Dual-AR 序列架构
Slow Transformer 捕捉全局语义与节奏，Fast Transformer 专注细节与码本稳定，形成“快慢双自回归”的高效协同。
- 提升长文本生成稳定性
- Slow / Fast 分工保证语义与音质兼顾
- 适配大规模 7B 级模型
为日语而生的 Amane TTS 声学体系
基于 400,000 小时 专项日语数据训练，融合 Dual-AR × GFSQ × FF-GAN 架构， 支持仅需 8-15 秒参考音频 的快速声纹克隆。
卓越情感表现力
高精度字音准确率
快速声纹克隆
所有对比示例均采用相同的声纹克隆技术生成，确保公平客观的比较基准。
系统特性速览
- Slow & Fast Transformer 串行架构确保语义稳定与声学细腻度
- Grouped Finite Scalar Vector Quantization 码本利用率 ≈ 100%
- FF-GAN 声码器结合 ParallelBlock 提供高保真输出
- LLM 驱动的语言特征提取，无需 G2P 前端即可支持多语言
- 仅需 8-15 秒参考语音，即可克隆声纹与演绎情绪
Architecture
核心技术与日语专属优化
新一代 Dual Autoregressive 框架与 GFSQ 量化技术大幅提升序列生成稳定性， FF-GAN 声码器则在压缩比与音质之间取得平衡。
400k
小时日语语音训练数据
覆盖方言、情感、角色扮演、业务场景
卓越
情感表现力
害羞、喜悦、悲伤、愤怒等情绪自然切换
精准
字音准确率
音高重音、长短音、促音、拗音全部精准处理
≤ 15 s
声纹克隆参考时长
8-15 秒参考音频即可克隆目标音色与情绪
GFSQ 量化体系
Grouped Finite Scalar Vector Quantization 结合 FSQ 与 GVQ 的优势，提升压缩效率同时保持近乎完美的码本利用率。
- 码本利用率 ≈ 100%
- 保留韵律与声纹细节
- 支持长序列稳定生成
FF-GAN 声码器
Firefly-GAN 使用 ParallelBlock、深度可分离卷积与扩张卷积，针对 typo-codebook 设计，保证高频细节与低延迟。
- 高保真 + 低延迟的实时合成
- 稳定处理多情绪、多语种
- 兼容语音、歌声等扩展任务
LLM 驱动语言理解
以大模型直接抽取语言特征，免除 G2P 前端维护挑战，并显著强化多语言与同音词语境理解能力。
- 无需语言特定规则库
- 自然应对多音字与跨语种混读
- 更强的上下文表达能力
Audio Showcase
试听对比 · 女性角色与男性角色
以下对比涵盖 10 个场景（包含 5 个女性角色样本与 5 个男性角色样本），展示 Amane TTS 与某商业 TTS 模型的合成效果差异。 两个模型均采用相同的声纹克隆技术流程生成音频，以实现客观公正的对比评测。
提示：Amane TTS 支持 8-15 秒参考语音的快速声纹克隆能力（女性角色 & 男性角色均可）。
Sample 01
促音（っ）处理
あれ？学校（がっこう）の鞄（かばん）、どこ置いたっけモン？
Amane TTS 女性角色
表现：出色
✅ 促音停顿精确自然，语气富有层次
某商业 TTS 模型 Speech-2.6-HD
表现：一般
⚠️ 促音处理欠自然，整体偏平直
Sample 02
情感表达 · 喜悦
わぁ〜、雑誌（ざっし）に載ってるケーキ、めっちゃ美味しそうだモン！
Amane TTS 女性角色
表现：出色
✅ 喜悦情绪饱满，角色感鲜活
某商业 TTS 模型 Speech-2.6-HD
表现：较差
❌ 情感完全平直，缺乏感染力
Sample 03
音高重音（Pitch Accent）
あのね、喫茶店（きっさてん）で待ってるからねモン
Amane TTS 女性角色
表现：出色
✅ 音高重音准确无误，语义清晰
某商业 TTS 模型 Speech-2.6-HD
表现：一般
⚠️ 音高重音存在偏差，语义区分不清
Sample 04
长短音控制
えへへ、切手（きって）買うの忘れちゃったモン〜
Amane TTS 女性角色
表现：出色
✅ 长短音区分精准，害羞情绪自然
某商业 TTS 模型 Speech-2.6-HD
表现：一般
⚠️ 长短音略显模糊，情绪表现欠缺
Sample 05
复杂韵律 · 角色演绎
でね〜、一緒（いっしょ）に遊園地行こうよモン♪
Amane TTS 女性角色
表现：出色
✅ 韵律自然，语气转换流畅有趣
某商业 TTS 模型 Speech-2.6-HD
表现：欠佳
❌ 韵律僵硬，语气单调
Sample 06
男性角色 · 促音处理
おぉ〜、結構（けっこう）難しいパズルだね
Amane TTS 男性角色
表现：出色
✅ 促音处理自然，男性声线稳定
某商业 TTS 模型 Speech-2.6-HD
表现：一般
⚠️ 促音处理略显生硬，声线不够自然
Sample 07
男性角色 · 情感表达
なるほど、それは面白いアイデアだね
Amane TTS 男性角色
表现：出色
✅ 情感表达自然，语气转换流畅
某商业 TTS 模型 Speech-2.6-HD
表现：一般
⚠️ 情感表达平直，缺乏层次感
Sample 08
男性角色 · 音高重音
あの店（みせ）で待ってるから、時間（じかん）に間に合うように来てくれ
Amane TTS 男性角色
表现：出色
✅ 音高重音准确，语义清晰明确
某商业 TTS 模型 Speech-2.6-HD
表现：一般
⚠️ 音高重音存在偏差，语义区分不清
Sample 09
男性角色 · 长短音控制
切手（きって）を買うのを忘れちゃった
Amane TTS 男性角色
表现：出色
✅ 长短音区分精准，发音自然
某商业 TTS 模型 Speech-2.6-HD
表现：一般
⚠️ 长短音略显模糊，发音不够清晰
Sample 10
男性角色 · 复杂韵律
一緒（いっしょ）に遊園地（ゆうえんち）に行こうか
Amane TTS 男性角色
表现：出色
✅ 韵律自然，语气转换流畅
某商业 TTS 模型 Speech-2.6-HD
表现：欠佳
❌ 韵律僵硬，语气单调
Evaluation
客观评测对比 · 某商业 TTS 模型
在与某商业 TTS 模型（Speech-2.6-HD）的同条件对比中，Amane TTS 在情感表现力、发音准确性等核心维度 表现优异，综合听感较为自然流畅。
| 评测维度 | Amane TTS | 某商业 TTS 模型（Speech-2.6-HD） | 差距 |
|---|---|---|---|
| 情感表现力 | 优秀 · 角色演绎生动、情绪自然 | 一般 · 情绪表达较为平直 | 明显优势 |
| 发音准确性 | 优秀 · 韵律细节处理精准 | 一般 · 韵律处理水平有限 | 明显优势 |
| 技术成熟度 | 高 · 针对日语场景深度优化 | 中等 · 缺乏日语专项优化 | 技术优势 |
| 综合听感 | 自然流畅 · 接近真人配音 | 机械感明显 · 较为单调 | 体验差距明显 |
核心结论
Amane TTS 在情感表现力与发音准确性两大核心指标上表现优异。 依托 400,000 小时的日语专项训练与 Dual-AR × GFSQ × FF-GAN 架构，它在音高重音、长短音、促音、拗音等日语关键韵律处理方面 表现出色，并可在 8-15 秒内完成声纹克隆与情绪表达，在日语语音合成领域展现了较高的技术水准。
Dual-AR 架构确保长文本稳定与细节兼顾
GFSQ 量化实现近 100% 码本利用率
FF-GAN 声码器提供高保真与低延迟
200k 小时日语数据深度优化韵律特征
快速声纹克隆 · 8-15 秒参考音频
自然流畅的情感演绎能力