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　　为拓展这一领域,近日,Soul App AI 团队(Soul AI Lab)联合吉利汽车研究院人工智能中心(AIC)、天津大学视听觉认知计算团队和西北工业大学音频语音与语言处理研究组(ASLP@NPU),正式开源歌声合成模型SoulX-Singer,这是一个面向真实应用场景设计的高质量零样本歌声合成模型,超42000小时训练数据,覆盖多语言、多音色及多种演唱风格,在稳定性、可控性与泛化能力方面,均达到了当前开源 SVS 模型中的领先水平。

　　SVS(Singing Voice Synthesis,歌唱语音合成)是一种根据歌词和乐谱生成歌声的技术。相比于普通语音合成(TTS,Text-to-Speech Synthesis),SVS 需要对音高、音律以及演唱风格等进行精细控制,以实现自然且富有表现力的歌声输出。与近期热门的 Music Generation(自动生成整段音乐或伴奏)不同,SVS 专注于可由 MIDI 控制的人声生成,因此在虚拟歌手、歌词演绎以及多语言歌声创作等场景中展现出独特价值。