최근 Spark-TTS라는 고급 텍스트 음성 시스템이 AI 커뮤니티에서 광범위한 관심을 끌었습니다. 제로 샘플 음성 복제 및 세밀한 음성 제어 기능 으로이 시스템은 음성 합성 분야의 하이라이트가되었습니다. 관련 연구와 X 게시물에 따르면 Spark-TTS는 언어 생성의 자연성과 정확성에 상당한 획기적인 혁신을했으며 연구 및 상업용 응용 분야의 새로운 가능성을 제공합니다.
Spark-TTS의 핵심 장점은 LLM (Lange Language Model)을 기반으로하는 기술 아키텍처에 있습니다. 이 시스템은 QWEN2.5에 완전히 구축되어 전통적인 음성 합성에서 복잡한 생성 모델 프로세스를 포기하고 LLM이 예측 한 코드에서 오디오를 직접 재구성합니다. 이 설계는 기술 프로세스를 단순화 할뿐만 아니라 생성 효율성을 크게 향상시켜 음성 합성 분야에서 눈에 띄게 만듭니다.
또한 Spark-TTS의 제로 표본 음성 복제 기능은 특히 시선을 사로 잡습니다. 시스템은 특정 스피커 교육 데이터 없이도 음성 스타일을 성공적으로 복제 할 수 있습니다. 이 기능은 개인화 된 음성 애플리케이션에 큰 편의를 제공하며, 특히 사용자 정의 된 음성을 신속하게 생성 해야하는 시나리오에 적합합니다.
Spark-TTS는 또한 세밀한 음성 제어를 지원하며 사용자는 자신의 요구에 따라 음성 속도, 피치 및 기타 매개 변수를 정확하게 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자는 음성 속도를 높이기 위해 시간을 절약하거나 더 낮은 피치를 위해보다 꾸준한 음성 효과를 만듭니다. 이러한 유연성은 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 중요한 역할을합니다.
Spark-tts는 언어 지원과 관련하여 똑같이 좋습니다. 영어 및 중국어를 포함한 여러 언어를 처리 할 수 있으며 언어에 걸쳐 합성 될 때 높은 자연과 정확도를 유지합니다. 이 기능은 전 세계적으로 광범위한 응용 프로그램을 보유하고 있으며, 특히 다국어 환경에서 음성 생성 요구에 적합합니다.
기술 아키텍처 측면에서 Spark-TTS는 Bicodec 단일 스트림 음성 코덱을 사용합니다. 이 코덱은 언어 컨텐츠 및 스피커 속성을 담당하는 비트 전송률 시맨틱 마커와 고정 길이의 글로벌 마커로 각각 음성을 분해합니다. 이 분리 방법을 사용하면 시스템이 음성 특성을 유연하게 조정할 수 있으며 동시에 Qwen-2.5의 사고 체인 기술과 결합하여 음성 생성의 품질과 제어 성을 향상시킵니다.
사용자 피드백에 따르면 Spark-TTS에 의해 생성 된 음성 품질은 매우 자연스럽고 특히 오디오 북 생산에 적합합니다. 효율성과 유연성으로 인해 음성 합성 분야의 새로운 스타가됩니다. 이 시스템에 관심이 있으시면 https://github.com/sparkaudio/spark-tts에서 자세히 알아볼 수 있습니다.