近期，港中大（深圳）联手趣丸科技联合推出了新一代大规模声音克隆 TTS 模型 ——MaskGCT。该模型在包含 10 万小时多语言数据的 Emilia 数据集上进行训练，展现出超自然的语音克隆、风格迁移以及跨语言生成能力，同时保持了较强的稳定性。MaskGCT 已在香港中文大学（深圳）与上海人工智能实验室联合开发的开源系统 Amphion 发布。

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本文介绍了一种名为 Masked Generative Codec Transformer（MaskGCT）的全非自回归 TTS 模型。

现有大规模文本到语音（TTS）系统通常分为自回归和非自回归系统。自回归系统隐式地建模持续时间，但在鲁棒性和持续时间可控性方面存在一定缺陷。非自回归系统在训练过程中需要显式的文本与语音对齐信息，并预测语言单元（如音素）的持续时间，这可能会影响其自然度。

该模型消除了文本与语音监督之间的显式对齐需求，以及音素级持续时间预测。MaskGCT 是一个两阶段模型：在第一阶段，模型使用文本预测从语音自监督学习（SSL）模型中提取的语义标记；在第二阶段，模型基于这些语义标记预测声学标记。MaskGCT 遵循掩码预测学习范式。在训练过程中，MaskGCT 学习根据给定的条件和提示预测掩码的语义或声学标记。在推理过程中，模型以并行方式生成指定长度的标记。通过对 10 万小时的自然语音进行实验，结果表明 MaskGCT 在质量、相似度和可理解性方面优于当前最先进的零样本 TTS 系统。

一、方法

MaskGCT 模型由四个主要组件组成：

1. 语音语义表示编解码器：将语音转换为语义标记。

2. 语音声学编解码器：从声学标记重建波形。

3. 文本到语义模型：使用文本和提示语义标记预测语义标记。

4. 语义到声学模型：基于语义标记预测声学标记。

语音语义表示编解码器用于将语音转换为离散的语义标记，这些标记通常通过离散化来自语音自监督学习（SSL）模型的特征获得。与以往使用 k-means 方法离散化语义特征相比，这种方法可能导致信息损失，从而影响高质量语音的重建或声学标记的精确预测，尤其是在音调丰富的语言中。为了最小化信息损失，本文训练了一个 VQ-VAE 模型来学习一个向量量化码本，该码本能够从语音 SSL 模型中重建语音语义表示。具体来说，使用 W2v-BERT 2.0 模型的第 17 层隐藏状态作为语音编码器的语义特征，编码器和解码器由多个 ConvNext 块组成。通过改进的 VQ-GAN 和 DAC 方法，使用因子分解码将编码器输出投影到低维潜在变量空间。

语音声学编解码器旨在将语音波形量化为多层离散标记，同时尽可能保留语音的所有信息。本文采用残差向量量化（Residual Vector Quantization, RVQ）方法，将 24K 采样率的语音波形压缩为 12 层的离散标记。此外，模型使用 Vocos 架构作为解码器，以提高训练和推理效率。

文本到语义模型采用非自回归掩码生成 Transformer，而不使用自回归模型或任何文本到语音的对齐信息。在训练过程中，我们随机提取语义标记序列的前缀部分作为提示，以利用语言模型的上下文学习能力。我们使用 Llama 风格的 Transformer 作为模型的主干，结合门控线性单元（GLU）和 GELU 激活函数、旋转位置编码等，但将因果注意力替换为双向注意力。还使用了接受时间步 t 作为条件的自适应 RMSNorm。在推理过程中，我们生成任意指定长度的目标语义标记序列，条件是文本和提示语义标记序列。本文还训练了一个基于流匹配的持续时间预测模型，以预测基于文本和提示语音持续时间的总持续时间，利用上下文学习。

语义到声学模型同样采用非自回归掩码生成 Transformer，该模型以语义标记为条件，生成多层声学标记序列以重建高质量语音波形。

二、样例展示

MaskGCT 能超自然地模拟参考音频音色与风格，并跨语言生成音频：

参考音频链接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650940988&idx=5&sn=587fd1152a5c313fc0c65f521a7c9313&chksm=84e7e242b3906b541ca9838161997783f3120a9c186dc3579e79d5ddb6f3fe02bf859317725f&token=820864421&lang=zh_CN#rd

以下是一个展示 MaskGCT 翻译《黑神话：悟空》的实例：

参考音频：

翻译效果：

试听链接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650940988&idx=5&sn=587fd1152a5c313fc0c65f521a7c9313&chksm=84e7e242b3906b541ca9838161997783f3120a9c186dc3579e79d5ddb6f3fe02bf859317725f&token=820864421&lang=zh_CN#rd

四、实验结果

SOTA 的语音合成效果：MaskGCT 在三个 TTS 基准数据集上都达到了 SOTA 效果，在某些指标上甚至超过了人类水平。

此外，MaskGCT 在风格迁移（口音、情感）也达到了 SOTA 的水准：

我们还研究了 MaskGCT 在中、英外其它语言的能力：

五、应用场景

目前，MaskGCT 在短剧出海、智能助手、有声读物、辅助教育等领域拥有丰富的应用场景。为了加快落地应用，在安全合规下，趣丸科技打造了多语种速译智能视听平台 “趣丸千音”。一键上传视频即可快速翻译成多语种版本，并实现音话同步、口型同步、去字幕等功能。该产品进一步革新视频翻译制作流程，大幅降低过往昂贵的人工翻译成本和冗长的制作周期，成为影视、游戏、短剧等内容出海的理想选择平台。

《2024 年短剧出海白皮书》显示，短剧出海成为蓝海新赛道，2023 年海外市场规模高达 650 亿美元，约为国内市场的 12 倍，短剧出海成为蓝海新赛道。以 “趣丸千音” 为代表的产品的出现，将加速国产短剧 “走出去”，进一步推动中华文化在全球不同语境下的传播。

六、总结

MaskGCT 是一个大规模的零样本 TTS 系统，利用全非自回归掩码生成编解码器 Transformer，无需文本与语音的对齐监督和音素级持续时间预测。MaskGCT 通过文本预测从语音自监督学习（SSL）模型中提取的语义标记，然后基于这些语义标记预测声学标记，实现了高质量的文本到语音合成。实验表明，MaskGCT 在语音质量、相似度和可理解性方面优于最先进的 TTS 系统，并且在模型规模和训练数据量增加时表现更佳，同时能够控制生成语音的总时长。此外，我们还探索了 MaskGCT 在语音翻译、语音转换、情感控制和语音内容编辑等任务中的可扩展性，展示了 MaskGCT 作为语音生成基础模型的潜力。

七、团队介绍

• 王远程：香港中文大学（深圳）计算机科学专业的二年级博士生，研究聚焦语音合成与表征领域，曾作为共同第一作者，研发新一代语音合成系统 NaturalSpeech 3。

• 武执政：香港中文大学（深圳）副教授、博导，港中大深圳 - 趣丸科技联合实验室主任。入选国家级青年人才，连续多次入选斯坦福大学 “全球前 2％顶尖科学家”、爱思唯尔 “中国高被引学者” 榜单。

• 曾锐鸿：趣丸科技资深语音算法工程师，研究聚焦跨语言零样本语音合成。曾在顶级期刊 ACM TWEB 发表论文，以及多篇语音识别和语音合成相关发明专利。

• 詹皓粤：趣丸科技资深语音算法工程师，研究聚焦跨语言零样本语音合成，曾发表多篇领域顶会论文及发明专利。

• 张强：趣丸科技人工智能研究中心副主任，人工智能高级工程师，专注研究人工智能算法，目前主持语音大模型、2D 和 3D 数字人等技术的研发。

• 张顺四：趣丸科技副总裁兼人工智能研究中心主任，人工智能高级工程师，粤港澳人工智能产业智库专家，长期从事低延迟音视频通讯技术和人工智能技术的研究，主导过千万级日活产品。发表技术发明专利 30 余篇，发表 EI 3 篇，SCI 3 篇。