VoiceSculptor：西北工业大学、语图智能等机构推出的音色设计模型

VoiceSculptor是由西北工业大学、语图智能联合推出的前沿音色设计模型，创新性地通过自然语言指令实现语音合成的全维度精细控制。模型支持对音色的性别、年龄、语速、音调、音量及情感等核心属性进行灵活调校，并融合检索增强生成（RAG）技术强化复杂指令理解能力。生成的音频可直接用于高效音色克隆，赋能个性化语音合成、虚拟人声、交互式AI等多元场景，推动语音合成技术向高自由度、高精度可控方向进阶。

VoiceSculptor核心功能：

1、自然语言指令驱动音色生成：

无需专业参数调试，用户仅需用文字描述期望的语音特征（如“温暖知性的女性声线，语速平缓，带温和情感”），即可实现高度定制化的语音合成，零门槛玩转音色设计。

2、全维度细粒度属性调控：

支持对性别、年龄、语速、音调、音量、情感表达等语音属性进行精细化调节，从细微的语气起伏到整体的声线风格，均可按需精准定制，满足个性化需求。

3、RAG技术强化复杂指令理解：

引入检索增强生成技术，大幅提升模型对复杂、域外自然语言指令的理解能力，即使是模糊或多样化的描述，也能精准匹配对应的语音效果，增强泛化性与鲁棒性。

4、高效音色克隆与语音迁移：

生成的音频可直接作为提示波形，无缝对接 CosyVoice2 完成快速音色克隆与下游语音合成任务，实现高质量的音色迁移与批量生成。

5、多场景角色扮演语音生成：

支持根据角色设定生成差异化语音风格，无论是悬疑小说的沉稳演播、新闻主播的干练播报，还是童话旁白的活泼灵动，均可一键生成，适配多元内容创作需求。

VoiceSculptor技术原理：

1、语音设计模块（Voice Design）：

以 LLaSA 模型为核心基座，联合训练自然语言指令、细粒度属性 Token 与目标文本，将文本描述精准映射为语音特征表示；再通过 XCodec2 解码器，将特征向量还原为高质量音频波形，完成“指令-特征-语音”的转化闭环。

2、检索增强生成（RAG）技术：

基于 Qwen3-Embedding-0.6B 模型将海量自然语言指令向量化，并存储于 Milvus 数据库；推理阶段，对输入指令进行向量检索，匹配相似历史指令作为参考，显著提升模型对复杂指令的理解和生成精度。

3、语音克隆模块（Voice Clone）：

深度集成 CosyVoice2 技术，将语音设计模块生成的音频作为提示波形输入，通过高效音色克隆算法，快速生成与提示波形风格一致的语音，满足批量合成与个性化迁移需求。

4、训练策略：

基于大规模标注音色属性的语音样本，采用“持续预训练+有监督微调”的组合训练策略，兼顾模型的泛化能力与生成效果，确保在不同场景下的语音输出稳定可靠。

VoiceSculptor多元应用场景：

1、个性化语音合成：

为智能音箱、个人语音助手、导航设备等定制专属语音包，让冰冷的智能设备拥有贴合用户喜好的“专属声线”。

2、虚拟人声与数字人：

为虚拟主播、虚拟客服、游戏虚拟角色等生成自然生动的语音，提升虚拟形象的表现力与互动感，增强用户沉浸体验。

3、有声内容创作：

赋能有声读物、广播剧、动画配音等领域，一键生成多角色、多风格语音，大幅缩短内容制作周期，降低专业配音成本。

4、交互式AI系统：

为智能客服、聊天机器人等提供自然语言可控的语音输出，让人机对话更流畅自然，提升服务体验与用户满意度。

5、教育与培训：

为教育软件定制多样化语音讲解，模拟历史人物演讲、学科老师授课、卡通角色对话等场景，让学习过程更富趣味性。

进入VoiceSculptor项目GitHub仓库官网入口

一款由西北工业大学 ASLP 实验室开发的开源语音理解模型——OSUM

标签： 西北工业大学, 语图智能

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