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Spark-TTS语音合成模型是由Mobvoi联合多所顶尖学术机构最新推出的新一代语音合成技术。其核心创新在于BiCodec编码技术和与大型文本模型的融合，通过大型语言模型（LLM）实现高度准确且自然的语音合成。以下是其主要特点：

简洁高效：Spark-TTS基于Qwen2.5构建，无需额外的生成模型，如流匹配等。它直接从LLM预测的代码重建音频，简化了流程，提高了效率并降低了复杂性。

零样本语音克隆：支持零样本语音克隆，即使在没有针对特定语音的训练数据的情况下，也能复制说话者的声音。这对于跨语言和代码切换场景非常适用，允许在语言和语音之间无缝转换，而无需对每种语言和语音进行单独训练。

双语支持：支持中英文，并具备在跨语言和代码切换场景的零样本语音克隆能力，使得模型能够高自然度、高准确度地合成多种语言的语音。

可控语音生成：可以通过调整性别、音调、语速等参数创建虚拟说话人。

接下来，我们将提供详细的Spark-TTS一键使用和本地部署教程，手把手教你如何将模型部署到你的项目中，轻松享受高性能AI带来的便利。

一键使用教程：

本镜像具备开机自启动功能，只需开机即可访问网址使用。程序的一键启动、停止、重启方法及手动启动Web页面的方法详见文档。

基础环境最低要求：

环境名称 版本信息 Ubuntu 22.04.4 LTS Cuda V12.4.105 Python 3.12 NVIDIA Corporation RTX 4090

根据需求选择主机和镜像，一键创建实例。在租用实例页面，通过一键使用进入应用社区，搜索并选择Spark-TTS大模型，选择RTX 4090 GPU进行创建实例。

获取端口号并进入web页面。将获取到的链接复制到本地浏览器即可访问。

项目实例页面有一键复制代码的功能，按照功能代码提示操作即可实现程序的启动、停止、重启。

如果使用过程中遇到任何问题，可以参照文档进行解决，或者联系我们的客服人员获取帮助。

本地部署教程：

更新基础软件包并查看系统版本信息。配置apt国内源以提高软件安装速度。安装Vim编辑器、Git等常用软件和工具。

安装NVIDIA CUDA Toolkit 12.1。下载CUDA密钥环以验证CUDA软件包的签名。使用dpkg安装密钥环并更新apt包列表。安装CUDA Toolkit元包以完成CUDA的安装。配置CUDA的系统环境变量并激活。

安装Miniconda以管理Python包。从Anaconda的官方仓库下载Miniconda的安装脚本并运行。初次安装需要激活base环境。配置pip使用清华源加速下载速度。

从GitHub仓库克隆项目并进入项目目录。创建虚拟环境并安装模型依赖库。下载预训练模型并运行测试文件。

通过访问网页演示页面验证模型是否搭建成功。

以上就是Spark-TTS的两种使用教程。如有任何疑问，欢迎在评论区交流提问。点击下方网址即可立即使用Spark-TTS模型。如有疑问或需要技术支持，请随时联系我们。