2024～2025年中文语音合成(TTS)技术综述

千姿百态

随着人工智能技术的飞速发展，语音合成(Text-to-Speech, TTS)技术已经取得了令人瞩目的进步，在语音助手、有声读物、无障碍服务、影视配音等多个领域发挥着重要作用。2024～2025年，中文TTS领域涌现出一批优秀的开源与商用模型，如Bert-VITS2、Kokoro TTS、GPT-SoVITS、Fish Speech和CosyVoice等，它们在语音质量、多语言支持、情感表现和计算效率等方面各具特色。本文将从核心技术、性能特点、应用场景等维度，系统梳理当前主流中文TTS技术的发展现状，分析比较各模型的优劣势，并展望未来可能的技术方向。
中文TTS技术发展背景与现状

文本转语音技术是一种将书面文字转换为自然语音的人工智能技术，其发展历程可追溯至20世纪50年代。早期的TTS系统主要采用拼接合成方法，通过预录制的语音片段拼接成完整语句，这种方法虽然实现简单，但生成的语音缺乏自然流畅度。随着深度学习技术的兴起，参数化合成和端到端神经网络方法逐渐成为主流，显著提升了语音的自然度和表现力。
在中文TTS领域，技术发展面临着独特的挑战。中文作为一种声调语言，其语音合成需要考虑四声声调的变化以及复杂的韵律模式。同时，中文的同音字多、分词困难等特点也对TTS系统提出了更高要求。近年来，随着Transformer、BERT等预训练语言模型的应用，以及VITS(Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech)等端到端框架的成熟，中文TTS技术取得了突破性进展。
2024～2025年的中文TTS开源模型生态呈现多元化发展态势。一方面，以 Kokoro TTS 和 Bert-VITS2 为代表的低资源TTS模型凭借其轻量化架构（如参数级控制在千万级）和低成本部署优势，迅速吸引了开发者社区的关注。这类模型显著降低了硬件门槛，成为个人开发者和中小企业的首选方案。另一方面，以 Fish Speech 和 CosyVoice 为代表的引入LLM作为语音编码模块的高性能TTS框架则聚焦于复杂场景下的语音合成需求。这类模型在专业级需求中表现优异（MOS评分可达4+/5），但需依赖中高端GPU。
总而言之，当前中文TTS技术的核心突破主要体现在以下几个方面：音色克隆精度显著提升，一些模型仅需数秒样本即可复刻目标音色；多语言混合推理能力增强，支持中英日等语言的无缝切换；情感与风格控制更加精细，能够表达愤怒、快乐等多种情绪；实时性优化取得进展，部分模型流式延迟低至150毫秒以内。这些技术进步极大拓展了TTS系统的应用场景，从传统的语音播报延伸到虚拟数字人、互动娱乐等新兴领域。
主流中文TTS模型技术解析

Bert-VITS2

Bert-VITS2是当前中文TTS领域最具影响力的开源项目之一，它基于VITS框架并创新性地融入了BERT大模型，有效解决了传统VITS在语气韵律方面的不足。该模型的核心技术特点在于利用BERT的双向上下文建模能力，通过在大规模文本语料上的预训练，使模型能够更好地理解句子中的语义关系，从而生成更符合人类语言习惯的韵律模式。
Bert-VITS2的架构创新主要体现在三个方面：首先，它采用BERT作为文本编码器，替代了传统VITS中的简单编码器，显著提升了模型对复杂文本的理解能力；其次，通过变分推理与对抗学习的结合，实现了高质量的声学特征建模；最后，引入了动态卷积网络来增强语音的时域表现力。这些技术创新使得Bert-VITS2在音色保真度和自然度上都有显著提升，尤其擅长处理中文特有的四声变化和语调起伏。
在实际应用中，Bert-VITS2展现出强大的音色克隆能力。根据测试，拥有30分钟以上的高质量音色录音，即可复刻出相似度超过90%的个性化音色。这一特性使其在虚拟偶像配音、游戏角色语音生成等场景中广受欢迎。例如，有开发者利用Bert-VITS2成功克隆了原神游戏中"雷电将军"和"八重神子"等角色的音色，生成质量接近专业配音水平。
Bert-VITS2的另一个优势是其对计算资源的友好性。相比早期的大规模TTS模型，Bert-VITS2经过优化后，推理阶段显存占用可控制在4GB以内，使得普通消费级显卡也能流畅运行。同时，项目社区提供了完善的本地训练整合包和云端部署方案，大大降低了技术使用门槛。这些特点使Bert-VITS2成为个人开发者和中小企业的理想选择，推动了AI语音技术在更广泛领域的应用。
Kokoro TTS

Kokoro TTS是2025年最受关注的免费商用TTS模型之一，它基于StyleTTS框架开发，采用Apache 2.0许可证，为用户提供了无限制的商业使用权利。这一许可策略打破了传统商用TTS解决方案的高成本壁垒，特别适合初创企业和独立开发者使用，被业界誉为"TTS领域的颠覆者"。
在技术性能方面，Kokoro TTS在Hugging Face的TTS Arena排名中位列第三，仅次于Play.HT和ElevenLabs等专有模型，但后两者并不支持免费商用，这使得Kokoro TTS在开源生态中具有独特优势。其核心优势包括：支持美式/英式英语、法语、日语、韩语和中文等多国语言；提供多种男女声线选择，适应不同应用场景；以及高效的ONNX运行时版本，无需高性能GPU即可部署。
Kokoro TTS的架构优化特别注重实用性和部署便利性。其ONNX格式的模型权重可以轻松集成到各种生产环境中，支持无缝自托管在个人服务器或云平台上。这一特性对于有数据隐私顾虑的企业尤其重要，使他们能够在不依赖第三方API的情况下构建完整的TTS解决方案。同时，模型的轻量化设计使其非常适合实时应用场景，如在线客服系统的即时语音反馈，延迟可控制在商业可接受的范围内。
从应用角度看，Kokoro TTS已被广泛应用于教育平台的有声内容生成、电商客服的语音交互以及自媒体视频的配音制作。社交媒体上众多用户分享了他们的使用体验，其中有声书创作者特别赞赏Kokoro TTS提供的自然流畅音色，认为它极大简化了作品配音流程，节省了大量时间和制作成本。随着模型持续迭代，Kokoro TTS有望进一步降低高质量语音合成的技术门槛，推动更多创新应用的涌现。
GPT-SoVITS

GPT-SoVITS是结合GPT大语言模型与SoVITS技术的创新性语音克隆系统，其最大特点是实现了零样本或少样本的高质量音色复刻。与需要大量训练数据的传统方法不同，GPT-SoVITS仅需5秒的目标语音样本即可完成音色克隆，且推理过程快速高效，大大降低了语音个性化定制的门槛。
该模型的技术突破主要体现在三个方面：首先，它采用GPT风格的生成式架构，能够从极少量样本中捕捉音色特征；其次，引入SoVITS的语音修补技术，有效解决了短样本导致的语音不连贯问题；最后，通过多任务联合训练，使单一模型同时具备音色克隆和文本转语音的能力。这种整合设计使GPT-SoVITS在保持较小模型规模的同时，实现了接近专业录音棚质量的语音输出。
GPT-SoVITS在跨语言语音克隆方面表现出色。据开发者测试，该模型能够使用中文素材训练出的音色自然地说英语、日语和粤语，且保持声音特性不变。这一特性使其在国际化内容制作中具有独特价值，例如可以让同一位虚拟主播用多种语言播报新闻，而无需分别录制各语言版本。同时，模型还支持四种语言的混合输入，虽然单语言转换效果更佳，但这种混合能力已经能够满足多数多语言场景的需求。
Fish Speech

Fish Speech是由FishAudio开发的轻量级多语言文本转语音（TTS）系统，该模型基于大规模预训练语言模型和先进的深度学习架构，以下是其核心技术亮点与算法原理解析：

• 多语言预训练与跨语言泛化
  
  
  
  • Fish Speech的训练数据涵盖72万小时多语言语音，包括中文、英语、日语、韩语、法语、德语、西班牙语、阿拉伯语等13种语言（数据平衡处理以确保跨语言一致性）。
    
  • 通过Transformer架构和多任务学习，模型能够同时学习音素识别、韵律预测和声学特征生成，无需依赖传统音素标注或语言标识符，直接处理混合语言输入。
    
  • 双自回归架构（Slow Transformer + Fast Transformer）：
    
    
    
    • Slow Transformer：负责全局语义建模，通过自注意力机制捕捉文本的上下文关系，生成高精度的语义嵌入。
      
    • Fast Transformer：基于量化技术（VQVAE）处理声学细节，优化码本嵌入以生成高质量波形。两者的协同设计显著提升了语音的自然度和稳定性。
      
    
    
  
  
• 无音素依赖的端到端合成
  
  
  
  • 与传统TTS系统不同，Fish Speech完全跳过音素转换步骤，直接从原始文本生成语音。
    
  • VITS（Vector Quantized Transformer-based Speech Synthesis）：结合变分自编码器（VQVAE）和生成对抗网络（GAN），通过量化声学特征空间，实现高效且高质量的语音合成。
    
  • Firefly-GAN：作为声码器的核心组件，Firefly-GAN采用并行模块设计（ParallelBlock），替代传统HiFi-GAN中的卷积操作，显著降低计算开销，同时提升音频分辨率。
    
  
  
• 语音克隆与少样本学习
  
  
  
  • Fish Speech支持零样本/少样本语音克隆，仅需10-30秒参考音频即可生成目标说话人的音色。
    
  • 参数共享与微调机制：通过预训练模型的语义-声学对齐能力，结合LoRA（Low-Rank Adaptation）技术，快速适配用户提供的语音样本，无需从头训练。
    
  
  
• 高效推理与优化
  
  
  
  • Flash-Attn技术：在训练和推理阶段均采用Flash-Attn算法，优化内存访问模式，提升Transformer模型的计算效率。
    
  • 低延迟流式处理：通过键值缓存（KV-cache）和Torch编译技术，Fish Speech在消费级GPU（如RTX 4060）上实现1:5的实时系数，首包延迟低至150ms。
    
  
  

CosyVoice

CosyVoice则是专注于实时流式合成的高性能TTS模型，其最大特点是超低延迟和高音色一致性。在技术架构上，CosyVoice采用双向流式语音合成技术，支持离线与流式一体化建模，首包生成延迟可低至150毫秒，非常适合语音助手等实时交互场景。同时，其音色相似度高达90%以上，且支持跨语言克隆，在保证实时性的同时不牺牲语音质量。
CosyVoice的核心技术基于双向流式语音合成框架，结合了以下创新设计：

• 统一流式/非流式建模
  
  
  
  • 通过块感知因果流匹配模型（Block-aware Causal Flow Matching），在单个模型中同时支持流式（实时）和非流式（高精度）合成，解决了传统TTS模型在两种模式下的性能割裂问题。
    
  
  
• LLM主干架构
  
  
  
  • 直接采用预训练的大语言模型（如Qwen2.5-0.5B）作为文本编码器，简化模型结构的同时增强语义理解能力，支持跨语言上下文生成（如中英混合文本）。
    
  
  
• 分阶段处理语音生成：
  
  
  
  • 文本→语义标记：由LLM生成高级语音语义标记；
    
  • 声学细节注入：通过说话人嵌入和参考音频引入音色、情感等特征；
    
  • 梅尔频谱合成：基于流匹配模型生成高保真声学特征。
    
  
  

CosyVoice在情感与风格控制方面表现突出，支持通过指令调整哭腔、方言口音、机器人风格等细粒度参数。这一特性使其在有声内容创作和互动娱乐领域具有独特优势。
中文TTS技术比较分析与应用场景

核心技术指标横向对比

2025年的中文TTS领域已形成多元化的技术生态，各主流模型在核心性能指标上展现出不同特点。通过对Bert-VITS2、Kokoro TTS、GPT-SoVITS、Fish Speech和CosyVoice等模型的系统比较，可以清晰把握当前技术发展的优势与局限。
在音色克隆能力方面，除Kokoro TTS外都支持音色克隆。
就多语言支持而言，CosyVoice和Fish Speech覆盖最广，分别支持12+和13种语言。GPT-SoVITS和Kokoro TTS均支持中、英、日等5种语言。Bert-VITS2的开源模型支持中、英两种语言。
从计算效率角度看，Kokoro TTS的ONNX版本最为轻量，无需GPU即可运行，适合资源受限环境。Bert-VITS2推理速度也很快，推理阶段显存占用可控制在4GB以内，首字延迟可控制在100ms以内。Fish Speech和CosyVoice虽然资源需求较高，但经过工程优化后，其流式合成也可以做到将首字延迟降低至150ms。GPT-SoVITS推理速度则介于Bert-VITS和CosyVoice之间。
关于情感与风格控制，CosyVoice支持细粒度的风格指令，如情感、方言口音和机器人声调等。GPT-SoVITS和Fish Speech无显式情感控制，可通过参考语音控制语音情感。Bert-VITS2可通过情感语音作为prompt加入模型，但实测效果并不稳定。

对比维度	Bert-VITS2	Kokoro TTS	GPT-SoVITS	Fish Speech	CosyVoice
核心技术	采用BERT作为文本编码器，显著提升了模型对复杂文本的编码能力	基于 Style TTS2架构，其参数规模仅为82M，远低于许多主流 TTS 模型	结合了生成式预训练模型（GPT）和基于变分自编码器（VAE）的SoVITS的创新语音合成与克隆工具。	通过 GFSQ 和 Dual-AR 架构 的创新设计，突破了传统 TTS 系统的性能瓶颈，实现了高质量、低延迟、多语言、多情感的语音合成。	双向流式语音合成，离线与流式一体化建模。采用Qwen2.5-0.5B作为文本编码器，增强语义理解能力。
音色克隆	支持	不支持	支持	支持	支持
多语言支持	中、英	中、英、日、法、意	中、英、日、韩、粤	支持包括中英等13种语言	支持中英等12+语言及方言
情感控制	支持情感语音prompt，但效果不稳定	不支持	无显式情感控制，可通过参考语音控制	无显式情感控制，可通过参考语音控制	支持情感指令、方言口音调整、机器人风格等
推理速度	⭐️⭐️⭐️⭐️	⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️	⭐️⭐️⭐️	⭐️⭐️	⭐️⭐️
效果评价	⭐️⭐️⭐️	⭐️⭐️	⭐️⭐️⭐️⭐️	⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️	⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

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