GLM-TTS方言保护：濒危方言数字化存档实践

1. 引言：AI技术助力方言保护的现实意义

1.1 方言面临的生存危机

在全球化和城市化进程加速的背景下，大量地方语言正面临前所未有的消亡风险。据联合国教科文组织统计，全球约有40%的语言处于濒危状态，其中包含大量中国方言。这些承载着地域文化、历史记忆与族群认同的口头遗产，一旦消失将难以复原。

传统的人工录音存档方式存在效率低、成本高、覆盖面窄等问题，难以应对大规模方言抢救性记录的需求。而人工智能技术，特别是文本转语音（TTS）系统的进步，为方言的数字化保护提供了全新的解决方案。

1.2 GLM-TTS的技术突破

GLM-TTS是由智谱AI开源的一款先进语音合成模型，其核心优势在于零样本语音克隆能力——仅需3-10秒的参考音频即可精准复现说话人的音色特征。这一特性使其成为方言数字化的理想工具：

• 无需大量标注数据：传统TTS需要数小时高质量录音，而GLM-TTS可在极短时间内完成音色建模
• 支持精细化控制：可调节发音细节、语调、情感等参数，提升自然度
• 多语言兼容性强：原生支持中文普通话及英文，并可通过微调适配方言系统

通过结合WebUI二次开发界面，非专业用户也能快速上手，实现方言语音的高效采集与生成。

2. 基础语音合成操作指南

2.1 环境准备与启动流程

在使用GLM-TTS进行方言存档前，需确保运行环境已正确配置。推荐使用Linux系统并安装CUDA驱动以发挥GPU性能。

# 进入项目目录 cd /root/GLM-TTS # 激活虚拟环境（必须步骤） source /opt/miniconda3/bin/activate torch29 # 启动Web服务 bash start_app.sh

服务启动后，访问http://localhost:7860即可进入图形化操作界面。首次加载可能需要较长时间，因模型需从磁盘载入显存。

⚠️ 注意：每次重启服务器后都必须重新激活torch29虚拟环境，否则将导致依赖缺失错误。

2.2 单条语音生成流程

步骤一：上传方言参考音频

选择一段清晰的本地方言录音作为音色模板，建议满足以下条件：

• 音频时长：5–8秒最佳
• 格式要求：WAV或MP3，采样率16kHz以上
• 内容类型：单人独白，避免背景噪音或音乐干扰

点击「参考音频」区域上传文件，系统会自动提取声学特征用于后续合成。

步骤二：输入对应文本（可选）

若已知参考音频的文字内容，可在“参考音频对应的文本”框中填写。这有助于提升音素对齐精度，尤其适用于发音特殊的方言词汇。

例如，粤语中“食饭”读作/sik faan/，提供文本可帮助模型更准确地学习发音规则。

步骤三：输入目标合成文本

在“要合成的文本”框中输入希望生成的内容。GLM-TTS支持：

• 纯中文、纯英文或混合输入
• 包含标点符号以控制语调停顿
• 最大长度建议不超过200字符

步骤四：调整高级参数

展开「⚙️ 高级设置」面板，关键参数如下：

步骤五：执行合成

点击「🚀 开始合成」按钮，等待5–30秒（取决于文本长度和硬件性能），生成的音频将自动播放并保存至输出目录。

3. 批量处理方言语料库

3.1 构建结构化任务文件

对于系统性的方言存档工程，需批量生成大量语音样本。GLM-TTS支持JSONL格式的任务定义，每行代表一个独立合成任务。

示例tasks.jsonl文件内容：

{"prompt_text": "侬好啊，今朝天气老灵额", "prompt_audio": "shanghainese/audio_001.wav", "input_text": "上海话又称沪语，是吴语的重要分支", "output_name": "sh_001"} {"prompt_text": "我哋系广州人，讲广东话", "prompt_audio": "cantonese/audio_002.wav", "input_text": "粤语保留了大量古汉语特征", "output_name": "gz_002"}

字段说明：

• prompt_audio：必填，参考音频路径
• prompt_text：可选，辅助音素对齐
• input_text：必填，待合成文本
• output_name：可选，自定义输出文件名

3.2 批量推理操作流程

1. 切换至「批量推理」标签页
2. 点击「上传 JSONL 文件」按钮导入任务清单
3. 设置统一参数：
   • 采样率：24000（兼顾效率与质量）
   • 随机种子：42（确保一致性）
   • 输出目录：默认@outputs/batch
4. 点击「🚀 开始批量合成」

系统将按顺序处理所有任务，实时显示进度日志。完成后生成ZIP压缩包供下载。

3.3 输出管理与归档策略

生成的音频文件按如下结构组织：

@outputs/ ├── batch/ │ ├── sh_001.wav │ ├── gz_002.wav │ └── ... └── tts_20251212_113000.wav

建议建立标准化命名规范，如：

• 地区代码 + 序号（如fj_001.wav表示福建方言第1条）
• 添加元数据文件metadata.csv记录每条音频的来源、发音人信息、录制时间等

4. 高级功能在方言保护中的应用

4.1 音素级控制：解决多音字与特殊发音

许多方言存在独特的发音规则，如闽南语中的连读变调、客家话的入声韵尾等。GLM-TTS提供音素模式（Phoneme Mode），允许开发者直接干预发音过程。

启用方式：

python glmtts_inference.py \ --data=example_dialect \ --exp_name=_minnan \ --use_cache \ --phoneme

通过编辑configs/G2P_replace_dict.jsonl文件，可自定义转换规则：

{"word": "食", "phoneme": "ziah8"} {"word": "行", "phoneme": "kiann5"}

该机制特别适用于构建方言拼音映射表，提升罕见字词的发音准确性。

4.2 情感迁移：保留口语表达的生动性

真实对话不仅关乎“说什么”，更在于“怎么说”。GLM-TTS能从参考音频中捕捉情感特征（如喜悦、疑问、强调），并在合成中加以还原。

实践建议：

• 使用带有自然情绪波动的口语录音作为参考
• 避免机械朗读式素材，以保留方言的生活气息
• 可针对不同场景（讲故事、打招呼、劝诫）分别建模

4.3 流式推理：支持实时交互式采集

对于田野调查场景，流式推理功能可实现低延迟语音生成，Token Rate稳定在25 tokens/sec，适合以下应用：

• 实时语音翻译辅助
• 对话式方言教学系统
• 移动端轻量化部署

5. 提升方言合成质量的最佳实践

5.1 参考音频优化策略

高质量输入是成功克隆的前提。以下是经过验证的有效做法：

✅推荐做法：

• 在安静环境中录制，信噪比 > 30dB
• 使用专业麦克风（如XLR接口动圈麦）
• 发音人保持稳定语速与音量
• 录制日常对话片段而非书面语朗读

❌应避免的情况：

• 存在回声或混响的室内环境
• 多人同时发言的访谈录音
• 带有强烈口音混合的过渡方言
• 过短（<2秒）或过长（>15秒）音频

5.2 文本预处理技巧

为提高合成自然度，建议对输入文本进行规范化处理：

• 添加适当标点：逗号、句号影响语调断句
• 分段控制长度：单次合成控制在100字以内
• 标注特殊读音：如“厦门”标注为“Xiàmén”以防误读
• 中英混排注意空格：英文单词前后加空格以区分词边界

5.3 参数调优建议

根据实际需求灵活调整参数组合：

6. 常见问题与故障排查

6.1 文件路径与权限问题

现象：批量推理时报错“File not found”

解决方案：

1. 确认JSONL中音频路径为相对路径或绝对路径均可，但必须可访问
2. 检查文件权限：chmod 644 *.wav
3. 若使用Docker容器，确保音视频目录已挂载

6.2 显存不足处理

症状：合成过程中崩溃或卡死

应对措施：

• 降低采样率至24kHz
• 关闭不必要的后台进程
• 使用「🧹 清理显存」按钮释放缓存
• 升级至至少16GB显存的GPU设备

6.3 音质不理想的原因分析

7. 总结

7.1 技术价值总结

GLM-TTS凭借其强大的零样本语音克隆能力和灵活的控制接口，为濒危方言的数字化保护提供了切实可行的技术路径。相比传统方法，它具备三大核心优势：

1. 高效性：几分钟内即可完成一种方言音色的建模
2. 低成本：无需大规模标注语料库，降低采集门槛
3. 可扩展性：支持批量处理，便于构建区域性方言数据库

7.2 应用展望

未来可进一步拓展以下方向：

• 结合ASR技术实现“语音→文字→语音”的闭环存档
• 构建开放的方言语音库平台，鼓励公众参与贡献
• 探索轻量化模型部署于移动端，服务于语言教育与传承

通过技术手段留存正在消失的声音记忆，不仅是对语言多样性的尊重，更是对人类文化遗产的负责任守护。

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