DiaMoE-TTS - 清华联合巨人网络开源的多方言语音合成框架

DiaMoE-TTS是什么

DiaMoE-TTS 是清华大学和巨人网络联合开源的多方言语音合成框架，基于国际音标（IPA），解决方言数据稀缺、正字法不一致和音系变化复杂等问题。通过统一的 IPA 前端标准化音素表示，消除跨方言差异，采用方言感知的 Mixture-of-Experts（MoE）架构，让不同专家网络专注于学习不同方言的特征，保留每种方言的独特音色和韵律。框架基于 F5-TTS 构建，引入低秩适配器（LoRA）和条件适配器，实现参数高效的方言迁移，仅需微调少量参数即可完成方言扩展。完全基于开源数据训练，无需昂贵的人工标注语音，降低了技术门槛。实验表明，DiaMoE-TTS 能生成自然且富有表现力的语音，在仅使用几小时数据的情况下，对未见方言和专业领域（如京剧）实现了零样本性能。DiaMoE-TTS 支持 11 种方言和普通话，可扩展到欧洲语言。

DiaMoE-TTS的功能特色

• 统一的 IPA 前端：采用国际音标（IPA）作为输入体系，构建高度可扩展的音素库存，支持多种方言及语言的音素标注，消除跨方言间的差异，保证建模的一致性与泛化能力。
• 方言感知 MoE 架构：引入方言感知的 Mixture-of-Experts 架构，不同专家网络专注于学习不同方言的特征，动态门控机制自动选择最合适的专家路由，保留每种方言的独特音色和韵律。
• 低资源方言适配：采用参数高效迁移策略，仅需微调少量参数即可完成方言扩展，主干与 MoE 模块保持冻结，避免对已有知识的遗忘，实现低资源方言的快速适配。
• 多阶段训练方法：包括 IPA 迁移初始化、多方言联合训练、方言专家强化和低资源快速适配等阶段，逐步提升模型性能并适应方言多样性。
• 开放数据驱动：完全基于开源 ASR 数据训练，无需昂贵的人工标注语音，降低了技术门槛，支持可扩展的、基于开放数据的语音合成。
• 高效泛化能力：在低资源方言上仍能实现高发音准确率，如客家话的发音准确率可达 91.7%，并可对未知方言和专业领域（如京剧）实现零样本性能测试。
• 丰富的应用场景：支持多种汉语方言以及普通话的语音合成，可扩展至欧洲语言，适用于方言保护、文化娱乐等领域，为方言的传承和文化产业发展提供技术支持。
• 完整的工具链：提供训练和推理脚本、预训练模型以及开源数据集的 IPA 前端，方便用户快速上手和应用，加速研究和开发进程。

DiaMoE-TTS的核心优势

• 数据驱动与开源：完全基于开源数据训练，无需昂贵的人工标注语音，降低了技术门槛和成本。
• 高效泛化能力：在低资源方言上仍能实现高发音准确率，对未见方言和专业领域（如京剧）可实现零样本性能测试。
• 方言保护与扩展：支持多种汉语方言及普通话，可扩展至欧洲语言，为方言保护和语言多样性提供有力支持。
• 快速适配与迁移：采用参数高效迁移策略，仅需微调少量参数即可完成方言扩展，快速适配新方言。
• 自然语音合成：生成的语音自然且富有表现力，实验结果表明其在语音质量和表达力上表现出色。

DiaMoE-TTS官网是什么

• GitHub仓库：https://github.com/GiantAILab/DiaMoE-TTS
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/RICHARD12369/DiaMoE_TTS
• arXiv技术论文：https://www.arxiv.org/pdf/2509.22727

DiaMoE-TTS的适用人群

• 方言研究者：为研究汉语方言及其他语言的语音特征、音系演变提供高效工具，助力语言学研究。
• 语音合成开发者：提供开源框架和预训练模型，方便开发者快速构建和优化多方言语音合成系统。
• 方言保护工作者：助力方言保护项目，通过语音合成技术记录和传承濒危方言，促进语言多样性。
• 文化娱乐从业者：在影视、广播、游戏等领域，可用于制作具有地方特色的语音内容，增强文化表现力。
• 教育工作者：可用于开发方言教学资源，帮助学生学习和了解不同方言，促进语言教育。
• 技术爱好者：对语音合成、人工智能技术感兴趣的个人，可通过开源代码和文档学习和探索。