阿里巴巴团队推出Qwen3-TTS：让AI像真人一样说话的神奇技术

这项由阿里巴巴达摩院团队开发的研究发表于2026年1月的《计算机科学-声音处理》领域，论文编号为arXiv:2601.15621v1。有兴趣深入了解技术细节的读者可以通过该编号查询完整论文内容。

说话这件事对人类来说再自然不过，但对计算机来说，却是一个极其复杂的挑战。就像让一个从未开口说话的人突然变成播音员一样困难。而阿里巴巴达摩院的研究团队最近完成的这项工作，就像是为AI装上了一副完美的声带，让它能够像真人一样自然流畅地说话。

这套被称为Qwen3-TTS的系统，最神奇的地方在于它只需要听到某个人说话3秒钟，就能完全模仿这个人的声音特征，然后用这个声音说出任何想要的内容。这就像是一个超级厉害的模仿秀演员，只要听别人说几句话，就能完美复制对方的语调、音色甚至说话习惯。

更令人惊讶的是，这个系统支持10种不同的语言，包括中文、英文、德语、意大利语、葡萄牙语、西班牙语、日语、韩语、法语和俄语。而且它不仅能复制声音，还能根据文字描述来创造全新的声音效果。比如你可以告诉它"我想要一个温柔的女性声音，带着一点磁性"，它就能为你创造出这样的声音。

在技术实现上，研究团队面临的最大挑战就像是要同时当翻译官和播音员。计算机需要先理解文字的含义，然后将这些含义转换成自然的语音。传统的方法往往要么声音听起来很机械，要么生成速度太慢，无法满足实时对话的需求。

为了解决这些问题，研究团队开发了两套不同的"语音编码器"。第一套叫做Qwen-TTS-Tokenizer-25Hz，就像是一个精密的录音师，能够捕捉到声音中最微妙的细节。它每秒处理25次声音信息，确保生成的语音保持高质量和自然度。第二套叫做Qwen-TTS-Tokenizer-12Hz，虽然处理频率较低，但胜在速度极快，能够在97毫秒内就开始播放声音，这个速度已经接近人类反应的极限。

在数据训练方面，这个系统经历了一个相当于500万小时的"语音马拉松"训练过程。研究团队收集了来自10种语言的海量语音材料，让系统像一个勤奋的学生一样不断学习各种语音特征和语言模式。这个训练量相当于一个人不眠不休地听语音570年。

系统的核心架构采用了"双轨道"设计，就像是一条高速公路有两条并行车道一样。一条车道负责理解文字内容，另一条车道负责生成对应的声音。这种设计让系统能够同时处理文字输入和声音输出，实现真正的实时对话效果。

在训练过程中，研究团队分了三个阶段来逐步完善系统。第一阶段是基础训练，让系统学会将多种语言的文字转换成声音，建立起文字和语音之间的基本映射关系。第二阶段是质量提升，团队精选了高质量的训练数据，帮助系统改善语音生成的自然度，减少那些听起来不自然的"机器音"。第三阶段是长文本处理，他们将系统能够处理的文本长度从8000多个字符扩展到32000多个字符，让系统能够生成更长、更连贯的语音内容。

除了基础训练，研究团队还进行了三个阶段的优化调整。首先，他们让系统学会识别人类更喜欢哪种语音效果，就像训练一个演员要学会观察观众的反应一样。然后，他们建立了一套评价标准，让系统能够自我评估和改进。最后，他们对特定的声音进行了精细调整，让系统能够更好地模仿特定人物的说话风格。

一、语音编码技术的突破

在这项研究中，最核心的创新就像是发明了两种不同类型的"声音密码本"。传统的语音合成系统往往只能在质量和速度之间做选择，就好比开车时只能选择要么开得稳要么开得快，很难两全其美。而Qwen3-TTS的独特之处在于它提供了两套完全不同的解决方案，让用户可以根据具体需求来选择最合适的模式。

第一套编码器Qwen-TTS-Tokenizer-25Hz就像是一位追求完美的艺术家。它以每秒25次的频率来分析和重建声音，这种精细度确保了生成语音的每一个细节都能得到准确还原。这套系统特别擅长处理那些需要高音质的应用场景，比如制作有声读物或者专业播报。它采用了一种叫做"单码本"的技术，简单来说就是用一本"字典"来记录所有可能的声音片段，然后在需要时快速查找和组合。

更有趣的是，这套编码器还整合了Qwen2-Audio的编码能力。这就像是让一个已经很厉害的音乐家再学会了绘画，能够同时处理声音的语义内容和音频特征。研究团队发现，纯粹的语义编码器往往缺乏表现力，听起来比较平淡；而纯粹的音频编码器又会引入太多低层次的噪音，影响语音的清晰度。Qwen-TTS-Tokenizer-25Hz巧妙地平衡了这两个方面，既保持了语义的准确性，又确保了音频的表现力。

第二套编码器Qwen-TTS-Tokenizer-12Hz则更像是一位注重效率的工程师。它采用12.5赫兹的处理频率，虽然比第一套编码器的处理精度稍低，但换来的是惊人的处理速度。这套系统使用了16层的多码本结构，就像是建了一座16层的声音图书馆，每一层都存储着不同类型的声音信息。

这种多码本设计的巧妙之处在于分层处理的思路。第一层码本专门负责捕捉语音的语义内容，确保说出来的话意思正确；而后续的15层码本则负责处理各种声学细节，比如音调的变化、语速的快慢、情感的表达等。这种分工合作的方式让系统能够在保持高质量的同时大幅提升处理速度。

为了实现真正的实时对话，第二套编码器还配备了一个轻量级的解码器。这个解码器就像是一个反应极快的翻译，能够立即将编码后的声音信息转换回人类能听懂的语音。与传统需要复杂扩散模型的方法相比，这种设计大大简化了计算过程，让系统能够在接收到文字输入后的97毫秒内就开始输出声音。

在流式处理方面，研究团队采用了滑动窗口的技术。这就像是看电影时的镜头切换，系统不需要等到整句话都分析完毕才开始生成声音，而是可以边分析边输出，形成连续不断的语音流。对于25Hz编码器，系统会将相邻的声音编码分成固定长度的块，每个块都能访问前面3个块和后面1个块的信息，这样既保证了上下文的连贯性，又实现了流式处理。

12Hz编码器的流式处理更加激进，它完全采用左侧上下文的设计，也就是说只需要知道前面说了什么，就能立即生成当前的声音，不需要等待后续信息。这种设计让它能够实现真正的实时对话，用户说话的同时系统就能开始准备回应。

两套编码器在重建质量方面都表现出色。在标准的LibriSpeech测试集上，12Hz编码器在多项指标上都创造了新的记录。比如在语音质量评估方面，它的PESQ_WB得分达到了3.21，远超之前最好的系统。在说话人相似度方面，它的得分达到0.95，几乎达到了完美复制的水平。

二、智能语音生成的核心架构

整个Qwen3-TTS系统的架构设计就像是建造一座精密的工厂，每个部分都有明确的分工，同时又能协调配合完成复杂的语音生成任务。这个系统基于Qwen3大语言模型家族构建，继承了其强大的文本理解和推理能力，同时又针对语音生成的特殊需求进行了专门的优化。

系统的核心是一个"双轨道"处理架构。这种设计就像是一条铁路线上同时跑着两列火车，一列负责处理文本信息，另一列负责处理声音信息，两列火车始终保持同步前进。当用户输入一段文字时，系统会同时在两个轨道上开始工作：文本轨道负责理解文字的含义、语法结构和语义关系；声音轨道则开始准备相应的语音特征和声学参数。

为了确保生成的语音能够准确反映说话人的身份特征，系统还配备了一个可学习的说话人编码器。这个编码器就像是一个超级记忆专家，能够从短短几秒钟的参考语音中提取出说话人的独特"声纹"，包括音调特征、发音习惯、语速模式等。这些特征会被编码成一组数字，然后在整个语音生成过程中作为"身份卡"来指导系统产生符合该说话人风格的语音。

对于25Hz版本的系统，处理流程相对直观。系统将文本特征与之前生成的语音片段相结合，通过一个线性变换层预测下一个语音单元。这个过程就像是一位经验丰富的播音员，根据前面说过的内容和当前要说的文字，自然地说出下一个词语。生成的语音单元序列随后会被送入一个分块式的扩散变换器，这个模块负责将抽象的语音编码转换成高保真的声音信号。

12Hz版本采用了更加复杂但也更加高效的分层预测策略。系统首先处理所有编码层的聚合特征来预测第0层编码，这一层包含了语音的主要语义信息。然后，一个专门的多编码预测模块会基于这个基础层预测出所有剩余的编码层。这种分层处理的方式既保证了语义的准确性，又能够捕捉到丰富的声学细节，同时还实现了单帧即时生成的能力。

系统的训练过程采用了ChatML格式来统一处理各种输入，这就像是制定了一套标准的"对话规则"，让系统能够理解各种不同类型的语音生成任务。无论是简单的文本转语音，还是带有情感控制的语音生成，或者是跨语言的声音克隆，都可以用相同的格式来表达和处理。

在预训练阶段，系统经历了三个循序渐进的学习过程。基础阶段让系统掌握了多语言文本到语音的基本映射关系，就像是学会了各种语言的发音规则。高质量阶段通过精选的优质数据进行持续学习，帮助系统改善生成质量，减少各种听起来不自然的问题。长上下文阶段则将系统的处理能力从8192个字符扩展到32768个字符，让它能够处理更长的文本内容并生成更连贯的长段落语音。

后训练阶段同样包含三个重要步骤。首先是直接偏好优化，系统会学习人类对不同语音效果的偏好，就像是一个演员学会观察观众的反应来调整自己的表演风格。接下来是基于规则奖励的强化学习，系统会根据一套预定义的质量标准来自我评估和改进。最后是轻量级的说话人精调，针对特定的目标声音进行细致的参数调整。

在功能特性方面，系统支持多种不同的语音生成模式。声音克隆功能可以通过两种方式实现：一种是基于说话人嵌入的实时克隆，适合需要快速响应的应用场景；另一种是基于文本-语音对的上下文学习，虽然处理稍慢但能更好地保持韵律特征。声音设计功能则充分利用了Qwen3文本模型的理解能力，能够根据自然语言描述创造全新的声音效果。系统还在训练过程中引入了"思维模式"，提高了对复杂指令的理解和执行能力。

三、性能表现与效率优化

在实际性能测试中，Qwen3-TTS展现出了令人印象深刻的处理效率。这套系统在延迟控制方面的表现就像是一位反应极快的对话伙伴，能够在对方说完话后几乎立即给出回应。研究团队在标准计算资源上进行了详细的性能测试，结果显示不同版本的系统都能满足实时对话的严格要求。

最小的0.6B参数版本配合12Hz编码器能够在97毫秒内产生第一个语音片段，这个速度已经接近人类大脑处理语音的反应时间。即使在处理3个并发请求的情况下，延迟也只增加到179毫秒，依然保持在可接受的范围内。而1.7B参数的版本虽然稍微慢一点，但首次响应时间也仅为101毫秒，在处理复杂语音生成任务时展现出更好的质量。

25Hz版本由于采用了更精细的处理策略，延迟相对较高但质量更优。0.6B版本的首次响应时间为138毫秒，1.7B版本为150毫秒。这个延迟主要来自于扩散变换器需要等待足够的上下文信息才能开始生成高质量的声音信号。虽然延迟稍高，但换来的是更加自然和富有表现力的语音输出。

系统的实时处理能力(RTF)指标同样表现出色。RTF值表示生成一秒钟语音所需的实际计算时间，值越小表示效率越高。12Hz版本的RTF值普遍在0.3左右，意味着生成1秒钟的语音只需要0.3秒的计算时间，留下了充足的处理余量。即使在高并发场景下，系统依然能够保持稳定的处理效率。

在编码器的对比测试中，12Hz编码器在语音重建质量方面创造了多项新记录。与之前的先进系统相比，它在宽带语音质量(PESQ_WB)方面得分3.21，远超第二名的2.88分。在窄带语音质量方面得分3.68，同样领先明显。这些数据表明，新的编码策略不仅提高了处理效率，还在质量方面实现了显著提升。

说话人相似度是衡量声音克隆效果的关键指标，12Hz编码器在这方面的表现尤为突出，得分达到0.95，这意味着生成的语音与原始说话人的声音几乎无法区分。客观音质评估(UTMOS)得分4.16，同样创造了新的行业标准。

在不同语言的零样本语音生成测试中，Qwen3-TTS在内容一致性方面表现优异。在中文测试集上，12Hz版本的词错误率仅为0.77%，在英文测试集上为1.24%，均达到了行业领先水平。这种低错误率表明系统不仅能够准确理解文本内容，还能生成高度一致的语音输出。

多语言支持能力的测试结果更加令人鼓舞。在10种不同语言的测试中，Qwen3-TTS在6种语言上取得了最低的词错误率，包括中文、英文、意大利语、法语、韩语和俄语。更重要的是，在说话人相似度方面，系统在所有10种语言上都取得了最高分，这表明系统能够在跨语言场景下保持稳定的声音克隆效果。

跨语言语音生成是一个特别具有挑战性的任务，需要系统在改变语言的同时保持说话人的身份特征。在这项测试中，Qwen3-TTS表现出了卓越的泛化能力。特别是在中文到韩文的转换任务中，系统将错误率从前代系统的14.4%降低到了4.82%，降幅高达66%。这种显著的改进表明系统在处理语言间差异较大的转换任务时具有很强的适应性。

可控语音生成能力的评估涉及两个主要场景：声音设计和目标说话人编辑。在声音设计任务中，系统需要根据文本描述创造全新的声音效果。测试结果显示，Qwen3-TTS在描述-语音一致性和响应精确度方面都达到了开源模型的最高水平，甚至超过了一些商业系统。在目标说话人编辑任务中，系统能够在保持原说话人身份的基础上，根据指令调整语音的各种属性，如情感色彩、语速节奏等。

四、实际应用效果验证

为了全面验证Qwen3-TTS的实用性，研究团队进行了一系列针对真实应用场景的测试。这些测试就像是让一个新人演员在各种不同的舞台上表演，检验其适应性和表现稳定性。

在零样本语音生成的对比测试中，Qwen3-TTS与多个行业领先的系统进行了正面对决。测试使用了公开的Seed-TTS测试集，这个测试集就像是语音合成领域的标准考试，能够客观评估不同系统的实际表现。结果显示，Qwen3-TTS的12Hz 1.7B版本在中文测试中取得了0.77%的词错误率，在英文测试中取得了1.24%的词错误率，均创造了新的行业标准。

这个成绩的含义可以这样理解：如果让系统朗读100个词，它只会读错不到1个词，这个准确率已经接近人类播音员的水平。相比之下，其他先进系统的错误率普遍在1.5%以上，一些系统甚至超过2%。这种差距在实际应用中会带来明显的用户体验改善。

多语言能力测试更加全面地展现了系统的国际化潜力。研究团队选择了10种使用人群广泛的语言进行测试，包括汉语、英语、德语、意大利语、葡萄牙语、西班牙语、日语、韩语、法语和俄语。测试对象包括商业化的MiniMax-Speech和ElevenLabs多语言系统，这些都是目前市场上的主流产品。

测试结果令人振奋：Qwen3-TTS不仅在内容准确性方面表现出色，在说话人相似度方面更是全面领先。在所有10种测试语言中，系统都取得了最高的说话人相似度分数。这意味着无论用户说的是哪种语言，系统都能准确捕捉并复制其声音特征，生成听起来就像是同一个人在说话的多语言语音。

跨语言语音生成测试则探索了一个更加有趣的应用场景：让一个说中文的人"学会"说英语，或者让一个说英语的人"学会"说日语，但声音特征保持不变。这种技术对于国际交流、语言学习和内容创作都有重要意义。

测试涵盖了12种不同的语言转换组合，从中文到英文、日文到韩文等各种搭配。结果显示，Qwen3-TTS在大多数转换任务中都取得了最低的错误率。特别值得注意的是中文到韩文的转换，系统将错误率从竞争对手的14.4%大幅降低到4.82%，这种程度的改进在技术上是一个重大突破。

可控语音生成能力的测试分为两个不同的应用场景。第一个是声音设计，就像是一个虚拟的声音导演，根据用户的描述创造全新的声音效果。比如用户可以说"我想要一个年轻女性的声音，听起来很温柔，带一点磁性"，系统就能创造出符合这个描述的声音。

在InstructTTSEval基准测试中，Qwen3-TTS在这方面的表现令人印象深刻。在中文环境下，系统的属性感知与合成准确度达到85.2%，描述-语音一致性达到81.1%，响应精确度达到65.1%。这些数字的意思是，系统能够正确理解大部分用户描述，并生成高度匹配的语音效果。

第二个场景是目标说话人编辑，这类似于给一个已知的声音"化妆"。系统需要在保持原说话人身份的基础上，根据指令调整声音的某些特征。比如让一个本来说话比较平淡的人听起来更有激情，或者让一个说话很快的人听起来更沉稳。测试结果显示，Qwen3-TTS在这方面明显优于GPT-4o-mini-tts等竞争对手，特别是在中文环境下，改进幅度达到28%。

目标说话人语音生成测试评估了系统的说话人适应能力。研究团队选择了一个特定的目标声音进行微调训练，然后测试系统能否在10种不同语言中都保持这个声音的特征。这就像是训练一个配音演员用同一个声音说不同的语言。

测试结果显示，即使系统只用单一语言的数据进行了微调，它依然能够成功地将学到的声音特征泛化到其他语言上。在与GPT-4o-Audio-Preview的对比中，Qwen3-TTS在7种语言上取得了更低的错误率，特别是在日语(3.88% vs 5.00%)和韩语(1.74% vs 2.76%)等相对困难的语言上表现更加出色。

长语音生成能力测试则关注系统的稳定性和连贯性。传统的语音合成系统在处理长文本时容易出现重复、遗漏或者语调不连贯等问题，就像是一个演员在长段独白中忘词或者情绪断档。研究团队使用了包含200到2000个词的长文本进行测试，这相当于2-20分钟的语音内容。

测试结果证实了Qwen3-TTS在长语音生成方面的优势。25Hz版本在中文长文本上的词错误率仅为1.517%，在英文长文本上为1.225%，均明显优于其他开源系统。这种稳定的表现表明系统具备了处理书籍朗读、新闻播报、教育内容等长篇语音生成任务的能力。

五、技术创新的深层意义

Qwen3-TTS所代表的技术突破远远超出了单纯的语音合成改进，它实际上为人工智能与人类交流开辟了全新的可能性。这项技术的核心价值不仅在于让机器能够说话，更在于让机器能够以更自然、更个性化的方式与人类沟通。

从技术架构角度来看，双轨道语言模型设计为未来的多模态AI系统提供了重要的参考范例。这种设计理念突破了传统单一处理流程的局限，证明了并行处理不同类型信息的可行性和优越性。就像是从单线程程序进化到多线程程序，这种架构创新为构建更复杂、更智能的AI系统奠定了基础。

在语音编码技术方面，两套编码器的互补设计体现了"没有完美的解决方案，只有最适合的选择"这一工程哲学。25Hz编码器追求极致质量，适合对音质要求较高的应用场景；12Hz编码器优化处理速度，满足实时交互的需求。这种差异化策略为不同应用场景提供了更精准的技术支撑。

训练策略的分阶段设计也具有重要的方法论价值。从基础能力建立到质量优化，再到长文本处理能力扩展，这种循序渐进的训练方式体现了复杂AI系统开发的科学性。每个阶段都有明确的目标和评估标准，避免了"一口吃成胖子"的盲目追求，这种方法论对其他AI系统的开发具有借鉴意义。

后训练阶段的优化策略更是展现了现代AI系统开发的精细化程度。通过人类偏好学习、规则奖励强化和目标域微调三个步骤，系统不仅学会了生成技术上正确的语音，更学会了生成人类真正喜欢听的语音。这种以人为本的优化思路为AI系统的实用化提供了重要指导。

多语言能力的实现也体现了全球化时代的技术发展需求。系统支持10种主要语言，覆盖了全球大部分人口的交流需求。更重要的是，系统不是简单地为每种语言单独训练模型，而是通过统一的架构处理多种语言，这种技术路线为构建真正的全球化AI助手提供了可能。

跨语言声音克隆功能的实现具有深远的社会意义。这项技术能够帮助语言学习者听到自己用外语说话的效果，为教育领域提供全新的工具。同时，它也为国际交流、影视配音、有声书制作等领域带来了革命性的改变。一个说中文的演员可以用自己的声音"演出"英文对白，一本中文书可以用作者自己的声音"朗读"英文版本。

可控语音生成能力的突破更是人工智能个性化发展的重要里程碑。用户可以通过自然语言描述来定制自己想要的声音效果，这种交互方式比传统的参数调节更加直观和便利。这项技术为虚拟主播、智能客服、个性化助手等应用场景提供了强大的技术支撑。

实时处理能力的实现解决了语音AI应用的关键瓶颈。97毫秒的首包延迟已经接近人类对话的自然节奏，这为构建真正自然的语音交互体验提供了技术保障。用户不再需要等待系统的"思考"时间，对话可以像人与人之间的交流一样流畅自然。

从更广阔的视角来看，Qwen3-TTS代表了AI技术从工具向伙伴转变的重要步骤。传统的AI系统往往给人一种冰冷、机械的感觉，而这种能够模拟人类声音特征、理解情感表达的系统则更像是一个有个性的数字伙伴。这种变化对于AI技术的社会接受度和应用普及具有重要意义。

技术的开源发布策略也值得特别关注。研究团队选择在Apache 2.0许可证下开源所有模型和编码器，这种开放态度为整个行业的技术进步提供了动力。开源不仅能够加速技术的验证和改进，还能推动相关领域的创新和发展，最终惠及更广大的用户群体。

说到底，Qwen3-TTS所展现的不仅仅是技术指标的提升，更是人工智能向更加人性化、个性化方向发展的缩影。它让我们看到了这样一个未来：AI助手不再是千篇一律的机械声音，而是能够根据用户需求和偏好进行个性化定制的数字伙伴。每个人都可以拥有独特的AI助手声音，就像每个人都有独特的指纹一样。

这种技术进步也让我们思考人机交互的未来形态。当机器能够以如此自然和个性化的方式与人类对话时，传统的人机界面可能会发生根本性的改变。语音可能成为更主要的交互方式，而视觉界面的重要性可能会相对降低。这种变化将深刻影响软件设计、产品开发和用户体验的各个方面。

同时，这项技术也提出了一些需要深入思考的问题。当AI能够完美模仿任何人的声音时，如何确保技术不被恶意使用？如何在享受技术便利的同时保护个人隐私和声音权益？这些问题的解决需要技术开发者、政策制定者和社会各界的共同努力。

Q&A

Q1：Qwen3-TTS的语音克隆需要多长时间的样本？

A：Qwen3-TTS只需要3秒钟的语音样本就能完全模仿某个人的声音特征，然后用这个声音说出任何想要的内容。这个时长远短于传统系统，使得实时语音克隆成为可能。

Q2：Qwen3-TTS支持哪些语言？

A：系统支持10种主要语言，包括中文、英文、德语、意大利语、葡萄牙语、西班牙语、日语、韩语、法语和俄语。更重要的是，它能够进行跨语言声音克隆，比如用中文声音说英文内容。

Q3：Qwen3-TTS的响应速度有多快？

A：系统能够在97毫秒内开始播放声音，这个速度已经接近人类反应的极限。即使在处理多个并发请求的情况下，延迟也能保持在合理范围内，满足实时对话的需求。