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MOSS-TTS是模思公司推出的开源声音克隆模型，用户朗读少量文本即可克隆声音，随后可用克隆的声音生成任意语音，效果逼真。
本文介绍了一种低延迟实时音频游戏解说系统，该系统利用基于LLM的并行文本生成技术，将语句间的静默时间从9.6秒减少到0.3秒，与顺序基线相比显著改善了感知到的说话节奏。
一位从业者认为，在 AI 辅导系统中，语音启动延迟才是关键因素，而非模型的选择。他建议将语音启动延迟控制在 1 秒以内，并强调流式 TTS 是优化效果最显著的手段。文章梳理了从 ASR 到 TTS 再到虚拟形象同步的完整处理链路，并指出延迟叠加最严重的环节。
对VoxCPM2的技术解析与基准测试，这是一款开源TTS模型，具备“终极克隆模式”以捕捉呼吸与口音。本地测试显示其低VRAM占用和跨语言口音保持能力。
从机械到神经AI系统的说话机器发展史的详细概述，并介绍了作者基于macOS文本转语音框架的SaySynth项目背景。
SwanVoice 是一种零样本文本转语音模型，专为富有表现力的长文本独白和对话合成而设计，结合了 VAE、流匹配 DiT 和扩散后训练，在丰富度和层次感得分上均优于现有基线模型。
本文提出使用带有发音特征的音素识别来评估语音发音合成，解决了点对点距离等传统指标的局限性。在单说话人RT-MRI数据集上的实验表明，该方法能够捕捉语音细节并改进评估。
牛津大学博士后 Kevin Lin 开源了 Violin 视频翻译工具，将语音识别、LLM 翻译和语音合成整合为自动化流水线，支持多语言互译和个性化风格，并提供 Web、CLI 和 Agent 三种使用方式。
DramaBox是一个基于LTX-2.3微调的开源权重TTS模型，利用舞台提示（stage directions）生成富有表现力的语音，并支持通过10秒样本进行可选的语音克隆。
Thinking Machines 发布了 TML-Interaction-Small，这是一个 276B 参数的 MoE 模型，专为实时、始终在线的交互设计，延迟低于 0.4 秒，并集成了多模态处理能力。
# 论文页面 - 分层编解码扩散模型用于视频到语音生成 来源：[https://huggingface.co/papers/2604.15923](https://huggingface.co/papers/2604.15923) ## 摘要 HiCoDiT 利用离散语音 token 的分层结构，从视频中生成语音，通过粗到细的双尺度归一化条件，实现更优的音视对齐。视频到语音（VTS）任务旨在无声视频中合成语音，而无需任何音频信号。
Qwen3.5-Omni 是一个千亿参数的多模态模型，具备先进的音视频理解与生成能力，引入了新颖的 Audio-Visual Vibe Coding，在215项基准测试中取得SOTA结果，同时与 Gemini-3.1 Pro 持平。
Google DeepMind 升级语音合成模型，在70多种语言中声音更自然，并为所有输出添加 SynthID 水印。
Qwen3-TTS 技术报告介绍了一系列先进的多语言文本转语音模型，具备语音克隆和可控生成能力，采用双轨 LM 架构和专用分词器以实现低延迟流式处理。
本文介绍了连续音频语言模型（CALM），该模型使用连续帧而非离散token生成音频，以提升语音和音乐生成的保真度并降低计算成本。
VibeVoice 是微软推出的一款新模型，它利用 Next-Token Diffusion（下一令牌扩散）和一种高度高效的连续语音分词器，生成长形式多说话人语音。该模型实现了卓越的保真度和压缩率，支持长达 90 分钟的多说话人音频生成。
Google 宣布 Gemini 2.5 具备先进的原生音频功能，可实现实时对话型 AI，支持自然语音生成、风格控制和 24 种以上语言的多模态理解。
Voicebox 是一个开源的、本地优先的 AI 语音工作室，支持语音克隆、语音生成、听写和 AI 代理集成，提供隐私保护和多引擎 TTS 支持。