从聊天到播客，小红书开源 FireRedTTS-2，重塑多说话人语音合成体验

以往的对话语音合成方法存在不少限制：必须先准备完整的对话文本才能进行合成，结果是一整段混合了所有声音的不可分割语音，这样显然不适合互动式聊天。而且，这类方法常常表现出合成不稳定、说话人切换不够准确、语调缺乏连贯性等问题，导致听感不自然。

为了解决这些问题，小红书团队提出了FireRedTTS-2，一个专为多说话人对话生成设计的长文本流式语音合成系统。它的核心创新在于引入了12.5Hz 的流式语音分词器，不仅加快了训练和推理，还能处理更长的对话，编码更丰富的语义，从而大大提升了合成稳定性。同时，它采用了文本–语音交错格式和双 Transformer 架构，既能在对话中自然切换说话人，也能在 100 毫秒内输出首句语音，实现实时交互和高保真播客生成。（链接在文章底部）

01 技术原理

FireRedTTS-2 支持长达 3 分钟、4 位说话人的多语言对话生成，并可扩展到更大规模场景；它具备跨语言零样本声音克隆能力，首包延迟在 L20 GPU 上低至 140 毫秒，保证高质量输出；在独白和对话任务中均表现出强稳定性，同时还支持随机音色生成，适用于语音识别和交互数据的构建。

FireRedTTS-2 概览，包括：(a) 一种新的语音分词器，具有12.5Hz 帧率和增强的语义信息；(b) 一个采用双 Transformer 架构的文本转语音模型，输入为文本–语音交错序列，支持逐句生成并实现上下文连贯的语调。

FireRedTTS-2可以无缝集成到现有的聊天框架中，而无需修改其他模块。为了解决语音表达不一致的问题，在预训练完成的 FireRedTTS-2 基础上进行微调，使其能够从隐含的上下文线索中推断并调整情感和语调。

构建了一个15 小时的语音语料库，由一位独特的女性声音录制，涵盖六种情感：惊讶、悲伤、快乐、关切、歉意和愤怒。随后，通过文本大语言模型（LLM）先生成对话文本上下文，再将其合成为语音，从而模拟对话场景。经过微调后，FireRedTTS-2 能够根据先前的聊天历史动态切换情感和语调，带来接近人类的互动体验。

FireRedTTS-2可以通过将两轮对话作为提示上下文，然后逐轮生成后续内容，实现零样本播客生成。目前，它支持3 分钟、4 位说话人的对话，并且通过扩展训练语料可以轻松扩展到更长的对话和更多的说话人。同时，它还可以利用少量数据定制特定说话人。

FireRedTTS-2不仅能零样本克隆新声音，还能生成带有情感的自然语音。在播客生成中，它比现有的 MoonCast、Zipvoice-Dialogue 和 MOSS-TTSD 更稳定，切换说话人更准确，语调也更连贯。更重要的是，它还能针对特定播客声音进行定制，生成的效果几乎与真人录音难以区分，真正拉近了人类对话和 AI 合成之间的差距。

https://github.com/FireRedTeam/FireRedTTS2
https://arxiv.org/pdf/2509.02020