高了生成的鲁棒性。
- 多任务适用性：
- MaskGCT 不仅可以实现零样本的文本到语音转换，还可以扩展到其他任务，如跨语言配音、语音转换、情感控制等，展现了作为语音生成基础模型的潜力。
视频播放器
00:00
00:00
黑悟空神话中文
视频播放器
00:00
00:00
黑悟空神话英文
MaskGCT 的主要功能
- 零样本文本到语音转换：
- 可以在没有任何目标说话者的语音样本情况下，通过文本生成新的语音。
- 使用两阶段模型结构，将文本转换为语义标记，再将这些语义标记转换为声学标记，从而生成语音。
视频播放器00:0000:00
- 语音风格模仿：
- 可以模仿名人、动漫角色等不同声音风格，并维持较高的相似度。
视频播放器00:0000:00视频播放器00:0000:00
- 可以模仿名人、动漫角色等不同声音风格，并维持较高的相似度。
- 情感和语速控制：
- 支持控制生成语音的情感和语速，可以生成愤怒、开心、悲伤、惊讶等多种情感的语音版本。
- 通过调整生成语音的时长来改变语速，提供更自然的语音表达。
视频播放器00:0000:00视频播放器00:0000:00
- 语音编辑：
- 可以在现有语音内容的基础上进行局部编辑，支持对语音中特定片段的修改或替换。
视频播放器00:0000:00
- 可以在现有语音内容的基础上进行局部编辑，支持对语音中特定片段的修改或替换。
- 跨语言生成：
- 支持不同语言之间的语音生成，可以用于跨语言的文本到语音转换和视频翻译。
视频播放器00:0000:00视频播放器00:0000:00
- 支持不同语言之间的语音生成，可以用于跨语言的文本到语音转换和视频翻译。
金舟AI助手，一个基于人工智能和大数据技术的营销内容创作平台，为创作者、品牌主和营销服务公司提供赋能内容创作与营销全流程提效的产品解决方案。