ACL 2025 高分接收｜高感情语音技术：逻辑智能小语种TTS破局之道

还在听着机器人味儿的小语种语音？泰语 TTS 迎来“真人”突破！长期以来，小语种语音合成（TTS）技术因资源匮乏而发展缓慢，冰冷的机器音让人难以忍受。现在，逻辑智能团队提出了一种数据优化驱动的声学建模框架，成功打造了接近真人水平的泰语 TTS，不仅音质逼真，还能实现零样本声音克隆！

语音合成（TTS）技术近十年来突飞猛进，从早期的拼接式合成和统计参数模型，发展到如今的深度神经网络与扩散、GAN 等先进架构，实现了接近真人的自然度与情感表达，广泛赋能智能助手、无障碍阅读、沉浸式娱乐等场景。

然而，这一繁荣几乎局限于英语、普通话等资源充沛的大语种。全球一千多种小语种由于语料稀缺、文字无空格或多音调等复杂语言学特性，在数据收集、文本前端处理和声学建模上都面临巨大挑战，导致高质量 TTS 迟迟无法落地。破解“小语种困境”既是学术前沿课题，也是实现数字包容与多语文化传播的关键。

面对这一挑战，逻辑智能团队提出了一种针对低资源语言 TTS 的解决方案并应用于泰语 TTS 合成，该工作已经被 ACL 2025 Industry track 正式接收！

这项工作提出了一种数据优化驱动的声学建模框架的创新方案，通过从语音，文本，音素，语法等多个维度构建系统化的泰语数据集，并结合先进的声学建模技术，成功实现了在有限资源下的高质量 TTS 合成效果。此外，该框架还具备 zero-shot 声音克隆的能力，展示了优异的跨场景适用性，为行业提供了一种在数据稀少环境下高效构建小语种 TTS 系统的有效范式，对推动全球小语种 TTS 技术的落地与普及具有重要的启示和借鉴意义。

论文题目与作者

• 论文标题：Scaling Under-Resourced TTS: A Data-Optimized Framework with Advanced Acoustic Modeling for Thai

• 论文地址：https://arxiv.org/abs/2504.07858

• 效果试听：https://luoji.cn/static/thai/demo.html

数据优化驱动的声学建模框架方案

该工作遵循数据驱动模型能力的整体思路：首先从源头切入，系统化采集并标注跨领域语音、文本与语言学信息，构建覆盖广、颗粒度细的多维泰语语料库；随后通过 LLM-增强的停顿预测、词切分与混合式 G2P，将原始文本稳健转换为结构化的“音素-声调”序列；最后在此精炼输入之上，引入声调感知的 Phoneme-Tone BERT 与多源特征驱动的 GAN 解码器，实现高保真、低延迟的语音合成，并支持零样本声音克隆。整套框架以数据质量为核心抓手、以模块化设计保障可扩展性，为解决小语种 TTS “数据稀缺 + 语言复杂”双重瓶颈提供了一条可复制、可落地的工程化路径。

整体架构流程示意图

泰语专项数据集构建

该工作构建了一套专为低资源泰语 TTS 设计的多维数据集，涵盖语音、文本和注释三大类：

• 语音数据——500 小时来自新闻、社媒、播客等多领域语料，外加 40 小时金融、医疗、教育、法律等垂直领域语料，兼顾通用合成与专业术语发音；

• 文本数据——100 万句句子语料用于训练 Phoneme-Tone BERT 提升上下文韵律建模，10 万词词表用于训练分词器，解决泰语无空格书写难题；

• 注释数据——1.5 万句停顿标注确保精准断句，4 万词音素-声调标注强化 G2P 与五声调建模。该数据集既保证了规模，又注重多域覆盖和细粒度语言监督，为在资源稀缺环境下实现工业级泰语 TTS 与零样本声音克隆奠定了坚实基础。

泰语专项数据集组成

先进的预处理流程

该工作设计了一套强大的预处理流程。预处理流水线最大的亮点在于 “三步一体、逐层解耦” 地化解泰语文本的无标点、无空格、声调复杂三重难题：首先通过 SFT 微调的 Typhoon2 LLM，对 1.5 万句人工标注语料学习停顿规律，在原始文本中智能插入停顿标签以更好的建模口语韵律；随后在扩充至 10 万词的分词词典支撑下，改进版 pythainlp Tokenizer 将连续书写的泰文字流精准切分，为领域专有词提供稳健支持；最后利用 4 万词的音素-声调注释库，结合规则+Transformer 混合式 G2P，把每个词映射成带五声调标记的 IPA 音素序列。该流水线不仅输出结构化的“音素-声调”序列，大幅降低后续声学模型学习难度，也为其他低资源音调语言提供了可复用的文本前端范式。

使用 LLM 优化停顿效果

卓越的 TTS 模型架构

该工作的 TTS 模型集成了“多源特征× 声调感知 × 零样本克隆”的组合设计：首先利用多语种预训练模型提取时长、音高、能量等强鲁棒特征，并以风格编码器压缩说话人/情感信息，为后续零样本克隆奠定基础；其次，通过 Phoneme-Tone BERT 在音素序列中显式融入五声调，精准捕捉泰语语义-韵律关联；最后以 GAN 解码器直接从音素与预测特征合成波形，联合时域、频域与感知损失实现高保真、低延迟合成。整体采取“先独立训练预测器，再与解码器联合微调”的策略，兼顾稳定性与音质，使模型达到 SOTA 表现并支持零样本声音克隆。

所提出的 TTS 架构示意图

实验效果

• 预处理链路有效性：消融实验表明，停顿预测、分词优化和 G2P 优化缺一不可；当分别移除这三项时，系统的 WER 从 6.3% 依次升至 6.5%、10.2% 与 22.5%，自然度评分 NMOS 从 4.4 下降到 3.8、3.9 与 3.0，尤其 G2P 的影响最大，证明精确声调与音素映射是泰语 TTS 的质量瓶颈。

• 通用与行业场景综合表现：在公开基准 TSync2 和金融、医疗、教育、法律四大真实业务脚本上，模型始终保持最低 WER 与最高 NMOS，不仅超越开源系统，也优于 Google TTS、Microsoft TTS 等商业方案；特别是在专业术语发音与语速控制上，用户反馈显示本系统误读率更低、韵律更自然，验证了该框架对多场景的强鲁棒性与可落地性。

• 零样本声音克隆能力：在仅提供几秒参考音的条件下，模型即可生成目标说话人高保真语音，取得 SIM 0.91 和 SMOS 4.5，显著超过 OpenVoice 的 0.85 与 4.0；嵌入可视化进一步展示了对说话人 timbre 的准确聚类，表明“声调感知 + 多源特征”设计能够在低资源环境下实现工业级的声音克隆体验。

TTS 能力实验结果

预处理模块消融研究结果

零样本TTS能力实验结果