基于Qwen2.5大模型的Spark-TTS，零样本语音克隆，CPU可运行之本地摆设（Win ...

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在人工智能期间，语音合成（TTS）技术已成为人机交互的焦点组件之一。然而，传统TTS体系长期受限于多阶段架构复杂、语音控制本领弱、跨语言表现差等问题。
基于Qwen2.5大模型的**Spark-TTS**横空出世，依附其创新的BiCodec编码技术、零样本语音克隆本领和细粒度语音控制，迅速成为开源社区的热门。
技术突破：Spark-TTS的三大创新

1、BiCodec：重新界说语音编码 Spark-TTS首创BiCodec单流语音编码器，将语音分解为两类焦点编码：

• 语义Tokens：低比特率捕捉语言内容，确保信息的高效传输。
  
• 全局Tokens：固定长度编码语言人属性（音色、性别、语调等）。 这种设计简化了传统TTS的多模型协作流程，实现端到端生成，推理速度提拔30%以上
  

2、零样本语音克隆：无需训练，秒级复刻
仅需3秒参考音频，Spark-TTS即可生成高度相似的个性化语音，音色一致性（SIM）指标超越同类模型如LLaMA-TTS。其焦点在于结合Qwen2.5的语言理解本领与BiCodec的解码精度，突破了传统TTS依赖大量训练数据的限制。
3、细粒度语音控制：从参数到情感的精准调治

• 粗粒度：性别、情感风格一键切换。
  
• 细粒度：音高、语速、停顿时长可逐句微调。 用户以致可通过文本形貌生成虚拟音色（如“沉稳的中年男声，语速加快20%”），远超传统基于参考音频的模拟方式。
  

功能实测：性能与结果全解析

• 多语言与跨语种切换 Spark-TTS支持中英文无缝切换，无需单独训练语言模型。比方，输入混合文本“2025年Q1财报增长15%”，合成语音能自然处理数字与语言边界，制止传统TTS的机器断句问题 。
  
• 语音质量指标
  
  
  
  • 自然度（MOS）：评分>4.5（满分5），接近真人程度。
    
  • 重修质量：在STOI、PESQ等指标上超越VITS、FastSpeech2等主流模型。
    
  • 及时性（RTF）
    ：单GPU推理速度达0.15秒/秒，满足及时交互需求。
    
  
  
• 实战对比：与其他开源TTS的差别 数据来源：公开评测与社区实测
     项目零样本克隆多语言支持细粒度控制推理速度Spark-TTS✅中英✅快CosyVoice2✅中英❌中等Fish-Speech❌中英日❌慢
  

本地摆设

那么接下来，我们将在本地电脑摆设这款开源的文本转语音模型，看看结果是否真如官方所宣传的那般。
我还是一如既往的使用python3自带的venv模块来创建python 虚拟情况，当然，你也是可以使用anaconda或着miniconda等软件来搭建python 虚拟情况。
我本地电脑使用python的版本，始终是python 3.10.9，体系则是windows11。
创建python虚拟情况

1. python -m venv Spark-TTS-env
2. cd Spark-TTS-env/Scripts
3. activate

复制代码

clone推理代码

Spark-TTS的推理代码托管于享誉全球的github.com上，倘若你的电脑安装了git，那么直接在Terminal中执行以下命令，便把Spark-TTS推理代码下载到你的电脑硬盘里。

1. git clone https://github.com/SparkAudio/Spark-TTS.git

复制代码

安装项目所需的依赖

1. pip install -r requirements.txt

复制代码

安装CUDA版的torch（可选）

这一步是可选的，项目是可以通过CPU来推理的，也就是刚刚安装的torch是CPU版的，假如你想要使用GPU来加速推理，那么，就先卸载CPU版的torch，安装支持GPU的torch。

我们在安装CUDA版torch，其版本尽量于requirements.txt文件中的torch版本一样。

1. pip install torch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

复制代码

下载模型

1、我们在项目根路径下创建一个名为download_model.py文件，输入以下内容。

1. from huggingface_hub import snapshot_download
2. import os
4. # Set download path
5. model_dir = "pretrained_models/Spark-TTS-0.5B"
7. # Check if model already exists
8. if os.path.exists(model_dir) and len(os.listdir(model_dir)) > 0:
9.     print("Model files already exist. Skipping download.")
10. else:
11.     print("Downloading model files...")
12.     snapshot_download(
13.         repo_id="SparkAudio/Spark-TTS-0.5B",
14.         local_dir=model_dir,
15.         resume_download=True  # Resumes partial downloads
16.     )
17.     print("Download complete!")

复制代码

在执行python download_model.py命令之前，你得在Terminal(黑窗口)设置好网络，否则是下载不了模型的。

2、对于国内网友，长期遭受网络限制，可以在hf-mirror.com上下载模型。

1. mkdir pretrained_models
2. git clone https://hf-mirror.com/SparkAudio/Spark-TTS-0.5B pretrained_models/Spark-TTS-0.5B

复制代码

运行 webui.py

等加载好模型后，会在我们电脑默认浏览器中的自动打开一页签。
我们先来使用模型自带的声音，来合成声音。

接下来，我们选择voice clone功能，来克隆音色，最终合成声音。
我这里使用的是伊万卡-特朗普一段在综艺频道的声音，当然，你也可以使用其他人的声音，前提是得得到别人授权的，否则的话……。
还有，待克隆的声音的采样率得是16KHZ，wav格式最佳。

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