DiaMoE-TTS：支持多方言的开源语音合成系统

什么是 DiaMoE-TTS

系统功能亮点

• IPA 统一前端设计以国际音标为输入标准，构建灵活可扩展的音素体系，适配多种汉语方言及其它语言，提升模型输入一致性，增强泛化能力。

• 方言感知专家混合架构引入 Mixture-of-Experts（MoE）机制，各个专家网络独立负责一种方言的学习任务，结合动态门控策略自动选择最优路径，从而保留方言特有语调与语音风格。

• 低资源快速适应机制通过冻结主干模型与 MoE 模块的方式，锁定已有知识，只对新增方言进行轻量级参数调整，大幅缩短适配周期，提高实用效率。

• 分阶段训练策略训练流程分为四个阶段：从 IPA 初始化开始，经多方言联合优化，再到专家模块强化训练，最后完成低资源方言的快速接入，层层递进提升性能。

• 开放数据驱动训练所有模型均使用开源 ASR 数据集训练而成，省去昂贵的专业语音标注环节，显著降低使用门槛，便于规模化部署与研究。

• 强大的泛化表现力在资源有限的方言上依然能维持较高的发音准确度，例如客家话可达 91.7% 的准确率，同时支持对未见方言甚至特殊艺术形式如京剧的零样本合成能力。

• 多样化的应用可能可生成多种中文方言以及普通话语音，未来有望应用于多语种场景。用途广泛，涵盖文化保存、本地娱乐、教育素材等多个方向。

• 完整的工具链支持包括模型训练与推理脚本、预训练权重、IPA 数据处理模块等一整套资源，帮助研究者和开发者轻松入门，推动项目落地进程。

技术核心优势

• 开源数据支撑完全基于开放语料训练，无需依赖人工标注语音材料，降低了实践成本和使用门槛。

• 卓越的跨方言迁移能力能够在极少量数据情况下快速生成自然语音，面对陌生口音或文化特色语音内容时具有强适应性。

• 推动语言多样性保护支持构建濒危方言的数字化档案，对中华语言文化的多样性传承发挥积极作用。

• 高效的参数更新策略合理利用 LoRA 和条件适配技术，只需调整局部参数即可完成新方言接入，兼顾学习效率与原有能力保持。

• 自然真实的声音输出合成语音具备良好的自然度和表达力，经过验证在音质与情感传递方面均有出色表现。

获取 DiaMoE-TTS 资源

• GitHub 链接：https://github.com/GiantAILab/DiaMoE-TTS

• HuggingFace 地址：https://huggingface.co/RICHARD12369/DiaMoE_TTS

• 论文查阅：https://www.arxiv.org/pdf/2509.22727

适用对象有哪些

• 语言学研究人员为汉语方言及其他语言语音特征分析提供有力工具，支持音系演化等学术方向研究。

• 语音技术开发者得益于其开源特性与完整工具链，工程师可用于快速搭建自己的多方言合成服务。

• 方言保护项目参与者支持对濒危方言进行语音记录和还原，用技术手段助力语言遗产延续。

• 文艺创作人员可应用在地方戏剧、广播剧、动漫游戏配音等领域，丰富本土文化声音表达。

• 教学场景工作人员适用于方言教育资源开发、辅助语言教学等工作，帮助学生更好掌握区域语言特点。

• AI 技术探索者对语音合成感兴趣的技术爱好者也可借此项目深入理解 AI 语音生成原理与实践方法。