最近，来自上海交通大学、剑桥大学和吉利汽车研究院的研究团队推出了一种全新的文本到语音（TTS）系统，名为 F5-TTS。
这种系统的特别之处在于，它采用了一种无自回归的方法，结合了流匹配与扩散变换器(DiT)，成功简化了传统 TTS 模型中的复杂步骤。
挑战传统 TTS 模型
大家都知道，传统的 TTS 模型往往需要进行复杂的持续时间建模、音素对齐和专门的文本编码，这些都增加了合成过程的复杂性。
尤其是以往的模型如 E2TTS，常常面临着收敛速度慢和文本与语音对齐不准确的问题，这让它们在现实场景中很难高效应用。而 F5-TTS 的出现，正是为了解决这些挑战。
F5-TTS如何简化流程
F5-TTS 的工作原理很简单，首先将输入的文本通过 ConvNeXt 架构进行处理，使其更容易与语音进行对齐。然后，经过填充的字符序列与输入语音的噪声版本一起被输入到模型中。
该系统的训练依赖于 Diffusion Transformer（DiT），通过流匹配有效地将简单的初始分布映射到数据分布上。
此外，F5-TTS 还创新性地引入了推理时的 Sway Sampling 策略，这一策略可以在推理阶段优先处理早期的流步骤，从而提高生成语音与输入文本的对齐效果。
根据研究成果，F5-TTS 在合成质量和推理速度上都超越了许多当前的 TTS 系统。在 LibriSpeech-PC 数据集上，该模型的字错误率（WER）达到了2.42，并且在推理时的实时因子(RTF)为0.15，显著优于之前的扩散模型 E2TTS，后者在处理速度和鲁棒性上存在短板。
同时，Sway Sampling 策略显著提升了生成语音的自然度和可懂性，使得模型在无训练的情况下也能实现流畅且富有表现力的生成。
F5-TTS 通过简化流程，消除了对持续时间预测、音素对齐和明确文本编码的需求，提高了对齐的鲁棒性和合成质量。此外，研究人员还强调了伦理考量，提出需建立水印和检测系统，以防止该模型被滥用。
项目入口：https://github.com/SWivid/F5-TTS
模型下载：https://huggingface.co/SWivid/F5-TTS
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