【AI大模型前沿】NeuTTS Air：Neuphonic打造的超拟真离线语音合成模型
NeuTTS Air是由Neuphonic开发的一款超拟真、可离线运行的文本到语音（TTS）模型。它以0.5B参数的Qwen语言模型为基础，结合自研的NeuCodec音频编解码器，实现了在本地设备上的高效语音合成。NeuTTS Air不仅能够生成自然流畅、接近真人的语音，还具备即时语音克隆功能，仅需3秒音频样本即可精准复刻说话者的声音。其紧凑的架构设计使其在性能、速度和质量之间达到了绝佳的平衡，能
系列篇章💥
前言
在人工智能技术飞速发展的当下，语音合成（TTS）技术正逐渐渗透到我们生活的各个角落。从智能语音助手到各种互动娱乐应用，TTS模型为人们带来了更加便捷和自然的交互体验。然而，大多数高质量的TTS模型都依赖于云端计算，这不仅限制了其在离线环境中的应用，还可能引发数据隐私和安全问题。NeuTTS Air的出现，打破了这一局限，为TTS技术的发展开辟了新的道路。
一、项目概述
NeuTTS Air是由Neuphonic开发的一款超拟真、可离线运行的文本到语音（TTS）模型。它以0.5B参数的Qwen语言模型为基础，结合自研的NeuCodec音频编解码器，实现了在本地设备上的高效语音合成。NeuTTS Air不仅能够生成自然流畅、接近真人的语音，还具备即时语音克隆功能，仅需3秒音频样本即可精准复刻说话者的声音。其紧凑的架构设计使其在性能、速度和质量之间达到了绝佳的平衡，能够在中端设备上实现实时推理，广泛应用于离线语音助手、智能玩具、本地AI Agent嵌入式语音接口、游戏与互动角色配音以及对隐私敏感的医疗、司法、教育等领域。
二、核心功能
（一）高拟真语音合成
NeuTTS Air生成的语音具有良好的韵律、停顿和音色连续性，其自然度在同类尺寸模型中表现出色，相比传统拼接式或参数化TTS，其输出更少机械感，更适合需要“拟人化”表达的应用。在社区演示中，其自然度的MOS评分约为4.2-4.5（满分5分），与Google WaveNet在1/10大小下相当。
（二）离线运行支持
模型以GGML格式提供，专为CPU推理和低内存环境设计，可在多种设备上运行，包括智能手机（Android/iOS）、笔记本电脑（x86/ARM）、树莓派、Jetson等嵌入式平台。无需GPU加速，也不依赖持续网络连接，真正实现“端侧闭环”，特别适用于网络覆盖不足或对数据安全有高要求的场景。
（三）即时语音克隆
通过一段简短的参考音频（如3秒说话录音），NeuTTS Air可快速提取声纹特征，生成带有个人音色的语音输出。这一功能可用于创建个性化语音助手、辅助沟通设备（如为语言障碍者定制声音）、教育类交互产品等。使用3秒参考音频，通过嵌入上的余弦距离测量的说话人相似性达到85-90%；使用15秒输入可提高到95%以上。
（四）轻量级架构
NeuTTS Air采用简洁高效的两段式架构，即基于LM + Codec的混合架构。Qwen 0.5B语言模型负责文本理解与音素预测，具备轻量但具备上下文建模能力；NeuCodec编解码器则将隐变量流解码为高保真音频，使用单码本实现低比特率下的优质还原。这种设计在模型大小、推理速度与语音质量之间取得了实用平衡，避免了大模型带来的部署难题。
（五）隐私保护
NeuTTS Air的所有处理过程均在本地完成，无需将数据上传至云端，从而确保了用户隐私不受侵犯和数据安全可靠。此外，生成的语音结果内置水印，这不仅确保了其可溯源性，也保障了合规使用。
（六）多平台兼容
NeuTTS Air支持多种操作系统和设备平台，包括移动设备、个人电脑、树莓派等，易于集成到各种应用中。
（七）实时推理能力
在中端设备上，NeuTTS Air可实现实时语音合成，满足即时交互应用需求。例如，在CPU上（如Intel i5或ARM-based Raspberry Pi 5）实时因子（RTF）<0.5，以约50个标记/秒生成24kHz音频；在中等笔记本电脑上，完整句子的合成时间不到1秒。
三、技术揭秘
（一）基于LM + Codec的混合架构
NeuTTS Air巧妙地结合了语言模型（LM）和音频编解码器（Codec）的优势，实现了高效且高质量的文本到语音转换。这种混合架构充分发挥了语言模型在文本理解方面的强大能力，以及音频编解码器在音频生成方面的高效性，从而在保证语音质量的同时，提高了模型的运行效率。
（二）语言模型优化
NeuTTS Air采用了Qwen 0.5B语言模型，该模型经过深度优化，显著提升了文本的理解能力和语音生成的自然度与准确性。通过优化文本理解与生成，Qwen 0.5B语言模型能够更好地捕捉文本中的语义信息，从而生成更加自然流畅的语音。
（三）自研NeuCodec音频编解码器
NeuCodec是Neuphonic自主研发的单码本结构音频编解码器，能够实现高保真且低码率的音频生成。在最小感知损失（PESQ >3.5在干净语音上）下，NeuCodec可实现0.8kbps压缩，优于传统编解码器如Opus在神经任务中的表现。这使得NeuTTS Air能够在保持高质量语音输出的同时，降低模型的存储和计算需求。
（四）GGML格式支持
NeuTTS Air提供GGML格式，使得模型能够在多种平台（如CPU、移动端）上高效运行。GGML格式的采用，不仅提高了模型的兼容性，还进一步优化了模型在不同设备上的运行效率。
（五）实时推理优化
通过精细的功耗优化，NeuTTS Air确保在中端设备上也能实现实时语音合成。这种优化不仅涉及到模型结构的调整，还包括对硬件资源的合理利用，从而在保证实时性的同时，降低了模型的功耗。
（六）语音克隆技术
NeuTTS Air的语音克隆技术利用极少量的音频样本（仅需3秒），即可快速准确地克隆出说话者的声音。这一技术的核心在于对音频特征的有效提取和建模，使得模型能够快速适应不同的说话者。
四、应用场景
（一）离线语音助手
在没有网络连接的环境中，NeuTTS Air可为用户提供语音交互服务，如智能家居控制、车载语音助手等。其离线运行能力和高拟真语音合成效果，能够为用户提供更加自然和便捷的交互体验。
（二）智能玩具
NeuTTS Air能够为儿童玩具提供自然语音交互，增强玩具的趣味性和互动性。通过即时语音克隆功能，玩具还可以根据孩子的声音进行个性化回应，进一步提升孩子的参与感。
（三）本地AI Agent
作为本地运行的AI助手的语音接口，NeuTTS Air提供更安全、私密的语音交互体验。其隐私保护功能确保了用户的语音数据不会泄露，适用于对数据安全要求较高的场景。
（四）游戏与互动娱乐
在游戏和互动娱乐应用中，NeuTTS Air可用于为游戏角色和互动场景生成个性化语音。其高拟真语音合成效果和实时推理能力，能够为用户带来更加沉浸式的体验。
（五）隐私敏感领域
在医疗、司法、教育等对数据隐私要求高的场景中，NeuTTS Air的本地处理和隐私保护功能使其成为理想的语音解决方案。其内置水印机制进一步确保了语音数据的可溯源性和合规性。
（六）移动设备应用
NeuTTS Air在手机、平板等移动设备上，为各种应用提供离线语音功能。其优化的功耗和实时推理能力，使其能够在移动设备上高效运行，减少对网络的依赖。
五、快速使用
（一）环境准备
- 克隆Git仓库：首先，需要从GitHub克隆NeuTTS Air的仓库。
git clone https://github.com/neuphonic/neutts-air.git
cd neutts-air
- 安装
espeak：espeak是NeuTTS Air运行所需的一个依赖项。根据操作系统选择相应的安装方式：
- Mac OS：
brew install espeak
- Ubuntu/Debian：
sudo apt install espeak
- Windows：Windows用户可能需要运行以下命令（参考bootphon/phonemizer#163）：
$env:PHONEMIZER_ESPEAK_LIBRARY = "c:\Program Files\eSpeak NG\libespeak-ng.dll"
$env:PHONEMIZER_ESPEAK_PATH = "c:\Program Files\eSpeak NG"
setx PHONEMIZER_ESPEAK_LIBRARY "c:\Program Files\eSpeak NG\libespeak-ng.dll"
setx PHONEMIZER_ESPEAK_PATH "c:\Program Files\eSpeak NG"
- 安装Python依赖
安装运行模型所需的Python依赖项。NeuTTS Air支持python>=3.11。
pip install -r requirements.txt
- （可选）安装
llama-cpp-python
如果需要使用GGUF格式的模型，则需要安装llama-cpp-python。
pip install llama-cpp-python
- （可选）安装
onnxruntime
如果需要使用.onnx格式的解码器，则需要安装onnxruntime。
pip install onnxruntime
（二）基本使用示例
运行以下命令，使用NeuTTS Air合成语音：
python -m examples.basic_example \
--input_text "My name is Dave, and um, I'm from London" \
--ref_audio samples/dave.wav \
--ref_text samples/dave.txt
（三）代码块使用示例
以下是一个简单的Python代码示例，展示如何使用NeuTTS Air生成语音：
from neuttsair.neutts import NeuTTSAir
import soundfile as sf
# 初始化NeuTTSAir模型
tts = NeuTTSAir(
backbone_repo="neuphonic/neutts-air-q4-gguf", # 使用GGUF格式的模型
backbone_device="cpu", # 在CPU上运行
codec_repo="neuphonic/neucodec", # 使用NeuCodec编解码器
codec_device="cpu" # 在CPU上运行
)
# 输入文本
input_text = "My name is Dave, and um, I'm from London."
# 参考文本和音频
ref_text = "samples/dave.txt"
ref_audio_path = "samples/dave.wav"
# 读取参考文本
ref_text = open(ref_text, "r").read().strip()
# 编码参考音频
ref_codes = tts.encode_reference(ref_audio_path)
# 生成语音
wav = tts.infer(input_text, ref_codes, ref_text)
# 保存生成的语音文件
sf.write("test.wav", wav, 24000)
（四）流式合成
NeuTTS Air还支持流式合成模式，音频会随着生成而逐块输出。这需要安装pyaudio库。运行以下命令：
python -m examples.basic_streaming_example \
--input_text "My name is Dave, and um, I'm from London" \
--ref_codes samples/dave.pt \
--ref_text samples/dave.txt
（五）准备参考音频
NeuTTS Air的语音克隆功能需要以下两个输入：
- 参考音频样本（
.wav文件） - 文本字符串
模型会根据参考音频的风格合成输入文本的语音，从而实现即时语音克隆功能。为了获得最佳效果，参考音频样本应满足以下条件：
- 单声道
- 采样率为16-44kHz
- 时长为3-15秒
- 保存为
.wav文件 - 清晰，背景噪音尽可能少
- 自然连续的语音，如独白或对话，停顿较少，以便模型能够有效捕捉语调
六、结语
NeuTTS Air作为一款超拟真、可离线运行的TTS模型，凭借其强大的语音合成能力、即时语音克隆功能以及轻量级架构，为TTS技术的发展带来了新的突破。它不仅满足了离线环境下的语音交互需求，还为隐私保护和数据安全提供了有力保障。无论是应用于智能家居、智能玩具、本地AI Agent，还是游戏与互动娱乐等领域，NeuTTS Air都展现出了巨大的应用潜力。随着技术的不断发展和完善，NeuTTS Air有望为更多行业和应用场景带来更加自然、高效和安全的语音交互体验。
七、项目地址
- GitHub仓库：https://github.com/neuphonic/neutts-air
- Hugging Face模型库：https://huggingface.co/neuphonic/neutts-air
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