Chroma 1.0：FlashLabs 推出的开源实时语音 AI 模型，实现低延迟对话与语音克隆

一、Chroma 1.0是什么

Chroma 1.0是由FlashLabs-AI-Corp开源的全球首款开源、实时、端到端口语对话模型，核心定位是解决传统语音交互系统“先转文字再生成语音”的繁琐流程，以及语音克隆效果差、延迟高的痛点，实现音频直接输入→语义理解→同步生成文本+语音响应的全链路闭环，同时支持仅需几秒参考音频即可完成的高保真个性化语音克隆。

该模型参数规模约4B，遵循Apache-2.0开源协议，兼顾推理效率与对话能力，既能满足研究者的二次开发需求，也可直接用于生产级实时语音交互场景（如智能客服、语音助手、虚拟人对话等），是当前开源语音AI领域中，少数同时实现“低延迟+高保真克隆+强对话能力”的解决方案。

二、功能特色

Chroma 1.0的核心特色围绕“实时性、克隆能力、多模态交互、轻量化”四大维度展开，具体如下：

1. 端到端实时语音交互，延迟低至亚秒级

• 无需音频转文字（ASR）和文字转语音（TTS）的分步处理，直接对离散语音表征进行建模，实现音频输入→语音输出的端到端推理。

• 采用1:2文本-音频令牌交错调度与流式生成架构，端到端延迟（TTFT）仅146.87ms，实时因子（RTF）0.43，生成速度是播放速度的2.3倍，支持流畅的多轮对话。

• 24kHz采样率设计，相比传统16kHz模型，更精准保留说话人音色、韵律等细节，提升语音自然度。

2. 高保真个性化语音克隆，仅需几秒参考音频

• 基于参考音频嵌入（Reference Audio Embedding）技术，仅需3-5秒参考音频即可克隆目标说话人音色，无需大规模数据集或长周期微调。

• 说话人相似度较人类基线提升**10.96%**，克隆效果可覆盖音色、语调、语速等多维度特征，支持多轮对话中持续保持克隆音色一致性。

• 克隆过程无需额外训练，推理阶段直接注入参考音频嵌入，实现“一键克隆、即时生成”。

3. 多模态输入输出，支持文本+音频混合交互

• 输入支持纯音频、纯文本、文本+音频混合三种模式，可灵活适配不同交互场景（如语音提问、文字指令+语音参考）。

• 输出同步生成语义连贯的文本响应与对应语音响应，文本可用于日志记录、内容审核，语音直接用于人机交互，提升场景适配性。

• 融合语音韵律与文本语义，理解能力覆盖重复、总结、推理等任务，在URO-Bench基准测试中，理解任务得分达69.05%（重复）、74.12%（总结），排名同类模型前列。

4. 轻量化设计，兼顾性能与部署效率

• 仅4B参数规模，远小于同类7B-9B语音模型（如GLM-4-Voice），但推理与对话能力不妥协：在推理任务中，Storal得分71.14%、TruthfulQA得分51.69%，接近9B参数模型水平。

• 支持CPU/GPU/边缘设备部署，无需高端算力即可实现实时推理，降低落地成本。

• 模块化架构设计，核心组件（Reasoner、Backbone、Decoder）可独立替换或优化，便于二次开发与功能迭代。

核心特色对比表

三、技术细节

Chroma 1.0采用“推理模块+语音合成 pipeline”的双层架构，通过语义表征与声学表征的深度融合，实现实时对话与语音克隆的平衡，核心技术细节如下：

1. 整体架构：双模块协同，端到端闭环

Chroma 1.0的架构分为两大核心子系统，各模块分工明确、协同工作：

• Chroma Reasoner（推理模块）：负责多模态输入理解与文本响应生成，是模型的“大脑”。

• 语音合成 pipeline：由Backbone（主干网络）、Decoder（解码器）、Codec Decoder（音频编解码器）组成，负责将文本语义转化为高保真语音，是模型的“发声器官”。

2. 核心模块详解

（1）Chroma Reasoner：多模态理解与语义生成

• 基础架构：基于Qwen2.5-Omni-3B构建，采用跨模态注意力机制，融合文本与音频特征。

• 输入处理：通过Qwen2-Audio编码 pipeline 处理音频输入，提取声学特征；通过文本编码器处理文本输入，提取语义特征；最终通过时间对齐多模态旋转位置嵌入（TM-RoPE） 统一特征序列，实现文本与音频的时序对齐。

• 输出：生成文本令牌（Text Tokens）与多模态隐藏状态（Hidden States），为后续语音合成提供语义与韵律指导。

• 训练策略：训练阶段Reasoner参数冻结，仅作为特征提供者，确保语义理解的稳定性。

（2）Chroma Backbone：声学建模与克隆条件注入

• 基础架构：基于Llama3改造，16层Transformer，隐藏维度2048，采用解码器-only架构。

• 核心功能：接收Reasoner输出的文本嵌入与隐藏状态，结合参考音频嵌入（Reference Audio Embedding），生成粗粒度声学代码（Coarse Acoustic Codes, cₜ⁰）。

• 语音克隆实现：将参考音频及其对应文本编码为嵌入提示（Prompt），拼接到输入序列开头，显式 conditioning 模型学习目标说话人声学特征，实现克隆。

• 流式生成：采用1:2文本-音频令牌交错调度（1个文本令牌对应2个音频代码令牌），确保文本与语音生成的同步性，支持流式输出。

（3）Chroma Decoder：声学代码精细化

• 基础架构：基于Llama3改造，4层Transformer，隐藏维度1024。

• 核心功能：接收Backbone输出的粗粒度声学代码（cₜ⁰）与隐藏状态，通过帧内自回归过程，预测剩余N-1级残差量化代码（Residual Quantization Codes, cₜ¹⁻ᴺ⁻¹），精细化声学表征。

• 训练策略：采用两阶段训练——第一阶段联合训练Backbone与Decoder（λ=0.5），建立语义-声学对齐；第二阶段冻结Backbone，专注优化Decoder（λ=1），提升语音克隆保真度。

（4）Chroma Codec Decoder：波形重建

• 基础架构：基于Mimi音频编解码器，采样率24kHz。

• 核心功能：将完整的N级声学代码序列（cₜ⁰⁻ᴺ⁻¹）重建为连续语音波形，输出最终语音响应。

• 效率优化：每4帧代码合并为一批处理，提升推理速度，平均每帧处理时间17.56ms。

3. 关键技术创新

• 交错令牌调度（1:2 Text-Audio Token Schedule）：解决文本与语音生成的时序错位问题，实现流式同步输出，降低延迟。

• 参考音频嵌入克隆（Reference Audio Embedding Cloning）：无需额外训练，仅通过嵌入注入实现高保真克隆，突破传统克隆方案的数据集依赖。

• 时间对齐多模态旋转位置嵌入（TM-RoPE）：统一文本与音频的时序特征，提升多模态融合效果，增强对话理解的连贯性。

• 两阶段训练策略：平衡语义-声学对齐与语音精细化，在保证对话能力的同时，最大化语音克隆效果。

4. 性能指标

四、应用场景

Chroma 1.0的实时性、克隆能力与多模态交互特性，使其可覆盖消费级、企业级、专业级三大类场景，具体如下：

1. 消费级场景：个性化语音交互

• 智能语音助手：克隆用户或明星音色，打造专属语音助手（如手机助手、智能家居控制），提升交互趣味性。

• 虚拟人/数字人：为虚拟主播、虚拟偶像生成实时语音，支持多轮对话与音色定制，降低内容创作成本。

• 语音社交：在社交APP中实现“一键变声”“音色克隆”，丰富语音聊天玩法，保护用户隐私。

• 有声书/播客：快速克隆主播音色，批量生成有声书内容，无需真人反复录制。

2. 企业级场景：高效语音服务

• 智能客服：克隆客服专员音色，实现7×24小时实时语音客服，降低人力成本，提升服务一致性。

• 呼叫中心：替代传统IVR（交互式语音应答），实现自然语言语音交互，支持复杂问题解答与语音克隆坐席。

• 企业培训：克隆讲师音色，生成实时语音培训内容，支持互动式问答，提升培训效率。

• 语音通知：定制企业专属音色，生成实时语音通知（如订单提醒、会议通知），增强品牌辨识度。

3. 专业级场景：特殊需求适配

• 语音修复：为语言障碍者、声带受损者克隆原有音色，恢复正常语音交流能力。

• 影视/游戏配音：快速克隆演员/角色音色，生成实时配音，支持多语言版本制作，缩短制作周期。

• 教育领域：克隆教师音色，生成实时语音教学内容，支持个性化辅导与互动问答。

• 无障碍服务：为视障人士提供高保真语音导航、文本朗读，提升使用体验。

五、使用方法

Chroma 1.0提供开箱即用的代码与示例，支持本地部署、Hugging Face加载两种方式，以下是详细使用步骤：

1. 环境准备

（1）硬件要求

• 最低配置：CPU（Intel i7/AMD Ryzen 7）+ 16GB RAM（可推理，速度较慢）

• 推荐配置：GPU（NVIDIA RTX 3090/4090，显存≥24GB）+ 32GB RAM（实时推理，流畅运行）

• 边缘设备：支持NVIDIA Jetson Orin系列（显存≥16GB），可实现边缘端实时部署

（2）软件依赖

# 核心依赖
pip install transformers torch==2.1.0+cu121 torchaudio==2.1.0+cu121
# 音频处理依赖
pip install librosa soundfile pydub
# 其他工具
pip install numpy pandas jupyter

（3）克隆仓库

git clone https://github.com/FlashLabs-AI-Corp/FlashLabs-Chroma.git
cd FlashLabs-Chroma

2. 模型加载（Hugging Face方式，推荐）

Chroma 1.0预训练模型已上传至Hugging Face，可直接通过transformers库加载，无需手动下载权重：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoProcessor
import torch
import librosa

# 加载模型与处理器
model_name = "FlashLabs/Chroma-4B"
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
  model_name,
  torch_dtype=torch.bfloat16,
  device_map="auto"
)

# 加载参考音频（用于语音克隆，3-5秒即可）
ref_audio, sr = librosa.load("example/make_taco.wav", sr=24000)
ref_text = "Let's make a taco!" # 参考音频对应文本（可选，提升克隆效果）

3. 核心推理流程

（1）纯音频输入→语音+文本输出（无克隆）

# 加载用户音频输入
user_audio, sr = librosa.load("example/user_query.wav", sr=24000)
user_text = None # 纯音频输入，文本为空

# 构建输入序列
inputs = processor(
  audio=user_audio,
  text=user_text,
  return_tensors="pt"
).to("cuda")

# 推理生成
with torch.no_grad():
  outputs = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=512,
    do_sample=True,
    temperature=0.7,
    top_p=0.95
  )

# 解析输出：文本+语音
response_text = processor.decode(outputs["text_tokens"][0], skip_special_tokens=True)
response_audio = processor.decode_audio(outputs["audio_codes"][0], sr=24000)

# 保存语音输出
librosa.output.write_wav("response.wav", response_audio, sr=24000)
print("生成文本：", response_text)

（2）文本+参考音频输入→克隆音色语音+文本输出

# 用户文本输入
user_text = "What's your favorite food?"
# 参考音频（克隆音色）
ref_audio, sr = librosa.load("example/make_taco.wav", sr=24000)

# 构建输入序列（注入参考音频嵌入）
inputs = processor(
  audio=None,
  text=user_text,
  ref_audio=ref_audio,
  ref_text=ref_text,
  return_tensors="pt"
).to("cuda")

# 推理生成（克隆音色）
with torch.no_grad():
  outputs = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=512,
    do_sample=True,
    temperature=0.7,
    top_p=0.95
  )

# 解析输出
cloned_response_text = processor.decode(outputs["text_tokens"][0], skip_special_tokens=True)
cloned_response_audio = processor.decode_audio(outputs["audio_codes"][0], sr=24000)

# 保存克隆语音输出
librosa.output.write_wav("cloned_response.wav", cloned_response_audio, sr=24000)
print("克隆音色生成文本：", cloned_response_text)

4. 示例Notebook运行

仓库提供example.ipynb，包含完整的推理、克隆、多轮对话示例，可直接通过Jupyter运行：

jupyter notebook example.ipynb

5. 部署优化

• GPU加速：使用torch.bfloat16精度，开启device_map="auto"，充分利用GPU显存，提升推理速度。

• 流式生成：通过transformers的streamer参数，实现语音流式输出，降低用户等待感。

• 批量处理：合并多帧音频代码，减少Codec Decoder的调用次数，提升吞吐量。

• 量化部署：支持INT8/INT4量化（通过bitsandbytes库），在显存有限的设备上实现实时推理。

六、常见问题解答（FAQ）

1. 模型支持哪些语言？

当前Chroma 1.0仅支持英文输入输出，语音克隆也仅针对英文语音。项目团队计划后续迭代支持中文等多语言，但暂无明确时间表。

2. 语音克隆需要多长的参考音频？效果如何？

• 推荐3-5秒清晰参考音频（无背景噪音、语速正常），即可实现高保真克隆；

• 参考音频越长（≤10秒），克隆效果越稳定，但超过10秒后效果提升不明显；

• 若参考音频有背景噪音，克隆音色会混入噪音，建议使用降噪后的音频。

3. 模型在CPU上能否实时运行？

• CPU可运行，但延迟较高（RTF≈1.5-2.0），无法实现实时交互，仅适合离线推理（如批量生成有声书）；

• 实时交互建议使用NVIDIA GPU（显存≥24GB），RTF可稳定在0.4-0.5，满足流畅对话需求。

4. 如何解决语音生成中的卡顿、不连贯问题？

• 检查GPU显存是否充足，建议使用24GB以上显存的GPU；

• 降低max_new_tokens（如设置为256），减少单次生成长度；

• 开启流式生成，分帧输出语音，避免一次性生成过长音频；

• 确保音频采样率为24kHz，与模型训练采样率一致。

5. 模型是否支持多轮对话？如何实现？

• 支持多轮对话，需将历史对话的文本+音频特征拼接到输入序列中；

• 示例代码：

 # 历史对话：用户音频1 → 模型响应1 → 用户音频2 → 模型响应2
 history_audio = [user_audio1, response_audio1, user_audio2]
 history_text = [None, response_text1, user_text2]
 
 # 构建多轮输入
 inputs = processor(
   audio=history_audio,
   text=history_text,
   return_tensors="pt"
 ).to("cuda")
 
 # 生成多轮响应
 outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512)

6. 模型的开源协议是什么？商业使用是否受限？

• 采用Apache-2.0开源协议，允许商业使用、修改、分发，无需开源修改后的代码；

• 商业使用时需保留原版权声明，禁止将模型用于违法活动（如语音诈骗、 impersonation）。

7. 如何提升语音克隆的相似度？

• 使用高保真、无噪音的参考音频，避免混响、回声；

• 提供参考音频对应的文本（Ref Text），帮助模型对齐语义与声学特征；

• 调整生成参数：降低temperature（如0.5-0.6），提升音色一致性；

• 选择与目标说话人语速、语调相近的参考音频，减少风格差异。

8. 模型是否支持自定义音色克隆（非人类语音）？

• 支持克隆非人类语音（如机器人音色、动漫角色音色），只需提供对应的参考音频即可；

• 非人类语音的克隆效果取决于参考音频的质量，建议使用清晰、稳定的非人类语音样本。

七、相关链接

1. GitHub仓库：https://github.com/FlashLabs-AI-Corp/FlashLabs-Chroma

2. Hugging Face模型：https://huggingface.co/FlashLabs/Chroma-4B

3. 技术报告：https://arxiv.org/abs/2601.11141

八、总结

Chroma 1.0作为全球首款开源、实时、端到端口语对话模型，凭借4B参数的轻量化设计、亚秒级的低延迟交互、仅需几秒参考音频的高保真语音克隆能力，以及同步生成文本与语音的多模态特性，打破了传统语音交互系统“分步处理、延迟高、克隆差”的瓶颈，为开发者提供了开箱即用的实时语音AI解决方案。其模块化架构与Apache-2.0开源协议，既支持研究者快速开展个性化语音交互、语音克隆等方向的研究，也可直接落地于智能客服、虚拟人、语音助手等生产级场景，兼顾了学术价值与商业实用性，是当前开源语音AI领域中极具竞争力的核心项目。