文本到语音合成（Text to Speech，TTS）作为生成式人工智能（Generative AI 或 AIGC）的重要课题，在近年来取得了飞速发展。在大模型（LLM）时代下，语音合成技术能够扩展大模型的语音交互能力，更是受到了广泛的关注。
多年来，微软持续关注语音领域的技术研究与产品研发，为了合成高质量自然的人类语音，NaturalSpeech 研究项目（https://aka.ms/speechresearch）应运而生。
为了实现这个宏伟远景，NaturalSpeech 项目将目标拆分成几个阶段：
1）第一阶段，在单个说话人上取得媲美人类的语音质量。为此，研究团队在 2022 年推出了 NaturalSpeech 1，在 LJSpeech 语音合成数据集上达到了人类录音水平的音质。
2）第二阶段，高效地实现像人类一样多样化的语音合成，包含不同的说话人、韵律、情感、风格等。为此，研究团队在 2023 年推出了 NaturalSpeech 2，利用扩散模型（Diffusion Model）实现了零样本（Zero-Shot）的语音合成。
在 2024 年，该研究团队联合中科大、港中大（深圳）、浙大等机构联合发布了全新的系统：NaturalSpeech 3，它从语音数据的 “表示” 和 “建模” 两个角度出发，利用创新的属性分解扩散模型和属性分解语音神经编解码器 FACodec，通过 Data/Model Scaling，实现了零样本语音合成的重要突破，极大地向第二阶段目标迈进。
3）当前，该联合研究团队正在研究更自然的语音合成，最终实现像人类一样自然且随意的发声。
NaturalSpeech 3 论文链接: https://arxiv.org/abs/2403.03100
NaturalSpeech 3 Demo 演示: https://speechresearch.github.io/naturalspeech3
NaturalSpeech 3 论文一经推出就在国内外社交媒体上引发热议，推特网友盛赞：NaturalSpeech 3 是目前最好的零样本 TTS 模型，标题里的「Natural」可以说是当之无愧。
NaturalSpeech 3 可以仅仅通过 3s 的提示音频在没有见过的说话人上实现效果惊艳音色克隆
NaturalSpeech 3 不仅能够实现逼真的音色模型，还能够非常好的还原韵律，情感等特征。
可以感觉到，NaturalSpeech 3 生成的结果在音质和音色方面和真实音频几乎没有差别，并且非常好的复刻了提示音频中包含的情绪等语音信息。
NaturalSpeech 3 还可以对不同的属性使用不同的提示实现更为可控的生成，例如可以使用一个语速较快的人的声音作为 duration 的提示，使得生成的结果同样具有较快的语速。duration prompt,机器之心,3秒
可以发现，NaturalSpeech 3 的音色仍然和其他属性的 prompt 保持一致，但是跟随了 duration prompt 较快语速。
NaturalSpeech 3 的成功秘诀来自于基于属性分解的 Codec+Diffusion 建模范式以及 Data/Model Scaling。传统 TTS 系统因训练数据集有限，难以支持高质量的零样本语音合成。而最近的研究通过扩大语料库，虽有所进步，但在声音质量、相似性和韵律方面仍未达到理想水平。
NaturalSpeech 3 提出创新的属性分解扩散模型和属性分解神经语音编码器 FACodec，通过将语音分解成不同属性的子空间并根据不同的提示（prompt）分别生成，有效地降低了语音建模难度，从而大大提高了语音合成的质量和自然度。
与此同时，NaturalSpeech 3 通过将训练数据扩展到 20 万小时（这是迄今为止公开的研究工作中使用的最大规模数据）以及将模型大小扩展到 1B（2B 甚至更大的模型正在训练中），进一步提升语音合成的质量和自然度。
属性分解神经语音编解码器（FACodec）: NaturalSpeech 3 提出一种创新的属性分解神经语音编解码器（Codec）负责将复杂的语音波形转换成代表不同语音属性（内容、韵律、音色和声学细节）的解耦子空间，并从这些属性重构高质量的语音波形。
FACodec 通过使用语音编码器、音色提取器、三个分解向量量化器（分别针对内容、韵律和声学细节）、一个语音解码器以及多种训练技术的组合，实现了这一过程。这种设计促进了语音属性间的解耦，简化了 TTS 对语音表示的建模过程。
NaturalSpeech 3的属性分解神经语音编解码器FACodec
目前语音开源项目 Amphion 已经支持 NaturalSpeech 3 的核心组件 FACodec，并且已发布预训练模型。FACodec 作为 NaturalSpeech 3 的核心，能够将复杂的语音波形转换成表示内容、韵律、音色和声学细节等属性的解耦表示，并从这些属性重构高质量的语音波形。
这一技术能够显著降低语音的建模难度，研究人员可以利用 FACodec 复现 NaturalSpeech 3 或应用到语音合成、语音转换等各式各样的下游生成任务。
FACodec 预训练模型: https://huggingface.co/spaces/amphion/naturalspeech3_facodec
FACodec 代码: https://github.com/open-mmlab/Amphion/tree/main/models/codec/ns3_codec
属性分解扩展模型：NaturalSpeech 3 设计了多个扩散模型模块来分别建模音素持续时间、韵律、内容、声学细节（其中韵律，内容，声学细节共享一个Diffusion模型），而不需要单独对音色进行建模，因为音色特征可以直接从 prompt 中提取。此外，每一个扩散模型的 prompt 仅与该模块的语音因素相关，实现了对各个模块的可控性生成。
NaturalSpeech 3的属性分解扩散模型
SOTA 的语音合成效果：经过大量的实验验证，NaturalSpeech 3 在语音质量、相似性、韵律和可懂度方面均超越了现有最先进的 TTS 系统。特别是，在 LibriSpeech 测试集上，与真实语音相比，NaturalSpeech 3 在 CMOS 评分上达到了相当甚至更好的语音质量；在语音相似度方面，实现了新的最佳水平；在韵律建模上也展现了显著的改进。
NaturalSpeech 3和其它TTS系统比较
NaturalSpeech3在不同模型大小和数据量下的比较
FACodec的扩展用途： NaturalSpeech 3 中提出的FACodec不仅仅在非自回归语音合成中取得了很好的结果，而且进一步证明了其在自回归语音合成范式中的显著效果。作者们使用经典的自回归架构VALL-E，相比原本的基于RVQ的Codec，在音质、相似度、稳定性上都有非常显著的提升！这进一步说明了基于属性分解的语音表征的巨大空间。
Data/Model Scaling：值得一提的是，NaturalSpeech 3 还将模型拓展到 1B 大小、数据量拓展到 20 万小时左右，在提升合成语音质量，相似度，可理解性方等面的令人期待的结果，展示了较强的 Scaling 能力。
