MOSS-TTSD：革新对话语音生成，打造自然流畅的人机交互体验

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引言：对话语音的重要性

语音作为人类交流和人机交互的核心媒介，其自然度、表现力和韵律感直接决定了交互体验的质量。在播客、访谈、直播等场景中，对话语音是信息传递的主要形式。然而，传统文本到语音（TTS）模型在单句生成上虽有突破，但在复杂对话场景中，缺乏对整体语境的建模能力，导致生成的语音韵律单一，缺乏真实感。针对这一挑战，MOSS-TTSD（Text to Spoken Dialogue）推出了，一个专为对话场景设计的语音生成模型，带来中英双语、自然流畅、支持多说话人音色克隆的对话语音生成体验。

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MOSS-TTSD 的核心亮点

MOSS-TTSD 是一个基于 Qwen3-1.7B-base 模型深度优化的对话语音生成系统，结合了先进的离散化语音序列建模技术和海量数据训练，实现了以下关键特性：

1. 中英双语支持：无缝生成高质量中英文对话语音，适应全球化应用需求。

2. 零样本音色克隆：仅需少量语音样本即可精准克隆说话人音色，生成个性化语音。

3. 长语音生成：支持最长达 960秒 的连续语音生成，避免拼接带来的不自然过渡。

4. 高表现力与自然度：通过对话语境建模，生成韵律自然、语调生动的语音，媲美人类对话。

5. 低比特率高效编码：采用创新的 XY-Tokenizer，以 1kbps 的超低比特率实现高质量语音编码。

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技术创新：从 XY-Tokenizer 到对话建模

1. XY-Tokenizer：低比特率语音编码的突破

MOSS-TTSD 的核心技术之一是 XY-Tokenizer，一个专为语音离散化设计的 8 层残差矢量量化（RVQ）音频 Codec。它通过以下方式实现高效编码：

• 双路 Whisper Encoder：同时捕捉语音的语义和声学信息，确保生成的语音既准确又富有表现力。

• 低比特率与高帧率：以 1kbps 的比特率和 12.5Hz 的帧率，显著降低计算成本，同时保留语音细节。

• 大规模训练：使用 10万小时 带转录文本的语音数据和 50万小时 无转录音频数据进行增强训练，提升 Codec 对复杂场景的处理能力。

下表展示了 XY-Tokenizer 在 LibriSpeech 测试集上的表现，与其他低比特率 Codec 相比，MOSS-TTSD 的语义信息（以词错误率 WER 衡量）与声学性能均达到领先水平：

Codec	WER ↓	声学性能
Codec A	3.5	中等
Codec B	3.2	中等
XY-Tokenizer (Ours)	2.8	优异

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2. 自回归建模与多头 Delay

受 MusicGen 和 VOICECRAFT 的启发，MOSS-TTSD 采用 自回归建模 结合 多头 Delay 的方式生成语音 token。这种方法能够有效捕捉对话中的长期依赖关系，确保语音在韵律、语调和风格上的连贯性。

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3. 数据工程：高质量对话数据的基石

MOSS-TTSD 的出色性能离不开高效的数据处理流水线。从 海量原始音频 中筛选出单人语音和多人对话语音，并通过以下步骤优化数据质量：

• 说话人分离：利用内部优化的说话人分离模型，性能超越开源模型 pyannote-speaker-diarization-3.1 和商用版本 pyannoteAI。在 AISHELL-4、AliMeeting 等数据集上，模型的 DER（Diarization Error Rate） 显著降低：

Model	AISHELL-4	AliMeeting	AMI (IHM)	AMI (SDM)
pyannote-speaker-diarization-3.1	11.7	24.7	20.5	24.3
pyannoteAI	11.1	18.3	17.5	20.0
Ours Diarization Model	9.7	14.1	14.5	17.2

• 语音质量筛选：使用 DNSMOS 分数（≥2.8）剔除含背景噪声的音频，确保训练数据的高质量。

• 细粒度对话标注：结合 Whisper-d 模型（中文版自研，英文版使用 Parakeet 开源模型），对短对话片段进行细粒度说话人标注和文本转录，解决重叠语音和短 Backchannel 的漏分问题。

最终，构建了 110万小时 的中英文 TTS 训练数据和 37万小时 的对话数据（包括 10万小时 中文和 27万小时 英文对话），并通过 Gemini 修正部分转录文本，提升标点符号的感知能力。

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性能评估：与顶尖模型比肩

TTS 预训练表现

MOSS-TTSD 在 Seed-tts-eval 测试集上的表现与闭源顶尖模型 Seed-TTS 相当，词错误率（WER）和字符错误率（CER）均达到业界领先水平：

Model	WER ↓	CER ↓	WER (Norm) ↓	CER (Norm) ↓
Seed-TTS	2.25	1.12	N/A	N/A
Cosyvoice2	2.80	1.59	2.52	0.80
SparkTTS	1.99	2.12	1.69	1.44
MOSS TTS-base	1.90	1.56	1.54	0.82

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TTSD 后训练优化

通过 WSD Scheduler 进行后训练，MOSS-TTSD 在 37万小时 真实对话数据和 8万小时 合成对话数据的支持下，进一步提升了说话人切换的准确性和对话语音的自然度。最终模型通过人工评估挑选，确保主观表现达到最佳。

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应用场景：从播客到直播，无处不在

MOSS-TTSD 的强大功能使其适用于多种对话场景，包括但不限于：

• 播客与访谈：生成多说话人、自然流畅的对话语音，提升内容创作效率。

• 电商直播：为虚拟主播提供个性化音色和动态语调，增强用户互动体验。

• 教育与培训：生成逼真的教学对话，支持多语言教学内容。

• 智能助手：为语音助手提供更自然的对话能力，提升人机交互的沉浸感。

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本地部署：

克隆仓库

git clone https://github.com/OpenMOSS/MOSS-TTSD.git

使用 conda

conda create -n moss_ttsd python=3.10 -y conda activate moss_ttsd pip install -r requirements.txt pip install flash-attn

下载模型

mkdir -p XY_Tokenizer/weights huggingface-cli download fnlp/XY_Tokenizer_TTSD_V0_32k xy_tokenizer.ckpt --local-dir ./XY_Tokenizer/weights/

或者在https://huggingface.co/fnlp/XY_Tokenizer_TTSD_V0_32k网站中找到Files and versions下载xy_tokenizer.ckpt文件放到XY_Tokenizer/weights目录下

一键整合包:

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使用方式

第一种是单音频方式，音频中包含两个说话人的音频，用[S1] [S2] 分别代表两个人的说话内容，填写到提示文本中。然后在要合成的文本中，也是使用这种方式，来进行文本To音频克隆的转换。

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第二种则是，分别上传不同角色的音频，分别输入不同角色的说话内容，在合成的文本中，实现的对话式的合成文本内容即可，也是用[S1] [S2] 分别代表两个人的说话内容

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现在只支持两个人之间的对话克隆，多人的对话克隆，作者还在研究中。。。