F5-TTS是由上海交通大學開源的一款高性能文本到語音（TTS）系統，基于流匹配的非自回歸生成方法，結合擴散變換器（DiT）技術。系統在沒有額外監督的情況下，基于零樣本學習快速生成自然、流暢且忠實于原文的語音。F5-TTS支持多語言合成，包括中文和英文，能在長文本上進行有效的語音合成。F5-TTS具備情感控制功能，能根據文本內容調整合成語音的情感表現。F5-TTS支持速度控制，支持用戶根據需要調整語音的播放速度。系統在10萬小時的大規模數據集上進行訓練，展現出卓越的性能和泛化能力。F5-TTS應用場景廣泛，包括有聲讀物、語音助手、語言學習、新聞播報、游戲配音等，為各種商業和非商業用途提供強大的語音合成能力。
F5-TTS的主要功能零樣本聲音克隆：無需特定說話人的數據，模仿任何人的聲音。速度控制：根據總時長調整語音的生成速度，實現對語音播放速度的精確控制。情感表現控制：控制合成語音的情感色彩，機器生成的語音更加富有人類情感的表現力。長文本合成：支持長文本的連續語音合成，適于長篇內容的朗讀和播報。多語言支持：處理和生成中文和英文等多種語言的語音，具有很好的多語言合成能力。大規模數據訓練：在10萬小時的大規模數據集上進行訓練，確保模型的泛化能力和合成語音的自然度。F5-TTS的技術原理流匹配（Flow Matching）：F5-TTS基于流匹配目標訓練模型，模型能將一個簡單的概率分布（如標準正態分布）轉換為近似數據分布的復雜概率分布。涉及到在整個流步驟和數據范圍內訓練模型，確保處理從初始分布到目標分布的整個轉換過程。擴散變換器（DiT）：作為模型的骨干網絡，DiT能處理序列數據，在生成過程中逐步去除噪聲，生成清晰的語音信號。ConvNeXt V2：F5-TTS基于ConvNeXt V2改進文本表示，更容易與語音特征對齊，提高語音合成的質量和自然度。Sway Sampling策略：在推理時用的流步驟采樣策略，基于非均勻采樣提高模型的性能和效率，尤其是在生成語音的早期階段，有助于模型更準確地捕捉目標語音的輪廓。端到端的系統設計：F5-TTS的系統設計簡單直接，從文本輸入到語音輸出，省略傳統的復雜設計，如音素對齊和時長預測，簡化模型的訓練和推理過程。F5-TTS的項目地址GitHub倉庫：https://github.com/SWivid/F5-TTSHuggingFace模型庫：https://huggingface.co/SWivid/F5-TTSarXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2410.06885在線體驗Demo：https://huggingface.co/spaces/mrfakename/E2-F5-TTSF5-TTS的應用場景有聲讀物和播客：將電子書籍或文章轉換成有聲書，提供給視力受限的人群或喜歡聽書的用戶。語音助手和聊天機器人：為智能設備和在線服務提供自然聽起來的語音反饋，提升用戶體驗。語言學習和教育：幫助學習者練習發音和聽力，提供語言學習的輔助工具。新聞和媒體：自動生成新聞報道的語音版本，為廣播電臺和在線新聞平臺提供自動化的內容生產。客戶服務：在客戶服務系統中使用，提供自動語音響應，改善客戶體驗。 
