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多语种语音生成模型，支持3秒声音克隆与流式合成
CosyVoice 是阿里巴巴达摩院 FunAudioLLM 团队开发的多语种大语音生成模型，提供推理、训练和部署的全栈能力。其核心能力包括仅需 3 秒参考音频即可实现零样本声音克隆，覆盖 9 种常见语言和 18 种以上中文方言，并支持跨语种克隆。模型采用 LLM 生成语义 Token 与 Flow Matching 渲染声波的双阶段架构，CosyVoice 2.0 起支持双向流式合成，延迟低至 150ms。CosyVoice 3.0 引入多任务 Tokenizer 和可微分奖励模型后训练，训练数据扩展至 100 万小时。项目采用 Apache-2.0 许可证，支持本地部署，提供 Docker、FastAPI、gRPC、vLLM、TensorRT-LLM 等多种部署方式。
对比两款开源轻量级 TTS：Supertonic 跨平台部署，MOSS-TTS-Nano 零样本声音克隆
本文档对比两款开源轻量级 TTS 系统：Supertonic 与 MOSS-TTS-Nano。Supertonic 由 Supertone Inc. 开发，基于 ONNX Runtime 完全本地运行，约 99M 参数，支持 31 种语言，提供 11 种语言 SDK，采用 Flow Matching 与语音自编码器架构，代码 MIT 许可，模型 OpenRAIL-M。MOSS-TTS-Nano 由 MOSI.AI 和复旦大学 OpenMOSS 团队开发，仅 0.1B 参数，基于 Audio Tokenizer + LLM 纯自回归架构，支持实时流式推理，可在 4 核 CPU 上运行，支持零样本声音克隆，输出 48kHz 立体声，Apache-2.0 许可。两者均解决传统 TTS 的部署、质量、工程与生态痛点，但侧重点不同：Supertonic 适合跨平台部署与极低资源设备，MOSS-TTS-Nano 适合声音克隆与中文 TTS。文档还包含架构原理、系统架构、关键流程、应用场景、优缺点与选型建议。