B站出海的强有力支柱：最新开源文本转语音模型IndexTTS-2.0标志零样本TTS进入双维度时代

主要观点总结

本文介绍了哔哩哔哩IndexTTS团队开发的最新文本转语音模型IndexTTS-2.0，该模型具有零样本条件下的多情感、跨语言语音生成能力。通过创新性的时长编码机制，解决了传统自回归模型难以精确控制语音时长的问题，同时支持音色与情感的自由组合。该模型在多个指标上全面超越现有系统，广泛应用于AI配音、视频翻译、有声读物等场景。研究团队已开放模型权重与代码，更多开发者和研究人员可以基于IndexTTS2构建个性化的语音交互应用。

关键观点总结

关键观点1: IndexTTS-2.0模型的特点和创新

IndexTTS-2.0是一种基于零样本条件的文本转语音模型，具有多情感和跨语言生成能力。通过创新的时长编码机制，解决了传统自回归模型难以精确控制语音时长的问题。同时支持音色与情感的自由组合，实现了精准的情感表现力。

关键观点2: IndexTTS-2.0模型的实验表现

IndexTTS-2.0在多个公开基准测试集上的表现优于其他最先进的开源模型，包括LibriSpeech和SeedTTS等。在情感测试集上的情感相似度高达0.887，情感MOS评分达到4.22，合成的语音情绪饱满、渲染自然。

关键观点3: IndexTTS-2.0模型的应用场景

IndexTTS-2.0广泛应用于AI配音、视频翻译、有声读物、动态漫画、语音对话等场景。尤其为B站优质内容的出海提供了关键技术支持，降低了高质量内容跨语言传播的门槛。

关键观点4: 研究团队的介绍

研究团队为哔哩哔哩Index语音团队，专注于音频技术创新，致力于音频生成、语音合成与音乐技术的前沿探索。团队通过深度学习与神经网络技术的不断突破，为学术界与工业界提供高质量的语音合成技术支持与创新方案。

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