GLM-TTS语音合成全流程演示，一看就会

1. 引言：为什么选择GLM-TTS？

在AI语音技术快速发展的今天，高质量、个性化的文本转语音（TTS）系统已成为智能助手、有声内容创作、虚拟主播等场景的核心需求。传统的TTS模型往往依赖大量标注数据和固定音色，难以满足多样化表达的需求。

GLM-TTS是由智谱开源的一款先进语音合成模型，具备以下核心能力：

零样本语音克隆：仅需3-10秒参考音频即可复现目标音色
精细化发音控制：支持音素级干预，精准处理多音字与生僻词
情感迁移能力：通过参考音频自动学习并复现语调与情绪特征
中英混合生成：自然支持双语混读，适用于国际化场景

本文将基于科哥二次开发的WebUI版本，带你从零开始完成一次完整的GLM-TTS语音合成实践，涵盖基础使用、批量处理与高级功能调用，真正做到“一看就会”。

2. 环境准备与启动

2.1 镜像环境说明

本教程基于预置镜像GLM-TTS智谱开源的AI文本转语音模型构建by科哥，已集成以下组件：

Python 3.9 + PyTorch 2.9
GLM-TTS 主模型及Tokenizer
Gradio WebUI界面
批量推理脚本与配置文件

无需手动安装依赖，开箱即用。

2.2 启动Web服务

登录实例后执行以下命令：

cd /root/GLM-TTS source /opt/miniconda3/bin/activate torch29 bash start_app.sh

注意：必须激活torch29虚拟环境，否则会因依赖冲突导致启动失败。

服务启动成功后，在浏览器访问：
👉http://localhost:7860

你将看到如下界面：

3. 基础语音合成操作指南

3.1 操作流程概览

GLM-TTS的基础语音合成分为四个步骤：

上传参考音频
输入参考文本（可选）
编写目标文本
调整参数并生成

我们逐一详解。

3.2 步骤一：上传参考音频

点击「参考音频」区域上传一个清晰的人声片段。

要求如下：

格式：WAV、MP3 等常见音频格式
时长：建议 3–10 秒
内容：单人说话，无背景音乐或噪音
来源：可用手机录制一段朗读

✅ 提示：音频越干净，克隆效果越好；避免使用带混响或压缩严重的录音。

3.3 步骤二：填写参考文本（可选）

在「参考音频对应的文本」框中输入该段音频的实际内容。

例如：

大家好，我是科哥，欢迎使用GLM-TTS语音合成系统。

作用：

提高音色对齐精度
帮助模型理解发音风格和节奏
若不确定原文，可留空，系统仍能进行音色提取

3.4 步骤三：输入要合成的文本

在「要合成的文本」输入框中填写希望生成的内容。

支持：

中文、英文、中英混合
标点符号影响语调停顿
单次建议不超过200字符

示例：

Hello everyone, this is a test of GLM-TTS with mixed language input. 中文部分听起来非常自然，就像真人朗读一样。

3.5 步骤四：高级设置调优

展开「⚙️ 高级设置」面板，关键参数如下：

参数	说明	推荐值
采样率	控制输出音质	24000（速度） / 32000（质量）
随机种子	固定结果以复现实验	42
启用 KV Cache	显著提升长文本推理效率	✅ 开启
采样方法	解码策略	`ras`（推荐）、`greedy`、`topk`

🔍 小知识：KV Cache可缓存注意力键值，减少重复计算，尤其适合超过100字的长句生成。

3.6 开始合成

点击「🚀 开始合成」按钮，等待5–30秒（取决于GPU性能和文本长度），系统将自动生成音频并播放。

生成文件保存路径：

@outputs/tts_20251212_113000.wav

命名规则为tts_时间戳.wav，便于区分多次生成结果。

4. 批量语音合成实战

当需要生成大量音频（如制作有声书、客服话术库）时，手动操作效率低下。GLM-TTS提供批量推理功能，支持JSONL任务队列自动化处理。

4.1 准备任务文件

创建名为batch_tasks.jsonl的文件，每行一个JSON对象：

{"prompt_text": "这是第一段参考文本", "prompt_audio": "examples/prompt/audio1.wav", "input_text": "要合成的第一段文本", "output_name": "output_001"} {"prompt_text": "这是第二段参考文本", "prompt_audio": "examples/prompt/audio2.wav", "input_text": "要合成的第二段文本", "output_name": "output_002"}

字段说明：

prompt_text：参考音频对应的文字（可为空）
prompt_audio：相对或绝对路径，指向音频文件
input_text：待合成的目标文本
output_name：输出文件名前缀（默认 output_0001）

4.2 使用WebUI上传任务

切换至「批量推理」标签页
点击「上传 JSONL 文件」
选择本地batch_tasks.jsonl
设置采样率、随机种子、输出目录（默认@outputs/batch）

4.3 执行与结果获取

点击「🚀 开始批量合成」，系统将逐条处理任务，并实时显示进度日志。

完成后生成ZIP包供下载，解压后结构如下：

@outputs/batch/ ├── output_001.wav ├── output_002.wav └── ...

⚠️ 注意事项：

确保所有音频路径正确且可读
JSONL格式错误会导致解析失败
单个任务失败不会中断整体流程

5. 高级功能详解

5.1 音素级控制（Phoneme Mode）

对于多音字、专业术语或特殊发音需求，可通过音素模式精确干预发音。

启用方式（命令行）：

python glmtts_inference.py \ --data=example_zh \ --exp_name=_test \ --use_cache \ --phoneme

自定义发音规则

编辑configs/G2P_replace_dict.jsonl文件，添加自定义映射：

{"word": "重", "pinyin": "chong2", "context": "重新"} {"word": "行", "pinyin": "hang2", "context": "银行"}

💡 应用场景：确保“重庆”读作zhong4 qing4而非chong2 qing1

5.2 流式推理（Streaming Inference）

适用于低延迟语音交互场景（如AI电话、实时播报）。

特点：

支持 chunk 级别逐步输出音频
端到端延迟低于300ms
Token生成速率稳定在25 tokens/sec

启用流式需调用API接口，不支持WebUI直接操作。

5.3 情感控制技巧

GLM-TTS不具备显式情感标签输入，但可通过参考音频的情感特征实现隐式迁移。

实践建议：

使用带有喜悦语气的录音 → 输出更轻快的声音
使用悲伤语调的音频 → 生成缓慢低沉的语音
避免极端情绪（如大笑、哭泣），可能导致失真

📌 示例：用温柔朗读童谣的音频作为参考，生成的儿童故事语音更具亲和力。

6. 最佳实践与避坑指南

6.1 如何获得最佳音色还原度？

维度	推荐做法
音频质量	使用无损WAV格式，信噪比高
录音环境	室内安静环境，避免回声
语速节奏	自然匀速，避免忽快忽慢
情感一致性	保持单一情绪状态

6.2 文本输入优化技巧

合理使用标点：逗号、句号影响停顿时长
分段合成长文本：每段100字以内效果更佳
中英混合注意空格：英文前后加空格避免连读错误
避免错别字：会影响G2P转换准确性

6.3 性能调优建议

目标	推荐配置
快速测试	24kHz + KV Cache + seed=42
高保真输出	32kHz + 关闭采样随机性
显存受限	使用24kHz，及时清理显存
结果复现	固定随机种子（如42）