Ming-omni-tts：开源统一音频生成模型，精准可控语音/音乐/音效一体化合成

一、Ming-omni-tts是什么

Ming-omni-tts是由inclusionAI团队研发并开源的高性能统一音频生成模型，核心定位是打破传统文本转语音（TTS）仅聚焦语音合成的单一功能边界，打造端到端的全场景音频生成方案。该模型以“统一表征、精准控制、高效推理”为核心设计理念，基于自定义12.5Hz连续音频Tokenizer与DiT头部架构，首次在自回归架构下实现语音、环境音效、音乐的单通道联合生成，同时搭载专业级文本归一化模块，可处理数理化公式、化学方程式等复杂格式文本的自然朗读。

作为开源音频生成领域的创新方案，Ming-omni-tts兼顾技术先进性与落地实用性，既支持语音语速、音调、音量、情绪、方言等多维度精细化控制，也能通过自然语言描述完成零样本音色设计，内置100+高品质音色满足多样化需求。模型创新采用“Patch-by-Patch”压缩策略，将LLM推理帧率降至3.1Hz，大幅降低生成延迟，可支撑播客级长音频、沉浸式场景音频等高阶需求，在方言生成、情感控制、零样本语音克隆等多项权威基准测试中超越业界主流模型，达到SOTA水平。

该项目遵循MIT开源协议，面向开发者、企业、内容创作者开放全部核心代码与模型权重，提供简洁的部署流程与丰富的使用示例，无需复杂配置即可快速落地音频合成能力，是全场景音频生成的理想开源选择。

二、功能特色

Ming-omni-tts围绕“统一生成、精准控制、高效易用”三大核心，打造了五大核心功能特色，覆盖从基础语音合成到高阶音频创作的全流程需求。

1. 精细化语音属性精准控制

模型支持通过简单自然语言指令，实现语音全维度属性调控，核心能力包括：

• 基础参数控制：精准调节语速、音调、音量，指令成功率超95%；

• 情感风格控制：支持开心、悲伤、愤怒等多种情感表达，CV3-Eval情感集平均准确率达76.7%；

• 方言生成支持：覆盖粤语、四川话等主流方言，粤语控制准确率93%，WSYue-TTS-Eval准确率96%；

• 零样本语音克隆：中文场景下词错误率（WER）仅0.83%，克隆音色自然逼真，稳定性优于SeedTTS、GLM-TTS等模型。

2. 零样本智能音色设计

内置100+高品质预制音色，覆盖儿童、青年、老年、男女等不同年龄性别，同时支持自然语言描述式零样本音色设计，无需参考音频，仅通过“温柔的女声”“沉稳的中年男声”“活泼的童声”等简单描述，即可生成匹配的专属音色，在Instruct-TTS-Eval-zh基准上性能与Qwen3-TTS持平，平均得分76.20%。

3. 语音/音乐/音效统一生成

行业首创单通道沉浸式音频生成，将语音、背景音乐、环境音效纳入统一隐空间，无需多模型拼接即可生成“语音+背景乐+环境音”的完整场景音频，适用于有声书、播客、影视配音、游戏音效等场景，听觉体验连贯自然，打破传统音频生成“分模块合成、后期拼接”的繁琐流程。

4. 专业级文本归一化

针对教育、科普、专业内容场景，搭载高精度文本归一化模块，可精准解析并自然朗读数学表达式、化学方程式、物理公式、特殊符号等复杂格式文本，在内部测试集上归一化区域字符错误率（CER）仅1.97%，性能对标Gemini-2.5 Pro，解决专业文本朗读不自然、符号识别错误的行业痛点。

5. 高效推理与长音频支持

创新“Patch-by-Patch”压缩策略，大幅降低LLM推理负载，实现3.1Hz极低推理帧率，生成延迟显著降低，同时保留音频细节与自然度。支持播客级长音频生成，可稳定输出分钟级、小时级连续音频，无卡顿、无失真，满足长内容音频创作需求。

三、技术细节

Ming-omni-tts的核心竞争力源于底层技术架构的创新，通过统一音频表征、轻量化推理、扩散模型增强三大技术突破，实现效果与效率的双重平衡。

1. 核心技术架构

模型采用“LLM主干+Diffusion Head扩散头部”的统一架构，以单一大模型支撑所有音频生成任务，无需拆分多个子模型，架构简洁、易于部署：

• 主干网络：基于大语言模型（LLM）实现文本语义理解与音频序列生成，兼顾文本处理能力与音频生成逻辑；

• 扩散头部：新增DiT扩散模块，优化音频生成的音质与细节，提升语音流畅度、音乐节奏感、环境音效真实感；

• 分块生成策略：采用patch size=4、回溯历史=32的生成规则，平衡局部声学细节与长程音频结构一致性，避免长音频失真。

2. 自研12.5Hz连续音频Tokenizer

这是模型实现统一音频生成的核心基础，采用VAE架构设计，具备三大技术优势：

• 统一表征：将语音、音乐、通用音频映射到同一隐空间，解决不同类型音频特征不兼容的问题；

• 高帧率优化：12.5Hz帧率设计，在音频重构质量与推理效率间取得最优平衡；

• 广谱适配：在语音（AISHELL-3/VCTK）、音乐（MUSDB18）、通用音频（AudioCaps）三大数据集上，重构效果达到业界SOTA水平。

3. 关键技术指标与基准对比

为直观体现模型性能，选取核心任务的权威基准测试结果如下：

4. 文本归一化技术

采用语义优先的规则+模型融合方案，先通过规则模块识别数字、符号、公式、单位等特殊文本，再通过大模型优化朗读逻辑，确保专业内容朗读自然流畅：

• 支持场景：数学公式、化学方程式、物理单位、货币、日期、分数、小数等；

• 核心优势：错误率低、适配场景广、无需人工配置规则，开箱即用。

5. 高效推理优化

• 压缩策略：Patch-by-Patch分块压缩，将音频序列按固定长度分块生成，降低单次推理计算量；

• 硬件适配：支持NVIDIA H800、H20等主流GPU，CUDA 12.4及以上版本即可运行；

• 推理加速：支持VLLM推理优化，进一步提升生成速度，满足高并发场景需求。

四、应用场景

Ming-omni-tts的全场景音频生成能力，可覆盖个人创作、企业服务、教育科普、智能交互四大领域，落地门槛低、适用范围广。

1. 内容创作场景

• 有声书/播客：生成带背景音乐、环境音效的沉浸式音频，提升收听体验；

• 短视频配音：快速生成多风格语音，搭配背景音乐与场景音效，降低配音成本；

• 游戏/影视音效：一站式生成角色语音、背景乐、环境音，简化音频制作流程。

2. 智能交互场景

• 智能助手：为音箱、车载、手机助手提供自然、带情感的语音播报，支持方言交互；

• 客服系统：生成标准化、个性化客服语音，支持多音色、多情感切换；

• 无障碍服务：为视障人群提供文本转语音服务，精准朗读复杂文本与专业内容。

3. 教育科普场景

• 教材朗读：精准朗读数理化教材、科普文档中的公式与符号，适配K12、高等教育；

• 语言学习：提供标准普通话、方言、外语发音，支持语速、音调调节，辅助口语练习；

• 在线课程：为网课、微课生成专业配音，提升课程内容呈现效果。

4. 企业级应用场景

• 新闻播报：快速生成新闻语音稿，支持正式、亲切等多种风格；

• 广告配音：批量生成多风格广告语音，降低制作成本；

• 音频内容生产：为音频平台、自媒体提供规模化音频生成能力，提升内容产出效率。

五、使用方法

Ming-omni-tts提供pip安装、Docker部署两种环境配置方式，搭配简洁的调用代码，新手也可快速上手，以下是完整使用流程。

1. 环境准备

方式一：pip安装（推荐个人开发者）

1. 克隆项目仓库

git clone https://github.com/inclusionAI/Ming-omni-tts.git
cd Ming-omni-tts

2. 安装依赖库

pip install -r requirements.txt

方式二：Docker部署（推荐企业/批量部署）

1. 拉取预构建镜像（最快）

docker pull yongjielv/ming_uniaudio:v1.1

2. 运行容器

docker run -it --gpus all yongjielv/ming_uniaudio:v1.1 /bin/bash

2. 模型下载

国内用户推荐从ModelScope下载模型，速度更快：

pip install modelscope
modelscope download --model inclusionAI/Ming-omni-tts-0.5B --local_dir inclusionAI/Ming-omni-tts-0.5B --revision master

3. 快速调用示例

基础音频生成（语音+音效+音乐）

git clone https://github.com/inclusionAI/Ming-omni-tts.git
cd Ming-omni-tts
python3 cookbooks/test.py

音频重构测试

git clone https://github.com/inclusionAI/MingTok-Audio.git
cd MingTok-Audio
python3 test.py

高阶使用

项目提供demo.ipynb笔记本文件，包含语音属性控制、音色设计、方言生成、文本归一化等全功能示例，可直接运行调试。

4. 硬件要求

• 最低配置：NVIDIA GPU ≥ 16GB显存（如RTX 3090）；

• 推荐配置：NVIDIA H800-80GB、H20-96G；

• 系统环境：Linux（Ubuntu 20.04+），CUDA 12.4及以上。

六、常见问题解答（FAQ）

Q1：Ming-omni-tts支持哪些语言和方言？

A：目前核心支持中文（普通话），同时兼容粤语、四川话等主流中文方言，英文基础语音合成也可支持，后续将持续扩展多语言能力。

Q2：模型生成的音频可以商用吗？

A：项目遵循MIT开源协议，允许个人、企业免费使用、修改、商用，无需额外授权，仅需保留原项目版权声明。

Q3：没有GPU可以运行Ming-omni-tts吗？

A：模型依赖GPU进行推理，暂无纯CPU运行版本，建议使用云GPU（如阿里云、腾讯云GPU服务器）或本地NVIDIA GPU运行。

Q4：如何调整生成音频的语速、情感、音色？

A：在调用代码中添加自然语言指令即可，例如“用温柔的女声，慢速朗读，开心的情感”，模型会自动解析指令并调整音频参数。

Q5：支持长音频生成吗？最长能生成多久？

A：支持长音频生成，理论上无时间限制，实测可稳定生成小时级连续音频，适合播客、有声书等长内容场景。

Q6：文本归一化支持哪些专业内容？

A：支持数学公式、化学方程式、物理符号、分数、小数、货币、日期、单位等所有常见专业文本，精准识别且朗读自然。

Q7：模型有多大？部署需要多少显存？

A：提供0.5B轻量版与16.8B旗舰版两个版本，0.5B版本需≥16GB显存，16.8B版本需≥80GB显存，轻量版适合个人使用，旗舰版适合追求极致效果的场景。

Q8：如何自定义音色？需要参考音频吗？

A：支持零样本音色设计，无需参考音频，仅通过自然语言描述即可生成；也可通过少量参考音频进行微调，定制专属音色。

Q9：生成的音频音质如何？支持什么格式输出？

A：音频采样率为44.1kHz，高保真音质，默认输出WAV格式，可通过工具转换为MP3、FLAC等常用格式。

七、相关链接

1. GitHub项目主页：https://github.com/inclusionAI/Ming-omni-tts

2. 项目官方演示页：https://xqacmer.github.io/Ming-Flash-Omni-V2-TTS/

3. Hugging Face模型仓库：https://huggingface.co/inclusionAI/Ming-omni-tts-0.5B

4. ModelScope模型仓库：https://modelscope.cn/models/inclusionAI/Ming-omni-tts-0.5B

5. 在线Gradio演示：https://modelscope.cn/studios/antsipan/ming-uniaudio-demo

八、总结

Ming-omni-tts是inclusionAI团队打造的开源统一音频生成标杆项目，以自研12.5Hz连续音频Tokenizer与统一架构为核心，突破了传统TTS的功能局限，实现语音、音乐、环境音效的单通道一体化生成，同时具备精细化语音控制、零样本音色设计、专业文本归一化、高效长音频推理四大核心能力，在多项权威测试中超越业界主流模型，兼顾技术先进性与落地实用性。项目提供简洁的部署流程、丰富的使用示例与宽松的开源协议，可快速适配内容创作、智能交互、教育科普、企业服务等全场景音频需求，为开发者与企业提供开箱即用的高性能音频生成解决方案，是开源音频领域的优质选择。