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🎯 概述

在文本到语音（TTS）领域，MaskGCT（Masked Generative Codec Transformer）带来了革命性的创新。它是一个完全非自回归的TTS模型，不再依赖文本和语音的显式对齐信息，也不需要进行音素级的时长预测。简而言之，MaskGCT是一个两阶段模型：第一阶段从文本预测语义令牌，这些令牌来自于一个自监督学习（SSL）语音模型；第二阶段，模型根据这些语义令牌预测声学令牌。

MaskGCT遵循“掩码与预测”的学习范式，训练时预测被掩码的语义或声学令牌，推理时则并行生成指定长度的令牌。最令人兴奋的是，MaskGCT在100,000小时的自然语音数据集上进行训练，实验证明其在质量、相似性和可理解性方面超越了当前的零样本TTS技术。音频示例可以在演示页面体验。

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📰 最新动态

• 2024/10/19：发布MaskGCT，训练于Emilia数据集，达到零样本TTS的最先进性能（SOTA）。

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🚀 快速开始

要运行MaskGCT模型，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 克隆仓库并安装环境：您可以选择部分克隆（partial clone）或完整克隆（full clone）。
2. 运行Jupyter Notebook / Gradio演示 / 推理脚本。

部分克隆

由于Amphion仓库较大，您可以使用稀疏检出（sparse-checkout）只下载所需的代码：

# 下载元信息
git clone --no-checkout --filter=blob:none https://github.com/open-mmlab/Amphion.git

# 进入仓库目录
cd Amphion

# 设置稀疏检出
git sparse-checkout init --cone
git sparse-checkout set models/tts/maskgct

# 下载所需代码
git checkout main
git sparse-checkout add models/codec utils

完整克隆

如果您希望下载整个仓库，您可以使用以下命令：

git clone https://github.com/open-mmlab/Amphion.git

# 进入仓库目录
cd Amphion

安装环境

确保您在Amphion目录下。如果不在，请使用cd命令切换到该目录。由于我们使用phonemizer将文本转换为音素，您需要先安装espeak-ng：

# 对于Debian类发行版（如 Ubuntu、Mint 等）
sudo apt-get install espeak-ng

# 对于RedHat类发行版（如 CentOS、Fedora 等） 
sudo yum install espeak-ng

# 对于Windows用户，请访问 https://github.com/espeak-ng/espeak-ng/releases 下载.msi安装程序

然后，使用conda配置环境：

conda create -n maskgct python=3.10
conda activate maskgct

pip install -r models/tts/maskgct/requirements.txt

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🧑‍🏫 模型介绍

MaskGCT提供了以下预训练模型：

模型名称	描述
Semantic Codec	将语音转换为语义令牌。
Acoustic Codec	将语音转换为声学令牌并从中重构波形。
MaskGCT-T2S	使用文本和语义令牌预测语义令牌。
MaskGCT-S2A	根据语义令牌预测声学令牌。

所有预训练模型均可从HuggingFace下载，您也可以使用HuggingFace的API：

from huggingface_hub import hf_hub_download

# 下载semantic codec模型
semantic_code_ckpt = hf_hub_download("amphion/MaskGCT", filename="semantic_codec/model.safetensors")

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🎧 模型评估结果

MaskGCT在多个数据集上进行了评估，结果展示了其在多个指标上优越的表现：

系统	SIM-O↑	WER↓	FSD↓	SMOS↑	CMOS↑
		LibriSpeech test-clean
Ground Truth	0.68	1.94		4.05±0.12	0.00
VALL-E	0.50	5.90	–	3.47 ±0.26	-0.52±0.22
VoiceBox	0.64	2.03	0.762	3.80±0.17	-0.41±0.13
NaturalSpeech 3	0.67	1.94	0.786	4.26±0.10	0.16±0.14
MaskGCT	0.687(0.723)	2.634(1.976)	0.886	4.27±0.14	0.10±0.16

这些结果表明，MaskGCT在LibriSpeech等主流数据集上表现优异，特别是在相似性和语音质量方面显示出显著提升。

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⚙️ 训练数据集

MaskGCT的训练数据集是Emilia，这是一个多语言、多样化的自然语音数据集，专为大规模语音合成任务设计。在这项工作中，使用了Emilia中的英语和中文数据，总量达100,000小时。

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📚 参考文献

如果您在研究中使用了MaskGCT，请引用以下文献：

@article{wang2024maskgct,
  title={MaskGCT: Zero-Shot Text-to-Speech with Masked Generative Codec Transformer},
  author={Wang, Yuancheng and Zhan, Haoyue and Liu, Liwei and Zeng, Ruihong and others},
  journal={arXiv preprint arXiv:2409.00750},
  year={2024}
}

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🎬 结语

MaskGCT不仅仅是一个TTS模型，它代表了一个全新的研究方向。通过打破传统的自回归生成框架，MaskGCT真正实现了高效的并行推理，尤其在零样本学习场景中展现了强大的潜力。无论您是研究者还是开发者，MaskGCT都能为更自然、更智能的语音合成提供支持。