IndexTTSai人工智能
文章来源：智汇AI 发布时间：2025-08-07
IndexTTS是B站基于XTTS和Tortoise开发的文本转语音模型，具备工业级零样本TTS能力。针对中文场景创新采用字符-拼音混合建模，可快速修正发音错误。
访问官网IndexTTS是B站基于XTTS和Tortoise开发的文本转语音模型，具备工业级零样本TTS能力。针对中文场景创新采用字符-拼音混合建模，可快速修正发音错误，结合Conformer条件编码器与BigVGAN2解码器，提升了训练稳定性、音色还原度和输出音质。
核心功能：
✅支持中英双语
✅中文拼音纠错：输入拼音调整多音字发音（如"长"可指定"zhǎng"或"cháng"）
✅标点停顿控制：通过标点符号控制语音停顿节奏
✅音质增强：Conformer编码器提取音色特征，BigVGAN2解码器提升波形生成质量
✅情感分离控制：独立调节情绪表达与说话人音色
✅精准时长控制：支持标记数设定或自回归生成两种模式
技术亮点：
✅中文混合建模：输入层兼容纯文本/拼音混合输入，自动预测未标注拼音，降低词错误率
✅Conformer编码器：融合卷积与自注意力机制，强化音色韵律建模
✅BigVGAN2解码器：基于GAN架构的波形生成器，兼顾计算效率与音质表现
主要优势：
✓多音字精准发音
✓自然停顿节奏
✓高保真音质
✓快速语音克隆
✓中英双语支持
典型应用：
IndexTTS合成语音情绪自然饱满，贴近真人，广泛适用于智能助手|有声读物|视频配音|智能客服|教育工具等场景。
性能表现
✓自然度和一致性：在自然度、内容一致性和零样本语音克隆上，IndexTTS比XTTS等现有模型有明显改进。
✓训练和推理效率：训练过程较简单，推理速度更快，性能超过Fish-Speech、CosyVoice2、FireRedTTS、F5-TTS等主流开源TTS系统。
✓代码本利用率：对比矢量量化（VQ）和有限舒尔量化（FSQ），解决了代码本塌陷问题，代码本利用率接近100%。
部署方式：
克隆GitHub代码库
安装PyTorch等依赖
准备并预处理音频数据
训练或加载预训练模型
调参生成音频文件
项目地址：
https://github.com/index-tts/index-tts
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