开源扩散模型实现语音“局部修改”不留痕：PlayDiffusion发布
发布时间：2025-06-04 11:49:46 | 责任编辑：吴昊 | 浏览量：18 次
Play AI 日前开源推出了一款全新语音编辑模型——PlayDiffusion，这是一种基于扩散模型的创新性工具，专为语音局部修改而设计。不同于传统的文本转语音系统需对整段音频重生成，PlayDiffusion 支持直接对语音中的某一部分进行替换、删除或调整，而其他未修改部分将保持完全一致。这种方式不仅极大提高了效率，也让音频编辑进入“所听即所得”的新阶段。
用户只需提供目标文本（例如将音频中的“Neo”改为“Morpheus”），模型便可精准识别需替换位置，并智能调整节奏、语调以及说话人的音色，实现几乎无痕的自然融合。PlayDiffusion 能够有效避免人工修改后的割裂感，听感上几乎无法察觉任何拼接痕迹。
得益于扩散模型架构带来的整体优化能力，在语音片段被大范围 mask（遮盖）的极端场景中，它也可作为一款非自回归的高性能 TTS(文本转语音)模型使用。相较传统 TTS 系统，PlayDiffusion 的推理速度提升可达50倍，并具备更强的全局一致性，适合需要高效率、高质量语音合成的应用场景。
这项技术的推出对于播客制作、AI 配音、内容纠错、剧本对话二次加工等场景意义重大。PlayDiffusion 不只是一个音频编辑工具，更是语音生成领域向“精确、灵活、自然”转型的重要信号。在语音AI日益普及的当下，它或将成为下一个播客、视频内容创作的必备利器。
GitHub:https://github.com/playht/PlayDiffusion
模型下载:https://huggingface.co/PlayHT/PlayDiffusion
PlayDiffusion 是一款由 Play AI 开源推出的基于扩散模型的语音编辑工具，能够实现语音的“局部修改”而不留痕迹。以下是关于 PlayDiffusion 的详细介绍：
核心技术
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音频编码：将音频序列编码为离散空间中的“token”，适用于真实语音和文本转语音模型生成的音频。
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音频掩码与去噪：对需要修改的音频片段进行掩码处理，然后在更新后的文本条件下，使用扩散模型对掩码区域进行去噪处理。
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上下文保持：确保修改后的音频与周围音频无缝对接，保持一致的语音特征。
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非自回归架构：与传统的自回归模型不同，PlayDiffusion 采用非自回归架构，一次性预测所有标记，并在大约 20 个去噪步骤中进行优化，效率比传统模型高出 50 倍。
应用场景
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语音合成：在生成语音时，可根据需要实时修改文本，快速生成对应的音频内容。
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音频编辑：在音频制作过程中，轻松修改错误或不当的单词，而不必重录整个句子。
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个性化定制：为不同用户或场景定制个性化的语音内容。
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播客制作、AI 配音、内容纠错、剧本对话二次加工：这些场景中，PlayDiffusion 可以高效地修改音频内容，而不影响整体的连贯性和自然性。
优势
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高质量输出：生成的音频编辑结果连贯、自然，几乎无法察觉拼接痕迹。
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灵活性：支持对音频的精细编辑，包括修改单词、短语甚至整个句子。
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高效率：推理速度比传统文本转语音系统快 50 倍。
使用方式
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开源代码：PlayDiffusion 的代码已开源，可在 GitHub 上查看。
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在线体验：用户可以通过 Hugging Face 提供的在线演示平台直接体验该模型。
PlayDiffusion 的出现为音频编辑领域带来了革命性的变化，它不仅提高了编辑效率，还极大地提升了音频编辑的自然性和连贯性。
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