Seed-TTS

Seed-TTS 是由字节跳动开发的一系列高质量文本到语音（TTS）模型，旨在生成接近人类语音的高质量语音。该模型在多个方面表现出色，包括自然度、可控性和多样性。Seed-TTS 支持多种语音属性的控制，如情感、语调、说话风格等，适用于多种应用场景，如有声读物、虚拟助手、视频配音等。

• Seed-TTS官网入口网址：https://bytedancespeech.github.io/seedtts_tech_report/
• Seed-TTS项目地址：https://github.com/BytedanceSpeech/seed-tts-eval

Seed-TTS 采用大规模自回归模型，能够生成与人类语音几乎无法区分的语音。该模型具备上下文学习能力，能够根据文本内容生成与上下文风格和语义相匹配的语音，保持语音的连贯性和一致性。此外，Seed-TTS 还支持零样本学习、情感控制、语音编辑等功能，适用于多种复杂任务，如语音转换、说话风格转换等。

Seed-TTS 的技术架构包括语音编码器、文本编码器、解码器和声码器，能够生成高保真、自然流畅的语音。该模型还支持非自回归变体，进一步提高了模型的性能和灵活性。Seed-TTS 的非自回归变体（Seed-TTSDiT）采用扩散模型架构，无需预估音素持续时间，实现端到端语音生成，具有出色的性能和编辑能力。

Seed-TTS 在多个任务中表现出色，包括语音上下文学习、说话人微调、可控 TTS、语音转换、音色生成和说话风格转换等。该模型在自然度、稳定性和可控性方面均表现出色，能够生成接近真实人类语音的语音。

Seed-TTS 是字节跳动在语音合成领域的重要成果，为语音合成技术的发展提供了新的可能性。