国产MiniMax语音模型引领国际，开启个性化语音新篇章
发布时间：2025-05-16 09:26:09 | 责任编辑：吴昊 | 浏览量：10 次
在人工智能领域的快速发展中，国产大模型的进步速度让人惊叹。早在今年初，DeepSeek-R1以超低成本获得了超越 OpenAI 的表现，令人重新审视国外大模型的垄断地位。如今，MiniMax 再次带来了重磅消息:其全新一代文本转语音（TTS）模型 “Speech-02” 在国际权威的语音评测榜单 Artificial Analysis 上强势登顶，击败了 OpenAI 和 ElevenLabs 等行业巨头。
Speech-02的出色表现体现在多个关键指标上，例如字错率（WER）和说话人相似度(SIM)，均取得了新的最佳结果(SOTA)，令国外网友感到震惊，纷纷称赞 MiniMax 为音频领域的破局者。更令人惊喜的是，Speech-02的成本仅为 ElevenLabs 竞争产品的四分之一，展现了其高性价比的优势。
那么，Speech-02为何能够取得如此骄人的成绩呢?背后有两项关键技术创新。一方面，Speech-02实现了真正的零样本（zero-shot）语音克隆。这意味着只需给定一段参考语音，无需额外文本，模型就能迅速生成与目标语音高度相似的音频。这项技术显著节省了时间和资源，以往的合成方法通常需要大量样本数据。
另一方面，MiniMax 采用了全新的 Flow-VAE 架构，这种架构提升了语音生成过程中的信息表征能力，进而改善了合成音频的质量和相似度。通过引入一个可学习的 speaker 编码器，Speech-02能专注于说话者独特的发音特点，无论是音色、语调还是节奏，均能精准再现，避免了传统合成语音的生硬感。
此外，MiniMax 还引入了 T2V 框架，将开放式自然语言描述与结构化标签信息相结合，进一步提升了语音合成的灵活性和可控性。这意味着，用户不仅可以提供参考音频，还可以通过简单的描述来生成所需音色的语音，从而极大地增强了系统的多功能性。
Speech-02的成功再次印证了国产大模型在语音合成领域的强大实力，并向世界展示了中国在人工智能技术上的快速崛起。
技术文档：https://minimax-ai.github.io/tts_tech_report/
国产 MiniMax 语音模型在国际舞台上取得了显著成就，其新一代语音大模型 Speech-02 在国际权威语音评测榜单 Artificial Analysis 上强势登顶，击败了 OpenAI、ElevenLabs 等两大行业巨头。该模型在字错率（WER）和说话人相似度（SIM）等关键语音克隆指标上均取得 SOTA 结果，展现出强大的技术实力与底蕴。
技术创新
Speech-02 的成功得益于多项技术创新：
-
零样本语音克隆：引入可学习的 speaker 编码器，专注于说话人的独特发音习惯，仅需几秒音频即可模仿出目标说话人的音色、语调和节奏。
-
Flow-VAE 架构：通过流匹配模型模拟连续语音特征的分布，更准确地捕捉数据中的复杂模式，提升语音生成的质量和相似度。
-
文生音色：结合开放式自然语言描述与结构化标签信息，实现高度灵活且可控的音色生成。
个性化与多样性
Speech-02 不仅实现了任意音色的灵活控制，还支持 32 种语言，尤其擅长中英、粤语、葡萄牙语、法语等语种。此外，该模型还能根据用户输入的情绪标签（如悲伤、快乐、生气等）生成相应情感的语音。
性价比优势
Speech-02 的成本仅为 ElevenLabs 竞品模型（multilingual_v2）的 1/4，这使得其在国际市场上更具竞争力。
应用前景
MiniMax 正在探索语音助手、声聊唱聊、配音等不同场景的落地方案，并推动智能语音内容创作向更高效、个性化、情感化的方向发展。同时，其语音大模型也接入了更多 AI 硬件，如儿童玩具、教育学习机、汽车智能座舱、机器人等，加速商业化进程。
总结
MiniMax 的 Speech-02 作为全球首个真正实现多样化、个性化定义的语音模型，其在国际舞台上的成功不仅展现了国产大模型的技术实力，也为语音 AI 领域带来了新的发展机遇，推动语音 AI 走向千人千面的智能交互体验。
本网站(https://aigc.izzi.cn)刊载的所有内容，包括文字、图片、音频、视频等均在网上搜集。
访问者可将本网站提供的内容或服务用于个人学习、研究或欣赏，以及其他非商业性或非盈利性用途，但同时应遵守著作权法及其他相关法律的规定，不得侵犯本网站及相关权利人的合法权利。除此以外，将本网站任何内容或服务用于其他用途时，须征得本网站及相关权利人的书面许可，并支付报酬。
本网站内容原作者如不愿意在本网站刊登内容，请及时通知本站，予以删除。
