Qwen3-TTS：通义千问开源的AI语音合成模型，实现多语种语音生成与定制化音色创作

一、Qwen3-TTS是什么

Qwen3-TTS是阿里云通义千问团队开源的一站式多语言语音生成模型全家桶，基于自研Qwen3大模型体系构建，采用离散多码本LM架构与Dual-Track双轨流式生成技术，实现语音克隆、语音设计、超高音质拟人化合成、自然语言指令控制、超低延迟流式输出五大核心能力，覆盖10大主流语言与多种方言，是当前开源生态中功能最全面、性能领先的语音合成解决方案之一。

项目定位为全能力语音生成平台，既支持普通用户通过Web UI快速体验音色克隆与定制，也为开发者提供完整的Python SDK、API接口、微调脚本与部署方案，可无缝集成到智能助手、内容创作、车载交互、教育学习等场景，实现“文本→高保真语音”的端到端生成。

二、功能特色

2.1 多语言与方言全覆盖

• 支持10大核心语言：中文、英文、日语、韩语、德语、法语、俄语、葡萄牙语、西班牙语、意大利语；

• 内置8种中国方言：粤语、四川话、上海话、闽南语、陕西话、天津话、东北话、河南话；

• 多语种评测表现优异：在MiniMax TTS Multilingual Test Set上，平均词错误率（WER）优于MiniMax、ElevenLabs及GPT-4o-Audio-Preview。

2.2 三大核心语音能力

（1）极速语音克隆（3秒起步）

• 仅需3秒参考音频即可完成音色克隆，支持跨语言克隆（如用中文音频克隆后生成英文/日语语音）；

• 克隆音色相似度高，声纹保留度达0.95，可完美复刻真人音色特征；

• 支持批量克隆与音色持久化存储，方便多轮对话与长文本生成复用。

（2）自然语言语音设计

• 支持自由文本指令定义音色：如“沉稳的中年男性播音员，音色低沉浑厚，富有磁性，语速平稳，适合新闻播报”“16岁少女音，声音甜美，语速轻快，带点小俏皮”；

• 可精细化控制音色、情感、韵律、语速、语调、人设等多维属性，实现“所想即所听”；

• 在InstructTTS-Eval评测中，综合表现显著优于GPT-4o-mini-tts、Mimo-audio-7b-instruct，角色扮演场景超越Gemini-2.5-pro-preview-tts。

（3）预设音色与风格控制

• 内置9种优质预设音色，覆盖性别、年龄、语言、方言、场景（如新闻播报、客服、儿童、情感朗读）；

• 1.7B-CustomVoice版本支持指令式风格控制，可动态调整情感（开心/悲伤/严肃）、语速、语调等；

• 支持多角色对话生成，可同时定义多个角色音色，实现剧本式语音输出。

2.3 超低延迟流式生成

• 创新Dual-Track双轨流式架构，单模型同时支持流式/非流式生成；

• 端到端合成延迟低至97ms，单字符输入即可输出首个音频包，适配实时交互场景（如智能客服、车载语音、实时字幕转语音）；

• 支持增量文本输入，边输入边生成，无需等待全文输入完成。

2.4 高音质与强鲁棒性

• 语音重构质量领先：LibriSpeech测试集宽带PESQ评分3.21、窄带3.68，STOI可懂度0.96，UTMOS综合评分4.16；

• 对噪声文本（错别字、标点缺失、口语化表达、生僻字、特殊符号）鲁棒性强，可自动解析并生成流畅语音；

• 支持24kHz高采样率输出，音质接近真人录制，适配广播级、有声书级场景。

2.5 全栈开源与易用性

• 完整开源：模型权重、推理代码、微调脚本、示例代码、技术白皮书全部开放；

• 多渠道部署：支持本地推理、Web UI、vLLM加速、DashScope API调用；

• 低门槛使用：提供一键安装脚本、可视化界面，无需深厚AI背景即可快速体验。

三、技术细节

3.1 核心架构：离散多码本LM + Dual-Track流式生成

Qwen3-TTS摒弃传统TTS的“文本→声学模型→声码器”级联架构，采用离散多码本语言模型（LM） 端到端建模，同时通过Dual-Track双轨流式机制实现低延迟生成：

1. 语音Tokenizer：自研Qwen3-TTS-Tokenizer-12Hz，将连续语音信号压缩为12Hz离散码本，实现高效声学表征，完整保留副语言信息（情感、韵律）与声纹特征；

2. 多码本LM：基于Qwen3大模型架构，直接建模“文本→多码本序列”的映射关系，规避级联错误与信息瓶颈；

3. Dual-Track流式：双轨并行处理——“快速轨”负责首帧音频生成（低延迟），“精准轨”负责后续音频优化（高音质），实现“低延迟+高保真”兼顾。

3.2 关键技术组件

3.3 模型矩阵（按能力与规模划分）

Qwen3-TTS提供5类核心模型，覆盖不同场景与算力需求，均支持流式生成：

3.4 训练与优化技术

• 数据体系：基于通义千问海量多语言语音数据，覆盖日常对话、新闻、朗读、演讲、方言等场景，数据规模达百万小时级；

• 训练策略：采用“预训练+微调”范式，先通过大规模多语言数据预训练通用语音生成能力，再通过小样本微调适配克隆、设计、流式等专项能力；

• 加速优化：集成FlashAttention-2、vLLM推理加速、模型量化（FP16/BF16/INT8），在单张RTX 4090/3090显卡上可实时运行1.7B模型；

• 鲁棒性增强：引入噪声文本、方言口音、跨语言迁移等困难样本训练，提升模型对复杂场景的适配能力。

四、应用场景

4.1 内容创作领域

• 短视频/直播配音：自动生成多风格语音（搞笑、深情、新闻、广告），支持批量生成，降低配音成本；

• 有声书/播客制作：高保真24kHz语音，支持多角色对话，可快速将小说/文章转为有声内容；

• 广告/宣传片配音：通过语音设计定制品牌专属音色，实现“千人千声”的品牌语音形象；

• 动漫/游戏配音：克隆声优音色，或设计虚拟角色语音，解决配音档期与成本问题。

4.2 智能交互领域

• 智能客服/虚拟助手：超低延迟流式生成，支持实时语音交互，适配多语言与方言用户；

• 车载语音系统：支持方言识别与合成，解决“塑料普通话”交互难题，提升驾驶安全；

• 智能家居/物联网：定制化家庭语音助手音色，实现个性化交互体验；

• 在线教育/辅导：克隆教师音色，生成课程讲解语音，支持多语言教学。

4.3 辅助与公益领域

• 视障人士辅助阅读：将文本转为高保真语音，支持长文本流式输出，提升信息获取效率；

• 语言学习：母语级发音示范，支持10种语言，可定制语速与语调，适配不同学习阶段；

• 方言文化传承：支持8种方言合成，助力地方文化内容数字化传播；

• 无障碍通信：为言语障碍人士提供语音合成工具，实现“文本→语音”无障碍交流。

4.4 企业与开发者场景

• 企业语音定制：克隆企业客服/品牌代言人音色，打造统一的企业语音形象；

• RAG+语音集成：将语音生成与检索增强生成结合，实现“知识库问答→语音回复”一体化；

• 垂直领域微调：基于Base模型微调，适配医疗、金融、法律等专业领域的语音生成需求；

• API服务搭建：基于DashScope API或自建服务，为第三方应用提供语音生成能力。

五、使用方法

5.1 环境准备

（1）硬件要求

• 最低配置：CPU（支持AVX2）+ 16GB内存（可运行0.6B模型，速度较慢）；

• 推荐配置：NVIDIA GPU（RTX 3090/4090/A10等）+ 16GB+显存（1.7B模型推荐24GB+显存）；

• 系统支持：Linux（Ubuntu 20.04+）、Windows 10/11、macOS（Intel/M系列）。

（2）软件依赖

# 克隆仓库
git clone https://github.com/QwenLM/Qwen3-TTS.git
cd Qwen3-TTS

# 安装依赖（推荐conda环境）
conda create -n qwen3-tts python=3.10
conda activate qwen3-tts
pip install -e .
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
pip install flash-attn --no-build-isolation # 加速推理（可选）

5.2 本地推理（Python SDK）

（1）基础语音合成（预设音色）

import torch
from qwen_tts import Qwen3TTSModel
import soundfile as sf

# 加载模型（以0.6B-CustomVoice为例）
model = Qwen3TTSModel.from_pretrained(
  "Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-0.6B-CustomVoice",
  device_map="cuda:0",
  dtype=torch.bfloat16,
  attn_implementation="flash_attention_2",
)

# 合成文本
text = "欢迎使用Qwen3-TTS，这是一款开源的多语言语音生成模型，支持语音克隆与设计。"
voice = "xiaoxiao" # 预设音色：晓晓（温柔女声）

# 生成语音
wav = model.synthesize(
  text=text,
  voice=voice,
  speed=1.0, # 语速：0.5-2.0
  emotion="neutral", # 情感：neutral/happy/sad/angry
  sample_rate=24000,
)

# 保存音频
sf.write("output.wav", wav, 24000)
print("语音已保存为 output.wav")

（2）语音克隆（3秒音频）

from qwen_tts import Qwen3TTSModel
import soundfile as sf
import torch

# 加载Base模型
model = Qwen3TTSModel.from_pretrained(
  "Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base",
  device_map="cuda:0",
  dtype=torch.bfloat16,
)

# 克隆音色（3秒参考音频）
ref_audio, sr = sf.read("reference_3s.wav") # 参考音频：单声道、16kHz/24kHz
cloned_voice = model.clone_voice(ref_audio, sr)

# 用克隆音色生成语音
text = "这是用3秒音频克隆的音色，支持跨语言生成哦！"
wav = model.synthesize(text=text, voice=cloned_voice, sample_rate=24000)
sf.write("cloned_output.wav", wav, 24000)

（3）语音设计（自然语言指令）

from qwen_tts import Qwen3TTSModel
import soundfile as sf
import torch

# 加载VoiceDesign模型
model = Qwen3TTSModel.from_pretrained(
  "Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-VoiceDesign",
  device_map="cuda:0",
  dtype=torch.bfloat16,
)

# 设计音色指令
voice_prompt = "25岁青年男性，声音阳光开朗，语速轻快，带点幽默感，适合短视频解说"
designed_voice = model.design_voice(voice_prompt)

# 生成语音
text = "大家好！今天给大家带来一款超好用的开源语音模型——Qwen3-TTS！"
wav = model.synthesize(text=text, voice=designed_voice, sample_rate=24000)
sf.write("designed_output.wav", wav, 24000)

5.3 本地Web UI演示

# 启动Web UI（默认端口7860）
python app.py

# 访问 http://localhost:7860
# 功能：语音克隆、语音设计、预设音色合成、流式生成

5.4 vLLM加速部署（高并发）

# 安装vLLM
pip install vllm>=0.4.2

# 启动vLLM服务
python -m vllm.entrypoints.api_server \
  --model Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-CustomVoice \
  --tensor-parallel-size 1 \
  --dtype bfloat16 \
  --port 8000

# 调用API（示例）
curl http://localhost:8000/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "text": "vLLM加速的Qwen3-TTS语音生成",
    "voice": "yunyang",
    "speed": 1.0,
    "sample_rate": 24000
  }'

5.5 DashScope API调用（云端，无需本地部署）

（1）语音设计API

import requests
import base64
import os

# 获取API Key：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key
api_key = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json"}

# 语音设计请求
data = {
  "model": "qwen-voice-design",
  "input": {
    "action": "create",
    "target_model": "qwen3-tts-vd-realtime-2025-12-16",
    "voice_prompt": "沉稳的中年男性播音员，适合新闻播报",
    "preview_text": "各位听众朋友，大家好，欢迎收听晚间新闻。",
    "preferred_name": "announcer",
    "language": "zh"
  },
  "parameters": {"sample_rate": 24000, "response_format": "wav"}
}

# 发送请求
response = requests.post("https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/audio/tts/customization", headers=headers, json=data)
result = response.json()
voice_name = result["output"]["voice"]
audio_data = base64.b64decode(result["output"]["preview_audio"]["data"])

# 保存音频
with open(f"{voice_name}_preview.wav", "wb") as f:
  f.write(audio_data)

（2）语音克隆API

import requests
import base64
import os

api_key = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json"}

# 读取参考音频
with open("reference_3s.wav", "rb") as f:
  audio_base64 = base64.b64encode(f.read()).decode()

# 语音克隆请求
data = {
  "model": "qwen-voice-enrollment",
  "input": {
    "action": "create",
    "target_model": "qwen3-tts-vc-realtime-2025-11-27",
    "preferred_name": "my_voice",
    "audio": {"data": f"data:audio/wav;base64,{audio_base64}"}
  }
}

# 发送请求
response = requests.post("https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/audio/tts/customization", headers=headers, json=data)
voice_name = response.json()["output"]["voice"]
print(f"克隆音色名称：{voice_name}")

5.6 模型微调（自定义音色/场景）

# 数据准备（参考finetuning/data_prep.py）
python finetuning/data_prep.py \
  --input_dir ./custom_data \
  --output_dir ./finetune_data \
  --tokenizer Qwen/Qwen3-TTS-Tokenizer-12Hz

# 启动微调（单卡/多卡）
torchrun --nproc_per_node=1 finetuning/train.py \
  --model_name_or_path Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base \
  --data_path ./finetune_data \
  --output_dir ./finetuned_model \
  --num_train_epochs 3 \
  --per_device_train_batch_size 2 \
  --learning_rate 2e-5 \
  --bf16 True

六、常见问题解答（FAQ）

Q1：运行1.7B模型需要多少显存？

A1：1.7B模型在BF16精度下需16GB+显存（推荐24GB），INT8量化后可降至8GB+；0.6B模型BF16精度需8GB+显存，INT8量化后**4GB+**即可运行。

Q2：Windows/macOS能否运行？

A2：支持，但Windows需安装CUDA 12.1+，macOS M系列芯片可通过MPS加速（速度略低于NVIDIA GPU），Intel芯片仅支持CPU推理（速度较慢）。

Q3：模型加载失败，提示“内存不足”？

A3：1. 降低模型精度（如从BF16改为FP16/INT8）；2. 使用device_map="auto"自动分配显存；3. 更换更小参数模型（如0.6B替代1.7B）；4. 关闭其他占用显存的程序。

Q4：语音克隆需要多长的参考音频？

A4：最短3秒即可，推荐5-10秒，音频越清晰、语速越平稳，克隆效果越好；避免噪声大、语速过快/过慢的音频。

Q5：语音设计的指令怎么写效果更好？

A5：指令需具体、明确，包含：性别、年龄、音色特征（低沉/甜美/洪亮）、语速、情感、场景（如“30岁女性，温柔甜美，语速中等，情感亲切，适合有声书朗读”）；避免模糊描述（如“好听的声音”）。

Q6：流式生成如何使用？

A6：在synthesize方法中设置streaming=True，或通过Web UI的“流式生成”按钮；支持增量输入文本，边输入边输出音频，适合实时交互场景。

Q7：支持哪些音频格式输出？

A7：支持WAV、MP3、FLAC，默认24kHz采样率，单声道；可通过sample_rate参数调整为16kHz/8kHz。

Q8：如何将Qwen3-TTS集成到自己的项目中？

A8：1. 本地集成：直接调用Python SDK；2. 云端集成：使用DashScope API；3. 服务化部署：通过vLLM/FastAPI搭建RESTful API，供前端/后端调用。

Q9：DashScope API收费吗？

A9：DashScope提供免费额度（新用户可领取），超出后按调用次数/音频时长收费，具体价格参考阿里云Model Studio官网。

Q10：模型支持多角色对话生成吗？

A10：支持，可通过多次调用synthesize方法，为不同角色指定不同音色（克隆/设计/预设），再拼接音频；或通过VoiceDesign模型一次性定义多个角色音色，批量生成。

Q11：方言合成效果如何？

A11：内置8种方言均经过专业数据训练，发音标准、韵律自然，可满足日常交流与内容创作需求；部分小众方言可通过微调进一步优化。

七、相关链接

• GitHub仓库：https://github.com/QwenLM/Qwen3-TTS

• Hugging Face模型库：https://huggingface.co/Qwen

• ModelScope模型库（国内）：https://www.modelscope.cn/organization/qwen

• DashScope API文档：

• 语音设计：https://www.alibabacloud.com/help/zh/model-studio/qwen-tts-voice-design

• 语音克隆：https://www.alibabacloud.com/help/zh/model-studio/qwen-tts-voice-cloning

• 技术白皮书：https://github.com/QwenLM/Qwen3-TTS/blob/main/assets/Qwen3_TTS.pdf

• 官方博客：https://qwenlm.github.io/blog/qwen3-tts/

八、总结

Qwen3-TTS作为阿里云通义千问团队开源的全能力语音生成模型，凭借多语言方言覆盖、3秒极速克隆、自然语言语音设计、97ms超低延迟流式生成、高保真音质五大核心优势，构建了从个人体验到企业商用的完整语音生成解决方案。其离散多码本LM架构与Dual-Track流式技术突破了传统TTS的性能瓶颈，模型矩阵覆盖不同算力与场景需求，同时提供完善的SDK、API、微调与部署方案，降低了语音生成技术的使用门槛。无论是内容创作者快速制作配音、开发者搭建智能交互系统，还是企业定制专属语音形象，Qwen3-TTS均能提供高效、高质量的技术支撑，是当前开源语音合成领域的标杆级项目。