OpenAudioS1发布,FishAudio语音模型全新登场
时间:2025-06-29 14:30:00 204浏览 收藏
编程并不是一个机械性的工作,而是需要有思考,有创新的工作,语法是固定的,但解决问题的思路则是依靠人的思维,这就需要我们坚持学习和更新自己的知识。今天golang学习网就整理分享《OpenAudio S1发布,Fish Audio新一代语音模型来袭》,文章讲解的知识点主要包括,如果你对科技周边方面的知识点感兴趣,就不要错过golang学习网,在这可以对大家的知识积累有所帮助,助力开发能力的提升。
OpenAudio S1是什么
OpenAudio S1是Fish Audio推出的文本转语音(TTS)模型,基于超过200万小时的音频数据训练,支持13种语言。采用双自回归(Dual-AR)架构和强化学习与人类反馈(RLHF)技术,生成的声音高度自然、流畅,几乎与人类配音无异。模型支持超过50种情感和语调标记,用户可通过自然语言指令灵活调整语音表达。OpenAudio S1支持零样本和少样本语音克隆,仅需10到30秒的音频样本可生成高保真的克隆声音。

OpenAudio S1的主要功能
- 高度自然的语音输出:基于超过 200 万小时的音频数据训练,生成的语音几乎与人类配音无异,适用于视频配音、播客和游戏角色语音等专业场景。
- 丰富的情感和语气控制:支持超过 50 种情感标记(如愤怒、快乐、悲伤等)和语调标记(如急促、低声、尖叫等),用户可以通过简单的文本命令来控制语音的情感和语气。
- 强大的多语言支持:支持多达 13 种语言,包括英语、中文、日语、法语、德语等,展现出强大的多语言能力。
- 高效的语音克隆:支持零样本和少样本语音克隆,只需 10 到 30 秒的音频样本即可生成高保真的克隆声音。
- 灵活的部署选项:提供两种版本,40 亿参数的完整版 S1 和 5 亿参数的 S1-mini,后者为开源模型,适合研究和教育用途。
- 实时应用支持:超低延迟(低于 100 毫秒),适合实时应用,如在线游戏和直播内容。
OpenAudio S1的技术原理
- 双自回归(Dual-AR)架构:结合快速和慢速 Transformer 模块,优化语音生成的稳定性和效率。快速模块负责快速生成初步语音特征,慢速模块则对这些特征进行精细调整,确保语音的自然度和流畅性。
- 分组有限标量矢量量化(GFSQ)技术:提升代码本处理能力,在保证高保真语音输出的同时,降低计算成本,提高模型的运行效率。
- 强化学习与人类反馈(RLHF):通过在线 RLHF 技术,模型能够更精准地捕捉语音的音色和语调,生成的情感表达更加自然。用户可通过标记如(兴奋)、(紧张)或(喜悦)等情绪,实现细腻的情绪控制。
- 大规模数据训练:基于超过 200 万小时的音频数据集训练,覆盖广泛的语言和情感表达,使模型能够生成高度自然、多样化的语音。
- 语音克隆技术:支持零样本和少样本语音克隆,仅需 10 到 30 秒的音频样本即可生成高保真的克隆声音。
OpenAudio S1的项目地址
- 项目官网:http://openaudio.com/blogs/s1
OpenAudio S1的应用场景
- 内容创作:为视频、播客和有声书提供专业级的配音,显著提高制作效率。
- 虚拟助手:创建个性化的语音导航或客服系统,支持多种语言的交互,提升用户体验。
- 游戏与娱乐:为游戏角色生成真实的对话和旁白,增强玩家的沉浸感。
- 教育与培训:用于生成多语言学习内容,帮助学生更好地理解和学习不同语言的发音和语调。
- 客服与支持:适用于客服机器人,提供快速、准确的语音回答,提升客户服务的效率和质量。
文中关于的知识介绍,希望对你的学习有所帮助!若是受益匪浅,那就动动鼠标收藏这篇《OpenAudioS1发布,FishAudio语音模型全新登场》文章吧,也可关注golang学习网公众号了解相关技术文章。
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