Ming-omni-tts音频生成模型官网使用入口，优于SeedTTS、GLM-TTS

Ming-omni-tts是蚂蚁集团开源的统一多模态音频生成模型，采用自回归架构，实现语音、音乐、音效一体化生成。模型支持以自然语言指令对语速、音调、音量、情感、方言进行细粒度调控，其中粤语控制准确率达93%，情感控制准确率46.7%，超越CosyVoice3。

Ming-omni-tts核心功能：

1、统一多模态音频生成：

业界首个可在单通道内联合生成语音、环境音、音乐的自回归模型，打造沉浸式听觉体验。

2、细粒度语音可控生成：

支持自然语言指令精准调节语速、音调、音量、情感、方言；粤语准确率 93%，情感准确率 46.7%。

3、智能零样本声音设计：

内置 100+ 高品质音色，支持通过文本描述快速定制音色，3–10 秒参考音频即可完成音色克隆。

4、高效低延迟推理：

采用「Patch-by-Patch」压缩机制，LLM 推理帧率降至 3.1Hz，显著降低时延与算力开销。

5、专业文本归一化：

精准朗读数学公式、化学方程式等专业文本，内部测试集 CER 仅 1.97%。

6、多语言与零样本 TTS：

支持中英等多语言合成与跨语言迁移；零样本场景下 WER 低至 0.83%。

Ming-omni-tts技术原理：

1、统一连续音频 Tokenizer：

基于 VAE 的连续 Tokenizer，以 12.5Hz 帧率将语音、音乐、通用音频编码至统一隐空间。

2、Diffusion Transformer (DiT) Head：

扩散结构头，提升音频细腻度、自然度与生成稳定性。

3、Patch 生成策略：

以 patch=4、历史窗口=32 的配置，兼顾局部声学细节与长期时序一致性。

4、自回归统一生成架构：

单通道统一建模语音、音乐、音效，实现端到端多模态音频生成。

5、Patch-by-Patch 压缩机制：

大幅降低 LLM 推理帧率，平衡音质、延迟与计算成本。

6、指令微调对齐：

通过指令微调实现对语速、情感、方言等维度的细粒度自然语言控制。

Ming-omni-tts应用场景：

1、有声书与播客：

长文本高质量合成，Podcast TTS 任务 CER 仅 1.84%，适合有声读物、新闻播报、播客制作。

2、多语言内容创作：

支持中英双语及跨语言音色迁移，满足全球化内容生产与本地化配音。

3、游戏沉浸式音频：

一体化生成语音、背景音乐、环境音效，快速构建游戏场景听觉体验。

4、教育培训课件：

专业公式、学术内容精准朗读，适用于网课、知识点讲解、教辅语音。

5、智能客服与助手：

零样本克隆音色，快速定制品牌专属语音助手与客服音色。

6、广告营销配音：

支持情感与方言控制，可高效产出感染力强的广告、短视频、本地化营销语音。

进入Ming-omni-tts音频生成模型官网入口

Ming-omni-tts模型官网使用入口，大幅提升推理效率，推理帧率可低至3.1Hz，有效降低延迟

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标签： 蚂蚁集团, 音频多模态模型, 音频生成模型AI

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