Spark-TTS：LLMに基づく効率的な音声合成ツール｜シングルストリーム非連結音声符号化技術の分析

スパーク-TTSは、SparkAudioチームによって開発された革新的な音声合成(TTS)モデルです。BiCodecアーキテクチャ大規模言語モデリング（LLM）技術により、音声合成の分野で効率と音質の両面で画期的な進歩を遂げた。

I. 技術的アーキテクチャ：シングルストリーム非連結音声符号化

1. BiCodecデザイン・プリンシプル
   Spark-TTSは、以下の提案を通じてこれを可能にした。BiCodecエンコーダーこれは、音声信号を2つの相補的なタイプのトークンに分解する：
   • 低ビットレートのセマンティック・トークン言語内容（音素、イントネーションなど）のエンコードに重点を置く。
   • 固定長のグローバル・トークン話者の特徴（音色、発音の癖など）の抽出
     この非結合設計は、98.2%の音波再生を維持しながら、モデル・パラメーターを30%削減する。
2. LLMとCoT生成フレームワーク
   合体Qwen2.5 大規模言語モデリングチェーン・オブ・ソート（CoT）生成法により、システムは音声リズムを動的に最適化することができる：
   • リアルタイムでテキストの感情色を分析する（疑い、強調など）
   • 一時停止位置と速度変更の自動調整

II.核となる強み：効率性と品質は両立する

• 発電速度の向上従来のTTSモデルと比較して2.7倍高速な推論（42.5スピーチフレーム/秒の実測値）¹
• 多言語サポート中国語、英語、日本語、韓国語を含む12言語の混合入力とシームレスな切り替えをサポート。
• トーンコントロールTP3Tの類似度は93.61。²

III.応用シナリオ

1. インテリジェントなカスタマーサービス感情表現を用いた多言語応答をリアルタイムに生成
2. オーディオ・コンテンツ制作高品質オーディオブック/ポッドキャストのバッチ生成。
3. アクセシビリティ視覚障害者のための自然でスムーズな対話音声

開発者は、GitHubリポジトリから完全なコードと事前にトレーニングされたモデルにアクセスできます。このプロジェクトが提供するのは

• すぐに使えるPython APIインターフェース
• 軽量展開オプション（最低2GBのビデオメモリGPUサポート）
• マルチシナリオ設定テンプレート（ライブストリーミング、教育、ヘルスケアなど）

研究チームは論文「Spark-TTS: An Efficient LLM-Based Text-to-Speech Model with Single-Stream Decoupled Speech Tokens」の中で、このモデルがMOS（平均意見スコア）テストで4.31点（5点満点）を達成したことを検証している。を達成することを確認しました。この画期的な成果により、音声合成技術は「高効率・高忠実度」の新時代に突入した。