小紅書智創(chuàng)音頻技術(shù)團(tuán)隊(duì)近日發(fā)布新一代對話合成模型 FireRedTTS-2。該模型聚焦現(xiàn)有方案的痛點(diǎn)：靈活性差、發(fā)音錯(cuò)誤多、說話人切換不穩(wěn)、韻律不自然等問題，通過升級離散語音編碼器與文本語音合成模型全面優(yōu)化合成效果。在多項(xiàng)主客觀測評中，F(xiàn)ireRedTTS-2 均達(dá)到行業(yè)領(lǐng)先水平，為多說話人對話合成提供了更優(yōu)解決方案。

• 論文標(biāo)題：FireRedTTS-2: Towards Long Conversational Speech Generation for Podcast and Chatbot
• 技術(shù)報(bào)告：https://arxiv.org/pdf/2509.02020
• Demo 鏈接：https://fireredteam.github.io/demos/firered_tts_2/
• 代碼鏈接：https://github.com/FireRedTeam/FireRedTTS2

效果 Demo

一開口就像真人，播客生成不在話下。先來聽一段 “Taylor Swift 戀愛消息” 的播報(bào)，你能分出這是真實(shí)錄音還是 AI 合成嗎？

答案揭曉！上方視頻的聲音并非真人，而是由基于數(shù)百萬小時(shí)語音數(shù)據(jù)訓(xùn)練的 FireRedTTS-2 合成的播客音頻。它對重音、情緒、停頓等細(xì)節(jié)把握到位，聽感自然流暢。相比閉源的豆包，F(xiàn)ireRedTTS-2 的播客生成自然度可與之媲美；更重要的是，它還支持豆包不具備的音色克隆能力：只需提供對話中每個(gè)發(fā)音人的一句語音樣本，模型即可模仿其音色與說話習(xí)慣，自動生成后續(xù)整段對話。在開源對話生成模型中（如 MoonCast、ZipVoice-Dialogue、MOSS-TTSD），F(xiàn)ireRedTTS-2 在多說話人音色切換的穩(wěn)定性與韻律自然度方面處于行業(yè)領(lǐng)先，為 AI 播客等對話合成應(yīng)用提供了工業(yè)級解決方案。

隨著多模態(tài)大模型的快速發(fā)展，全行業(yè)對數(shù)據(jù)的需求與日俱增，尤其在語音識別與對話交互領(lǐng)域，訓(xùn)練需要大規(guī)模的多音色、跨語言音頻數(shù)據(jù)。FireRedTTS-2 不僅支持隨機(jī)音色生成，還開箱即用地覆蓋中文、英語、日語、韓語、法語等多種語言。因此，它既能滿足創(chuàng)新玩法的探索，也可作為高效的生產(chǎn)力工具，為下游任務(wù)生成高質(zhì)量的對話 / 非對話音頻數(shù)據(jù)。下方視頻展示了不同隨機(jī)音色、不同語言的生成效果。

對話合成背景

近來，多說話人對話合成被廣泛應(yīng)用于播客生成等下游應(yīng)用場景。在實(shí)現(xiàn)方式上，傳統(tǒng)方法通常先按說話人將對話切分，逐句獨(dú)立合成后再拼接。這樣的做法不僅繁瑣，還容易導(dǎo)致句間韻律斷裂，尤其在句子銜接處尤為不自然。

盡管目前出現(xiàn)了一些方法可以建模整段對話，但它們往往要求輸入完整對話文本，并一次性輸出包含所有說話人的整段語音，難以支持逐句生成。這不僅增加了后續(xù)編輯與處理的難度，也因其不夠靈活而不利于在交互式對話場景中應(yīng)用。此外，這類方法的合成質(zhì)量仍不穩(wěn)定，常見問題包括發(fā)音錯(cuò)誤、句子間說話人身份混淆以及合成的語音韻律不夠自然。

FireRedTTS-2 系統(tǒng)簡介

為解決當(dāng)前對話合成系統(tǒng)存在的靈活性不足、合成質(zhì)量欠佳等問題，F(xiàn)ireRedTTS-2 升級了 TTS 系統(tǒng)的兩大核心模塊：

• 離散語音編碼器（Speech tokenizer）：12.5Hz 低幀率，具有更強(qiáng)語義信息，且支持流式解碼
• 文本語音合成模型（Text-to-speech model）：支持逐句生成，合成穩(wěn)定且質(zhì)量高

離散語音編碼器

離散語音編碼器將連續(xù)語音信號壓縮為離散標(biāo)簽序列，便于大語言模型處理。FireRedTTS-2 采用的語音編碼器以 12.5Hz 的低幀率輸出：即 1 秒僅對應(yīng) 12.5 個(gè)標(biāo)簽。對于對話建模，這縮短了語音序列長度、即提升了速度，又縮小了與文本序列的長度差距，降低了大語言模型的建模難度。為增強(qiáng)語義表達(dá)，編碼器在訓(xùn)練時(shí)引入預(yù)訓(xùn)練模型提取的語義特征，并對離散標(biāo)簽進(jìn)行語義監(jiān)督，使標(biāo)簽攜帶更豐富的語義信息，幫助模型更容易學(xué)會從文本到語音的映射。除此之外，它還支持流式解碼，可實(shí)時(shí)輸出音頻，便于無縫接入各類流式交互應(yīng)用。

在訓(xùn)練策略上，離散語音編碼器先在約 50 萬小時(shí)的多樣化語音數(shù)據(jù)上訓(xùn)練，以提升泛化能力；再在其中約 6 萬小時(shí)的高質(zhì)量語音上繼續(xù)訓(xùn)練，優(yōu)化重建音質(zhì)。

文本語音合成模型

為提升對話合成的靈活性，F(xiàn)ireRedTTS-2 采用文本 - 語音混排的格式，支持逐句生成，便于后續(xù)編輯與多場景適配?；炫鸥袷綄υ捨谋九c語音組織為：“[S1] 說話人 1 文本 + 語音 [S2] 說話人 2 文本 + 語音 [S3] 說話人 3 文本 + 語音…”，其中 [S1]、[S2]、[S3] 為說話人標(biāo)簽，用于區(qū)分不同角色。

在模型架構(gòu)上，為更充分地利用對話上下文，F(xiàn)ireRedTTS-2 采用 “雙 Transformer ” 的設(shè)計(jì)：

• 1.5B 參數(shù)的 Backbone Transformer 負(fù)責(zé)建模混排序列中語音的粗粒度信息
• 0.2B 參數(shù)的 Decoder Transformer 補(bǔ)充語音中的聲學(xué)細(xì)節(jié)

相比常用的 Delay pattern 方法，該架構(gòu)充分利用了上下文中的文本與語音，可以生成更自然、連貫的對話語音；同時(shí)支持低首包延遲，配合離散語音編碼器的流式解碼，實(shí)現(xiàn)更快起播。

FireRedTTS-2 采用兩階段訓(xùn)練：先在 110 萬小時(shí)單句語音上預(yù)訓(xùn)練，夯實(shí)合成基礎(chǔ)；再用 30 萬小時(shí)對話語音繼續(xù)訓(xùn)練，覆蓋 2–4 人對話場景。由此可穩(wěn)定生成高質(zhì)量對話語音，準(zhǔn)確處理說話人切換，保持上下文一致與自然韻律。面向應(yīng)用場景， FireRedTTS-2 僅需少量數(shù)據(jù)即可實(shí)現(xiàn)微調(diào)，快速完成音色定制。

FireRedTTS-2 效果比較

為評估對話合成效果，F(xiàn)ireRedTTS-2 與 MoonCast、ZipVoice-Dialogue、MOSS-TTSD 等其他系統(tǒng)在自建的中英文對話測試集上進(jìn)行了比較：

• 客觀上，比較了對話合成的正確率（CER/WER）、對話間說話人保持能力（SIM）、以及與真實(shí)錄音之間的差距（MCD）
• 主觀上，F(xiàn)ireRedTTS-2 與其他系統(tǒng)進(jìn)行了偏好打分（CMOS）

結(jié)果顯示，F(xiàn)ireRedTTS-2 在主客觀指標(biāo)上均為最優(yōu)，顯著降低發(fā)音錯(cuò)誤，避免說話人混淆，具有更真實(shí)的韻律表現(xiàn)，為對話合成提供了更優(yōu)解。

同時(shí)，F(xiàn)ireRedTTS-2 只需約 50 小時(shí)的特定播客說話人錄音即可完成音色定制，使對話合成的自然度逼近真人。在自建中文對話測試集上，我們開展了客觀（CER）與主觀（自然度偏好）評測：微調(diào)后 CER 僅為 1.66%；主觀聽評中，28% 的測例被認(rèn)為比真實(shí)播客錄音更自然，另有 28% 難以區(qū)分二者?？傮w來看，56% 的測例表明其自然度已達(dá)到或超過真實(shí)錄音。

總結(jié)與展望

FireRedTTS-2 針對當(dāng)前對話合成的兩大痛點(diǎn)：無法逐句生成（靈活性差）與合成質(zhì)量不穩(wěn)定（發(fā)音錯(cuò)誤、說話人切換混亂、韻律不自然），升級了兩項(xiàng)關(guān)鍵模塊。

• 離散語音編碼器：低幀率、語義信息豐富，縮短語音序列、降低長對話建模難度并提升穩(wěn)定性；支持流式解碼，適配實(shí)時(shí)場景。
• 文本語音合成模型：采用文本 - 語音混排輸入，支持逐句生成；雙 Transformer 架構(gòu)充分利用文本與歷史語音上下文，合成更自然、連貫的對話語音；具備低首包延遲，配合編碼器的流式解碼實(shí)現(xiàn)快速起播。

從結(jié)果上看，F(xiàn)ireRedTTS-2 在各項(xiàng)主客觀指標(biāo)上均優(yōu)于 MoonCast、ZipVoice-Dialogiue、MOSS-TTSD 等系統(tǒng)，為對話生成提供了更優(yōu)的解法。未來團(tuán)隊(duì)將持續(xù)優(yōu)化 FireRedTTS-2，拓展支持的說話人人數(shù)與支持的語種，并解鎖可控音效插入等更多玩法。