What is Muyan-TTS?
製作聽起來自然的長篇音訊，例如 Podcast，通常需要專業工具。Muyan-TTS 提供了一個強大的開源解決方案，專為這些情境而開發。如果您需要產生高傳真語音、自訂聲音，或建構需要高效文字轉語音合成的應用程式來處理加長內容，Muyan-TTS 提供了您所需的基礎和彈性。它建立在大量的 Podcast 音訊資料之上，並允許進一步的訓練和調整。
主要特色
🎙️ 針對長篇音訊優化： Muyan-TTS 經過超過 100,000 小時的多樣化 Podcast 音訊預訓練，擅長產生富有表現力且連貫的語音，適用於 Podcast、有聲書和其他加長敘述。這種廣泛的訓練確保了高傳真度和自然的韻律。
🔧 完全開源且可訓練： 存取完整的模型，包括用於零樣本合成的預訓練基礎模型，以及用於增強單一講者效能的監督微調 (SFT) 版本。這讓您可以檢查、修改和重新訓練模型，以滿足您的特定需求。
🔊 高效的聲音適應： 有效地自訂語音輸出。Muyan-TTS 僅需數十幾分鐘的目標語音資料即可支援講者適應，讓您可以建立個人化的語音體驗，而無需大量的資料集。
⚡ 領先業界的推論速度： 快速產生音訊。Muyan-TTS 對於每 1 秒的合成音訊，僅需 0.33 秒的推論時間（在 NVIDIA A100 GPU 上測試），使其成為比較過的開源 TTS 模型中最快的。這種效率對於即時應用程式或大規模內容產生至關重要。
🏗️ 穩健的雙階段架構： 該模型結合了 Llama-3.2-3B 語言模型骨幹，以實現強大的語義理解，以及基於 SoVITS 的解碼器，在高品質 Podcast 資料上進行微調。這種設計平衡了語言準確性與高音訊傳真度和穩定性，從而減輕了語音合成中常見的 LLM 幻覺問題。
使用案例
探索 Muyan-TTS 如何應用於各種技術情境：
自訂 Podcast 製作工具： 將 Muyan-TTS 整合到內容建立平台中，為 Podcast 節目主持人提供個人化的旁白聲音、自動產生摘要的語音旁白，或為週期性片段建立一致的主持人聲音。
可存取的音訊內容產生： 建立將長篇文字文章或書籍轉換為聽起來自然的有聲書或可存取的 Podcast 格式的服務，利用該模型的速度和品質來實現高效的大規模合成。
語音合成研究與開發： 利用開源模型和架構作為研究長篇 TTS、講者適應技術或探索高效 TTS 模型訓練和部署策略的基準。
結論
Muyan-TTS 是一款功能強大的開源文字轉語音模型，專為 Podcast 和長篇音訊產生的需求而量身打造。它以大量的 Podcast 資料為基礎，結合基於 Llama-3.2-3B 和 SoVITS 的穩健架構，提供高品質、聽起來自然的語音。主要優勢包括其高效的講者適應能力、領先的推論速度，以及其完全開源性質所提供的靈活性。對於尋求可自訂且高效的 TTS 解決方案來處理加長音訊內容的開發人員和創作者來說，Muyan-TTS 提供了一個引人注目且易於存取的選項。
More information on Muyan-TTS
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Muyan-TTS was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-05-06.
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