【深度学习新浪潮】音频大模型方面有哪些最新的研究进展？

引言

随着AIGC技术的普及，文本到语音（TTS）作为人机交互的核心模块，已从“能发声”向“自然、个性化、低延迟”演进。近年来，开源社区推动TTS技术爆发式增长——零样本声音克隆、实时流式生成、多语言支持等功能逐步落地，且硬件门槛持续降低。本文将聚焦2024-2025年TTS领域的核心开源模型、工具库，结合实测数据说明硬件需求，并提供可直接复用的代码示例，帮助开发者快速上手。

一、2024-2025年TTS核心开源模型解析

本节将从“技术亮点、开源资源、环境配置、硬件实测、快速上手”五个维度，拆解当前最实用的5个TTS模型，所有代码均经过本地验证（基于Ubuntu 22.04 + PyTorch 2.2.0）。

1.1 Spark-TTS：3秒零样本声音克隆标杆

技术核心

Spark-TTS是SparkAudio团队推出的新一代TTS系统，核心突破在于：

• 采用BiCodec编解码器+Qwen-2.5大语言模型，实现“语义-音色”解耦（语义令牌存内容，全局令牌存音色）；
• 支持跨语言克隆