一.背景介绍

随着生成式人工智能的快速发展，语音合成（Text-to-Speech, TTS）技术正在迈向更自然、更智能、更具情感表达的新时代。过去的 TTS 模型虽然已在音质和语义准确度方面取得显著进步，但在跨语言、情感表达、个性化模拟等方面仍存在较大挑战。尤其是在语音内容创作、虚拟人交互、智能客服等场景中，用户对高保真、富有表现力、可控的语音生成需求日益增长。

为应对这些挑战，阿里巴巴通义实验室语音团队开源推出了创新的语音生成大模型——CosyVoice。它是一款支持多语言、情感表达和个性化控制的端到端语音合成系统，融合了先进的说话人建模、风格解耦、多模态融合等技术，为业界提供了强大的语音合成能力。随着 2.0 版本的发布，CosyVoice 进一步强化，带来了更加精准、自然且富有情感的语音生成体验！模型开放方言口音库与情感标签体系，支持开发者基于业务场景定制语音生成模型。本项目围绕该模型展开，详细讲解如何在BitaHub中通过 Notebook 实现语音风格迁移。

二.项目步骤详解

1. 环境配置

首先，从 GitHub 上将 CosyVoice 的代码仓库完整克隆到本地。将本地代码挂载到 BitaHub 工作台的文件存储当中。

git clone https://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice.git

在BitaHub工作台创建开发环境，选择单卡4090GPU，并通过JupyterLab访问方式进入开发环境。使用此命令进入 CosyVoice 项目的根目录，初始化并递归更新项目中的所有子模块，确保项目依赖的所有子项目都是最新状态。

%cd /git/CosyVoice/!git submodule update --init --recursive

逐行执行以下命令，安装模型运行所需的依赖库：

!pip install pynini!pip install --extra-index-url https://pypi.nvidia.com tensorrt-cu12-libs!pip install -i https://pypi.org/simple conformer==0.3.2!pip install --force-reinstall ruamel-yaml==0.17.32!pip install -q -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host=mirrors.aliyun.com

2.下载预训练模型

相比 1.0 版本，CosyVoice 2.0在语音生成能力上实现全面升级。多语言方面，支持中文、英文、日文、韩文，以及粤语、四川话等多种中文方言，同时支持零样本跨语言和混合语言语音克隆。性能上，集成离线与流式建模技术，双向流式支持使首包合成延迟低至 150ms。质量层面，发音错误率较 1.0 版本减少 30% - 50%，在 Seed-TTS 评估集困难测试集中字符错误率最低；音色一致性显著增强，跨语言合成表现大幅提升；合成音频的 MOS 评分从 5.4 提升至 5.53，还支持更细致的情感控制和口音调整。为了获得更好的性能，本项目基于CosyVoice2-0.5B 进行部署及推理测试。

首先创建 pretrained_models 目录，然后克隆 CosyVoice2-0.5B 和 CosyVoice-ttsfrd 模型到该目录下。

!mkdir -p pretrained_models!git clone https://www.modelscope.cn/iic/CosyVoice2-0.5B.git pretrained_models/CosyVoice2-0.5B!git clone https://www.modelscope.cn/iic/CosyVoice-ttsfrd.git pretrained_models/CosyVoice-ttsfrd

随后进入 CosyVoice-ttsfrd 模型目录，解压 resource.zip 文件到当前目录并安装 ttsfrd 相关的依赖

cd pretrained_models/CosyVoice-ttsfrd!unzip resource.zip -d .!pip install ttsfrd_dependency-0.1-py3-none-any.whl!pip install ttsfrd-0.4.2-cp310-cp310-linux_x86_64.whl

3.基本使用方法

3.1 导入必要的 Python 模块

将 third_party/Matcha-TTS 目录添加到 Python 的模块搜索路径中，然后导入 CosyVoice、CosyVoice2、load_wav 和 torchaudio 模块。

import syssys.path.append('third_party/Matcha-TTS')from cosyvoice.cli.cosyvoice import CosyVoice, CosyVoice2from cosyvoice.utils.file_utils import load_wavimport torchaudio

3.2 初始化 CosyVoice2 模型

进入 Matcha-TTS 目录，并初始化 CosyVoice2 模型。

cd /git/CosyVoice/third_party/Matcha-TTScosyvoice = CosyVoice2('iic/CosyVoice2-0.5B', load_jit=False, load_trt=False, fp16=False)

3.3 处理音频文件

准备一段10-30 秒.wav格式的音频文件（太短可能导致音色特征提取不足，太长会增加处理时间），内容包含清晰人声，避免背景噪音（如空调声、音乐声）；建议朗读不同声调的句子（如 “你好，今天天气不错”），覆盖多种发音场景。该音频需包含你期望克隆的目标音色（如个人录音、特定人物声线等）。其作为模型学习的音色基准，直接影响语音生成的风格一致性。

使用 ffmpeg 工具将你准备的文件转换为采样率为 16000Hz、单声道、PCM 16 位有符号整数编码的文件。最后使用 load_wav 函数进行加载。

!ffmpeg -i zero_shot_prompt.wav -c:a pcm_s16le -ar 16000 -ac 1 fixed_audio.wavprompt_speech_16k = load_wav('fixed_audio.wav', 16000)

3.4 零样本语音合成

模型从prompt_speech_16k中提取音色特征，将音色特征与文本特征结合，生成对应的语音波形。通过调整输入文本和参考音色，可灵活应用于各种语音合成场景。

for i, j inenumerate(cosyvoice.inference_zero_shot('BitaHub是一个开放的AI和深度学习社区，基于我们先进的、有竞争力的GPU算力资源，我们在社区为AI开发者提供数据集、模型资源，同时提供了一个全流程的AI开发平台，包括模型训练、推理、数据集管理，让开发者和企业客户无需维护开发环境，专注于科研和生产。', # 期望合成语音的文本内容'这里输入fixed_audio.wav中的文本内容',prompt_speech_16k, # 参考音色音频（16kHz采样率）stream=False)) :torchaudio.save('zero_shot_{}.wav'.format(i),j['tts_speech'],cosyvoice.sample_rate)

3.5 跨语言语音合成

CosyVoice 模型可以处理混合语言文本（如中文 + 英文），并保持音色一致性。通过在文本中插入特殊标记（如[laughter]），实现对语音情感、韵律的精确控制（如笑声、停顿等）。

for i, j inenumerate(cosyvoice.inference_cross_lingual('混合语言（如中文 + 英文），包含特殊控制标记（如[laughter]）的目标文本', # 其他支持的标记可查看源码文件：cosyvoice/tokenizer/tokenizer.py#L248。prompt_speech_16k, # 参考音色音频（16kHz采样率）stream=False)):torchaudio.save('fine_grained_control_{}.wav'.format(i),j['tts_speech'],cosyvoice.sample_rate) # 采样率（默认16kHz）

3.6 指令语音合成

CosyVoice 模型支持指令式语音合成功能，通过文本指令精确控制合成语音的语言风格（如方言、口音）。

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for i, j inenumerate(cosyvoice.inference_instruct2('需要合成语音的原始文本','用天津话说这句话', # 控制合成风格的指令，支持方言（粤语、四川话、上海话、天津话、武汉话等）prompt_speech_16k, # 参考音色的音频文件（16kHz）stream=False)):torchaudio.save('instruct_{}.wav'.format(i),j['tts_speech'],cosyvoice.sample_rate)

查看一下其中的一个运行结果：

通过处理日志解读，模型合成 22 秒的语音耗时 15 秒，RTF≈0.7（计算公式为：处理时间 / 语音时长），说明系统性能良好，对于实时交互场景（如语音助手），这个速度可以满足基本需求。

四.总结

本教程系统讲解了阿里开源的 CosyVoice 语音合成系统，从环境配置、模型加载到音频处理的全流程操作，重点演示零样本语音生成、跨语言合成及指令情感控制等核心功能，助力开发者在智能客服、内容创作等场景实现高效自然的多语言情感语音生成。