开源TTS项目 Neutts-Air：架构、训练、推理与应用全景
1. 项目简介
Neutts-Air 是由 Neuphonic 团队开源的端到端语音合成系统，主打高质量、低延迟、易扩展。项目定位于学术与工业应用，支持多种语音合成任务，包括单说话人、多说话人、情感语音等。其核心优势在于模块化设计、灵活的数据处理、强大的模型结构和高效的推理能力。
2. Neutts-Air整体架构详解
2.1 系统模块划分
Neutts-Air 主要分为以下几个核心模块：
- 数据预处理模块：负责音频、文本的标准化与特征提取。
- 声学模型（Acoustic Model）：将文本转为声学特征（如梅尔谱）。
- 声码器（Vocoder）：将声学特征转为可播放的音频波形。
- 训练与推理引擎：统一调度训练、验证、推理流程。
2.2 声学模型结构
Neutts-Air 支持多种声学模型结构，主流为 Transformer、Conformer 和 FastSpeech2。以 FastSpeech2 为例，其结构如下：
- 文本编码器：将文本转为嵌入向量。
- 长度调节器：根据预测的音素持续时间调整序列长度。
- 声学特征解码器：生成梅尔谱等声学特征。
class FastSpeech2(nn.Module):def __init__(self, ...):super().__init__()self.text_encoder = TextEncoder(...)self.duration_predictor = DurationPredictor(...)self.length_regulator = LengthRegulator(...)self.mel_decoder = MelDecoder(...)def forward(self, text, durations