小米 AI 实验室新一代 Kaldi 团队（k2-fsa）已推出了 OmniVoice，一款能覆盖 600+ 语种的语音克隆 TTS 模型。目前，OmniVoice 的训练、推理代码以及模型权重已全部开源。

OmniVoice 核心优势有三点：

• 极简的超强架构：OmniVoice 是现有非自回归 TTS 模型中最简单的，且合成语音质量最好，同时还具有训练和推理速度上的巨大优势；
• 多语言能力顶尖：覆盖646种语种，在中英文上保持优异能力的同时，让低资源小语种也能实现高质量合成，性能超越商用系统；
• 实用性强：多维度可控，适配多种实际应用场景

根据介绍，OmniVoice 的模型架构极为简洁，仅包含一个双向的Transformer 网络，模型输入为按顺序排列的文本 token 和多码本声学 token，训练方式就是对多码本声学token进行随机 mask，然后预测被 mask 掉的 token。这可能是目前最简单的非自回归 TTS 模型架构，没有对文本的单独建模，没有 CNN+Transformer 的混合结构，也没有文本到语义 token 再到声学 token 的层级预测。

OmniVoice 是一个基于离散语音 token 的非自回归 TTS 模型。此前这一类模型通常需要采用两阶段建模，即先预测单码本的语义（semantic）token，再预测多码本的声学（acoustic）token，这种级联方案可以简化每个模块的训练难度，但也会造成级联误差，带来性能瓶颈。近期也有工作尝试将离散非自回归架构修改为端到端的方式，然而，即使采用结合了语义知识蒸馏的复杂方案，其性能依然与两阶段模型存在差距，更不要说超越两阶段模型。

而 OmniVoice 能把单阶段的离散非自回归架构做到超越两阶段的性能，其核心在于两个非常简单易行的技巧：一是使用全码本随机 mask，二是使用预训练 LLM 作为参数初始化。

为了提高 OmniVoice 在实际场景中的可用性，项目团队进一步为模型增加了多个维度的控制能力。

首先，为模型新增了基于说话人属性的音色设计能力，可通过性别、年龄、音调、方言、口音等控制音色，同时额外支持耳语风格。这一能力的扩展在 OmniVoice 的架构下非常简单，只需在输入序列最前方的指令（instruct）文本中加入对应说话人属性标注即可。

第二，考虑到实际使用场景中，收音设备和录音环境往往并不完美，难以提供音质完美的参考音频。为了解决这个问题，在模型训练中加入了一个参考音频去噪任务，对一小部分训练数据，在语音的提示（prompt）部分添加噪声和混响，而待预测部分则保持原状，同时在指令（instruct）部分给模型添加 <*denoise*> 标签，这样模型就能学到 <*denoise*> 标签时执行去噪任务，提取出带噪语音中的说话人音色。这样，即便提供的参考音频声学环境并不理想，模型也能合成较高质量的语音。

第三，还支持在模型中插入笑声、叹气声等副语言符号，让模型输出更灵活、更有表现力。

第四，模型能力再强，有时也会出现读错字的问题，尤其中文多音字和英文专有名词。为了解决这一问题，其在训练中采用了拼音/音素与文字混合输入的格式，这样在推理时，就可以通过拼音纠正中文错误发音，通过音素纠正英文错误发音，大幅提升模型的可靠性和可用性。