IndexTTS2 – AI 配音工具，语音生成模型影视级配音生成！

B站开源的语音生成模型，是首个支持精确时长控制的自回归零样本文本转语音模型，支持影视级配音生成！ 开源地址：详见下方步骤 现有自回归大规模文本转语音（TTS）模型在语音自然度方面具有优势，但其逐token生成机制难以精确控制合成语音的时长。这在需要严格视音频同步的应用（如视频配音）中成为显著限制。 本文提出了IndexTTS2，创新性地提出了一种通用且适用于自回归模型的语音时长控制方法。 该方法支持两种生成模式：一种可显式指定生成token数量以精确控制语音时长；另一种则自由自回归生成语音，同时忠实还原输入提示的韵律特征。 此外，IndexTTS2实现了情感表达与说话人身份的解耦，可独立控制音色和情感。在零样本设置下，模型能准确复刻目标音色（来自音色提示），同时完美还原指定的情感语调（来自风格提示）。 为提升高情感表达下的语音清晰度，我们引入GPT潜在表示，并设计了三阶段训练范式，提升生成语音的稳定性。为降低情感控制门槛，我们基于文本描述微调Qwen3，设计了软指令机制，有效引导语音生成所需情感。 多数据集实验结果表明，IndexTTS2在词错误率、说话人相似度和情感保真度方面均超越现有零样本TTS模型。 📣 更新日志 / 🔥🔥🔥 IndexTTS-2全球发布！首个支持精确合成时长控制的自回归TTS模型，支持可控与非可控模式。本版本暂未开放该功能。 模型实现高度情感表达的语音合成，支持多模态情感控制。 / 🔥🔥 IndexTTS-

1.5发布，显著提升模型稳定性及英文表现。 / 🔥 IndexTTS-

1.0发布，开放模型权重与推理代码。 / 🔥 论文提交arXiv，发布演示与测试集。 主要创新点： 提出自回归TTS模型的时长自适应方案。IndexTTS2是首个将精确时长控制与自然时长生成结合的自回归零样本TTS模型，方法可扩展至任意自回归大模型。 情感与说话人特征从提示中解耦，设计特征融合策略，在高情感表达下保持语义流畅与发音清晰，并开发了基于自然语言描述的情感控制工具。 针对高表达性语音数据缺乏，提出高效训练策略，显著提升零样本TTS情感表达至SOTA水平。 代码与预训练权重将公开，促进后续研究与应用