在 TTS（文本转语音）技术的快速发展下，如何生成更加自然、可控、个性化的 AI 语音，成为了语音合成领域的核心挑战。
传统的 TTS 系统虽然能生成高质量语音，但往往存在 控制能力有限、跨语言表现较差、声音风格固定 等问题。
Spark-TTS 作为一款刚刚开源的高质量语音合成（TTS）系统。
不仅支持零样本语音克隆，还能进行细粒度语音控制，包括语速、音调、语气等多项参数调节，同时具备跨语言生成能力，让 AI 语音变得更加灵活、多样化。
核心能力
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• 零样本语音克隆：只需提供几秒钟的语音样本，便能克隆目标说话人的声音 -
• 细粒度语音控制：粗粒度控制（性别、说话风格等）；细粒度调整（音高、语速等） -
• 跨语言语音生成：支持跨语言语音合成，支持中文和英文，并保持自然度和准确性 -
• 高质量自然语音：结合 Qwen-2.5 思维链技术，增强语音表达逻辑，自动调整语气、停顿、强调等语音表达 -
• 音质 & 语音控制能力：采用 BiCodec 单流语音编解码器，将语音分解为语义信息和说话人属性 -
• Web界面支持： 提供了使用 Web UI 进行语音克隆和语音创建的界面
Spark-TTS 兼具高音质、可控性、跨语言能力，并且 完全开源，是当前最灵活的开源 TTS 方案之一。
安装部署
克隆项目
git clone https://github.com/SparkAudio/Spark-TTS.git
cd Spark-TTS创建Python虚拟环境，安装Python依赖
conda create -n sparktts -y python=3.12
conda activate sparktts
pip install -r requirements.txt
模型下载（两种方式）：
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• 通过Python代码下载
from huggingface_hub import snapshot_download
snapshot_download("SparkAudio/Spark-TTS-0.5B", local_dir="pretrained_models/Spark-TTS-0.5B")-
• 通过 git 下载
mkdir -p pretrained_models
# Make sure you have git-lfs installed (https://git-lfs.com)
git lfs install
git clone https://huggingface.co/SparkAudio/Spark-TTS-0.5B pretrained_models/Spark-TTS-0.5B运行演示：
cd example
bash infer.sh或者直接在命令行中进行推理：
python -m cli.inference \
--text "text to synthesis." \
--device 0 \
--save_dir "path/to/save/audio" \
--model_dir pretrained_models/Spark-TTS-0.5B \
--prompt_text "transcript of the prompt audio" \
--prompt_speech_path "path/to/prompt_audio"如果使用Web界面，可以使用以下命令启用：
python webui.py --device 0可以直接通过界面执行语音克隆和语音创建。支持上传参考音频或直接录制音频。
语言演示
后裔：
周杰伦：
徐志胜：
哪吒：
殷夫人：
应用场景
由于其自然的声音效果和强大的控制能力，Spark-TTS 非常适合以下用途：
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• 有声读物：通过调整语速、音高和风格，生成富有表现力的朗读语音，提升听众体验。 -
• 多语言内容：支持中英文跨语言生成，适用于国际化应用。 -
• AI 角色配音：利用零样本克隆技术，快速生成特定说话者的声音，用于虚拟角色或定制化服务。
写在最后
Spark-TTS 是一款创新的 TTS 模型，凭借 BiCodec 编解码器和 Qwen-2.5 思维链技术，实现了高质量、可控的语音生成。
它支持零样本语音克隆、细粒度语音调整和跨语言合成，效果自然且高效，非常适合有声读物、AI配音等应用场景。
GitHub 项目地址：https://github.com/SparkAudio/Spark-TTS
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（文：开源星探）