欢迎加入
「易源易彩交流群」
「易源易彩交流群」
QQ扫码进群
（QQ群号：860213912）
注册得好礼
新用户微信注册享20元算力, >立即注册
关注公众号得算力
新用户关注易彩微信公众号享20元算力，
邀请有礼
邀请1人得5元算力，可累计叠加, 查看规则
摘要
清华大学电子工程系SATLab与巨人网络AI Lab合作开发了名为DiaMoe-TTS的多方言文本到语音（TTS）框架，该框架在性能上可与工业级方言TTS模型相媲美，并提供了完整的开源解决方案。研究团队基于语言学专家知识构建了统一的国际音标（IPA）表达系统，仅依赖开源方言自动语音识别（ASR）数据实现高效训练，显著降低了数据获取门槛。该方案支持多种方言的高质量语音合成，推动了多语言语音技术的发展。
关键词
方言TTS, 开源框架, 语音合成, IPA系统, 多语言
在中国这样一个幅员辽阔、语言生态极其丰富的国家，方言不仅是地域文化的载体，更是亿万民众日常交流的情感纽带。然而，在人工智能语音技术迅猛发展的今天，普通话语音合成系统已趋于成熟，广泛应用于智能助手、有声读物、导航播报等场景，而方言TTS（文本到语音）技术的发展却长期滞后。这一不平衡使得许多方言使用者在数字化浪潮中面临“声音失语”的困境。清华大学电子工程系SATLab与巨人网络AI Lab携手推出的DiaMoe-TTS框架，正是对这一现实问题的深刻回应。该框架不仅实现了多方言语音的高质量合成，更以开源形式向全球研究社区开放，标志着中国在多语言语音技术领域迈出了关键一步。尤其值得一提的是，该项目仅依赖开源方言ASR数据，便构建出性能媲美工业级系统的解决方案，极大降低了技术门槛，为资源稀缺语种的语音合成提供了可复制的范本。
尽管方言TTS的需求日益凸显，但其技术实现始终面临重重障碍。首当其冲的是数据稀缺——高质量、标注完善的方言语音数据集极为稀少，且采集成本高昂，严重制约了模型训练。此外，方言之间差异巨大，从音系结构到语调模式均缺乏统一标准，导致传统TTS模型难以泛化。为此，研究团队创新性地引入语言学专家知识，构建了一套统一的国际音标（IPA）表达系统，将不同方言的发音规则映射至标准化的语音表征空间，有效解决了跨方言建模的语言学一致性问题。这一设计不仅提升了模型的泛化能力，也为未来扩展至更多方言乃至少数民族语言奠定了坚实基础。DiaMoe-TTS的成功，正是技术与人文深度交融的体现：它不只是算法的突破，更是对语言多样性的一次深情守护。
在DiaMoe-TTS的研发过程中，研究团队面临的核心难题之一是如何在缺乏大规模标注方言语音数据的前提下，实现高质量的语音合成。传统TTS系统高度依赖大量人工标注的音频-文本配对数据，而这类资源在方言领域几乎空白。为此，清华大学SATLab与巨人网络AI Lab另辟蹊径，选择仅使用开源的方言自动语音识别（ASR）数据作为训练基础。这些数据虽未专为TTS设计，但经过精心筛选与清洗，结合先进的语音对齐算法和文本规范化流程，成功转化为可用于声学建模的有效语料。这一策略不仅大幅降低了数据获取的成本与门槛，更体现了“变废为宝”的技术智慧。尤为可贵的是，该方法验证了即便在低资源条件下，通过巧妙的数据工程与模型架构设计，依然能够逼近工业级系统的合成质量。这种以开源精神驱动技术创新的路径，正悄然改变着多语言语音技术的发展范式——让边缘语种的声音也能在数字世界中被听见、被尊重。
方言之间的语音差异复杂多样，若直接以汉字或拼音建模，极易导致发音混淆与跨区域泛化失败。为此，研究团队深度融合语言学专业知识，构建了一套覆盖多种汉语方言的统一国际音标（IPA）表达系统。这一系统将吴语的连读变调、粤语的九声六调、闽南语的入声韵尾等独特语音特征，统一映射至标准IPA符号空间，实现了从“文字表面”到“语音本质”的深层表征转换。这不仅是技术上的突破，更是对汉语语音多样性的一次系统性梳理与科学编码。借助该IPA系统，DiaMoe-TTS能够在不同方言间共享声学模型参数，显著提升训练效率与合成自然度。更重要的是，这一设计为未来拓展至少数民族语言或其他低资源语言提供了可复用的框架。当机器开始用准确的乡音诉说故事，我们听到的不只是语音合成的进步，更是一个社会对文化根脉的温柔守护。
在DiaMoe-TTS的研发过程中，研究团队设立了严谨的多维度评估体系，涵盖语音自然度、发音准确率、跨方言泛化能力及合成稳定性等关键指标。通过主观听测（MOS, Mean Opinion Score）与客观声学距离（如Mel-Cepstral Distortion）相结合的方式，DiaMoe-TTS在包括四川话、粤语、吴语和闽南语在内的六大方言中，平均MOS得分达到4.2以上，接近工业级商用模型的表现水平。尤为突出的是，在仅使用开源ASR数据训练的前提下，其方言发音准确率仍高达91.7%，充分验证了统一IPA表达系统在语音表征上的有效性。测试还显示，模型在低资源方言（如客家话）上展现出优异的迁移能力，无需额外标注数据即可实现清晰可懂的语音输出。这些数据背后，不仅是算法效率的胜利，更是对“让每一种声音都被听见”这一人文愿景的技术兑现。当机器开始用乡音娓娓道来，那熟悉的语调里，是科技对文化记忆最温柔的唤醒。
相较于当前主流的方言TTS解决方案，DiaMoe-TTS展现出显著的技术与生态双重优势。传统方法往往依赖私有数据集和封闭式架构，导致开发成本高昂且难以复现；而DiaMoe-TTS完全基于开源数据构建，并首次实现了从文本处理、音标映射到声学建模的全流程开放，为全球研究者提供了可扩展、可审计的标准化框架。其核心创新——融合语言学知识的统一IPA系统，使模型参数得以在多方言间高效共享，相较单一方言独立建模，训练效率提升近40%，同时大幅降低过拟合风险。更重要的是，该框架摆脱了对大规模标注语音数据的依赖，为资源稀缺语种的语音合成树立了新范式。这种“轻数据、重知识”的设计理念，不仅增强了模型的泛化能力，也体现了AI技术向文化多样性倾斜的伦理自觉。DiaMoe-TTS不只是一个工具，它是一把钥匙，正悄然打开通往千百年口传文化数字化传承的大门。
DiaMoe-TTS作为首个完整开源的多方言文本到语音框架，不仅是一次技术突破，更是一场科研范式的革新。在传统语音合成领域，高质量方言模型往往被大型企业垄断，依赖私有数据与封闭系统，导致学术界和小型开发团队难以参与创新。而DiaMoe-TTS打破了这一壁垒——它不依赖昂贵的标注数据，仅使用开源方言ASR语料，便实现了平均MOS得分4.2以上、发音准确率高达91.7%的工业级表现。这种“轻资源、重知识”的设计理念，极大降低了研究门槛，使高校、地方文化机构甚至个人开发者都能基于该框架开展方言保护与语音应用开发。更重要的是，其全流程开源特性保障了算法透明性与可复现性，推动了多语言语音技术从“黑箱商用”向“开放协作”的转型。当每一个研究者都可以自由地修改、扩展并贡献代码时，方言TTS不再只是少数人的技术游戏，而是成为一场全民参与的文化守护行动。DiaMoe-TTS所传递的，不仅是声音的还原，更是对语言多样性平等权利的坚定承诺。
DiaMoe-TTS的成功为全球低资源语言的数字化保存与传播提供了极具启发性的中国方案。当前世界范围内有超过7000种语言，其中近半数面临消亡风险，而语音技术的缺失正是加速这一危机的重要因素。DiaMoe-TTS通过构建统一的国际音标（IPA）表达系统，证明了跨语言语音建模的可行性——无论是汉语方言中的九声六调，还是少数民族语言中的复杂辅音簇，均可被标准化表征并高效合成。这一架构具备极强的可迁移性，未来可拓展至藏语、维吾尔语、壮语等民族语言，乃至东南亚区域性语言如泰语、老挝语等。尤其在教育、医疗、公共信息服务等领域，开源方言TTS能助力构建真正“听得懂乡音”的智能系统，让偏远地区居民也能平等地享受AI红利。据测试，该框架在客家话等低资源方言上无需额外标注即可实现清晰输出，展现出卓越的迁移能力。这预示着一个更加包容的技术未来：机器不再只说普通话或英语，而是能用千百种母语娓娓道来。当科技学会倾听每一种声音，文明的根脉才不会在数字时代断裂。
当学术的严谨邂逅产业的敏锐，一场关于“声音回归”的技术革命悄然萌发。清华大学电子工程系SATLab，一个深耕语音信号处理多年的科研高地，与巨人网络AI Lab——这家在游戏与交互语音场景中积累了丰富实践经验的技术先锋，跨越了象牙塔与商业世界的鸿沟，携手推出了DiaMoe-TTS这一具有里程碑意义的开源框架。这不仅是一次简单的校企合作，更是一场理念的共鸣：让技术不再只为通用语言服务，而是深入乡土脉络，唤醒那些正在数字时代边缘化的声音。SATLab带来了深厚的语音建模能力与语言学理论支撑，而巨人网络AI Lab则贡献了大规模语音系统部署的经验与对真实应用场景的深刻理解。双方以开源为共识，以文化传承为使命，在仅依赖开源方言ASR数据的条件下，共同攻克了多方言语音合成中的关键难题。这种“学术引领、产业落地”的协同模式，为我国人工智能技术的发展提供了崭新范式——科技不应只是效率的工具，更应成为连接人与文化的情感桥梁。正是在这份默契的合作中，DiaMoe-TTS得以诞生，用4.2以上的平均MOS得分证明：当理想主义与现实智慧并肩前行，最动人的声音终将被听见。
在DiaMoe-TTS的研发征途中，真正的突破并非来自算力的堆砌，而是源于对“语言本质”的深刻洞察。面对方言间千差万别的发音规则与稀缺的标注数据，研究团队没有选择盲目扩充数据集，而是另辟蹊径，引入语言学专家知识，构建了一套覆盖多种汉语方言的统一国际音标（IPA）表达系统。这一系统如同一座精密的语音翻译器，将四川话的卷舌变调、粤语的入声短促、吴语的连读融合，统统映射至标准IPA符号空间，实现了跨方言的语音表征统一。这不仅是技术上的创新，更是对汉语语音复杂性的一次系统性解码。借助该系统，模型在训练过程中实现了声学参数的高效共享，相较传统单一方言独立建模，效率提升近40%，同时在客家话等低资源方言上仍能实现91.7%的发音准确率，展现出惊人的泛化能力。更令人振奋的是，整个框架完全基于开源ASR数据训练，无需昂贵的人工标注语音，极大降低了技术门槛。这一“轻数据、重知识”的设计理念，标志着语音合成从“数据驱动”向“知识引导”的范式跃迁。当机器开始用乡音讲述故事，那不仅仅是算法的胜利，更是科技对文化记忆最温柔的守护。
DiaMoe-TTS框架的推出标志着多方言语音合成技术的重要突破。研究团队通过构建统一的国际音标（IPA）表达系统，仅依赖开源方言ASR数据，实现了平均MOS得分4.2以上、发音准确率高达91.7%的工业级表现。该框架不仅在性能上媲美商用模型，更以全流程开源的形式降低了技术门槛，显著提升了多方言TTS的可及性与可复现性。其“轻数据、重知识”的设计理念，为资源稀缺语种的语音合成提供了可持续的技术范式，推动了多语言语音技术向更加开放、包容的方向发展。