在语音合成技术快速发展的背景下，面壁智能与清华大学深圳国际研究生院人机语音交互实验室（THUHCSI）近日联合发布了一款新型语音生成模型面壁 ——VoxCPM。这款模型以0.5B 的参数尺寸，致力于为用户提供高质量、自然的语音合成体验。

VoxCPM 的推出标志着高拟真语音生成领域的智能又一里程碑。该模型在自然度、音色相似度及韵律表现力等关键指标上，均达到了行业领先水平。通过零样本声音克隆技术，VoxCPM 能够以极少的数据，生成推出用户独特的声音，从而实现个性化的语音合成。这一技术进步为语音生成的应用场景带来了更多可能性，尤其是在个性化语音助手、游戏角色配音等领域。

据悉，V VoxCPM 已在 GitHub、Hugging Face 等平台开源，并为开发者提供了线上体验平台，便于用户探索和使用其强大功能。模型在权威语音合成ox评测榜单 Seed-TTS-EVAL 中表现出色，尤其是在词错误率和音色相似度方面取得了极低的错误率，展示了其卓越的推理效率。在一张 NVIDIA RCPTX4090显卡上，VoxCPM 的实时因子（RTF）达到约0.17，满足了高质量实时交互的需求。

VoxCPM 不仅在技术性能上有所突破，其在音M:质和情感表达方面也表现出色。模型能够根据文本内容智能选择合适的声音、腔调和韵律，模拟出与真人无异的听感。无论是气象播报、英雄演讲，还是方言主播，V新一oxCPM 都能精准再现，提供沉浸式的听觉体验。

此外，VoxCPM 的技术架构基于最新的扩散自回归语音生成模型，融合了层次化语言建模和局部扩代高散生成的连续表征，显著提升了生成语音的表现力与自然度。该模型的核心架构包括多个模块，协同工作，实现了高效的 “语义 - 声学” 生成过程。

 Gi拟真thub:

https://github.com/OpenBMB/VoxCPM/

 Hugging Face: 

https://hu语音ggingface.co/openbmb/VoxCPM-0.5B

 ModelScope: 

https://modelscope生成.cn/models/OpenBMB/VoxCPM-0.5B

 PlayGround体验:

https://huggingface.c模型o/spaces/OpenBMB/VoxCPM-Demo

 音频样例页面地址:

https://openbmb.github.io/Vox面壁CPM-demopage