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智谱上线并开源文本转语音模型GLM-TTS

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来源:市场资讯

(来源:IT之家)

IT之家 12 月 11 日消息,今日智谱正式发布工业级语音合成系统 GLM-TTS,并在 Hugging Face 和 ModelScope 上开放模型权重。GLM-TTS 目前已开源,并上线智谱开放平台(bigmodel)、智谱清言、Z.ai。

IT之家附官方对 GLM-TTS 的介绍如下:只需 3 秒语音样本,GLM‑TTS 即可学习说话人的音色和说话习惯。在通用朗读、情感配音、教育评测、电子书、有声客服等场景中,实现自然流畅、贴近真人的语音。我们希望,AI 不只是「会说话」,而是能在合适的场景下,说出既像真人、又符合情绪的声音。为实现这一能力,GLM‑TTS 在架构上采用两阶段生成,并在训练中引入基于 GRPO 的强化学习方案,在公开评测的「字错误率」和「情感表达」上取得开源 SOTA 表现。值得一提的是,GLM-TTS 仅使用 10w 小时训练数据,远低于行业主流商用模型。同时,GLM-TTS 也兼顾了训练成本和效果,预训练仅需要单机 4 天即可得到开源 SOTA“发音准确度”与超高“音色还原度”,精品音色 LORA 和强化学习也仅需要单机 1 天即可完成训练,远低于行业平均水平。另外,GLM‑TTS 还以更低的价格获得了行业领先的 MOS 分数(平均主观意见分)。典型场景:从 Demo 走向生产GLM‑TTS 的目标,不是做出一个个「好听的 Demo」,而是长期支撑行业级语音生产。目前,我们重点验证了以下场景:在教育场景中,适配多学科场景下的多音字和生僻字、生僻符号,讲解语气自然、有耐心;在电子书与有声内容中,不同角色可呈现不同情绪风格;在客服场景中,语气克制专业,避免夸张表演感。1、教育场景在教育与考试评测场景中,GLM‑TTS 适配多音字和生僻字、公式符号,为教材和题库批量生成标准发音示范音频,并在口语评测、听力训练等任务中保持大规模合成的一致性和准确度。例如:高中数学教材示范,适配课堂教学示范场景:计算 157! / 83! + √924 - 58³。生僻古诗词、多音词:君不见自从禹鼎沉泗水(sì shuǐ),魑魅魍魉(chī mèi wǎng liǎng)盈九州。城阙(què)辅三秦,风烟望五津,同是宦(huàn)游人。只恐双溪舴艋(zé měng)舟,载不动许多愁。2、电子书场景在电子书与有声内容场景中,GLM‑TTS 既可以用单一音色完成整本书的朗读,也可以为不同角色配置专属音色,适配长篇小说、纪实、社科等不同文体的节奏与情绪,并以较低推理成本支撑大体量内容库的自动化生产。例如:<开心情绪文本> 今天在路上看到了一只小狗,和主人玩的特别开心,他摇尾巴的样子让人看了心都融化啦!< 悲伤情绪文本 > 我真的不懂,为什么一切变得这么复杂,为什么我们无法回到从前?< 愤怒情绪文本 > 你怎么就那么不会说人话呢?

3、智能客服

在智能客服与语音助手场景中,GLM‑TTS 能为机器人客服打造温和但克制的声音形象,降低机械感,在通话脚本中自然插入变量信息而不打乱整体韵律,并与上游 NLU / NLG 模块协同,支持从理解到回应的端到端语音交互。例如:

强化学习:让「会说话」更像「会表达」

要让语音从「可用」走向「好用」,强化学习(RL)是关键一环。

然而,在 TTS 领域,奖励设计难、训练不稳定等问题长期存在,业界多停留在 SFT 阶段。GLM‑TTS 基于 GRPO 框架,引入多维度奖励和稳定训练机制,在可控前提下提升模型的表达力和鲁棒性。


强化学习采用了训练数据与合成数据相结合的数据构造模式,实现了几乎零成本的数据生成。通过与训练算法的优化协同,有效避免了奖励欺骗(reward hacking),从而保证了模型性能的真实性和泛化能力,在未见过的测试集上同样取得了理想效果。

1、seed‑tts‑eval:降低错误率、提升相似度


在 seed‑tts‑eval 中文测试集上:

2.CV3‑eval‑emotion:情感与准确度双领先


在 CV3‑eval‑emotion text_related 数据集上(文本自带情绪标签):

整体优于其他商用模型,实现「情感表达 + 字错误率」双重领先。

开源 & 体验

为方便开发者、研究者和企业评估与集成 GLM‑TTS,我们同步开放模型权重、推理代码和在线调用接口。

1、开源遵循 Apache License

我们将在主流开源社区同步开源 GLM‑TTS 相关资源(模型权重、推理脚本、示例项目等):

开发者可以基于主流推理框架,在 GPU 环境中快速部署 GLM‑TTS,并按需做二次开发。

2、开放平台与 API

如希望直接接入线上业务,可以通过开放平台调用 GLM‑TTS 能力:

平台支持多种计费和 QPS 配置,覆盖从 Demo 试用到生产级大规模调用。

3、在线体验

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