Sonic：一种低延迟语音模型，实现逼真的语音

文章来源：08AI导航网发布时间：2024-12-10 22:05:51

Sonic，基于状态空间模型的低延迟实时推理语音生成模型，由Cartesia ai开发的实时语音生成模型，基于他们自研的状态空间模型，专为实时互动语音应用设计。

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Sonic 的显著特点包括：

技术基础：

Sonic 基于下一代状态空间模型构建，这是一种先进的深度学习架构。

模型实现了市场上最快的文本到语音转换，端到端延迟小于200毫秒，模型延迟仅135毫秒，是同类模型中最快的。

性能特点：

极快的速度：Sonic 的延迟仅为135毫秒，确保实时响应，这对于交互式应用至关重要。

高吞吐量：利用首创的状态空间模型推理栈，Sonic 支持高并发和低成本推理，适合大规模部署。

语音质量：

超逼真语音：Sonic 能够生成富有情感和表达力的真人语音，极大提升了语音合成的自然度和真实感。

个性化功能：

零样本语音克隆：仅需10秒的录音，Sonic 就能匹配语调、抑扬顿挫和声线特征，实现个性化语音克隆。

可控参数：用户可以调整音高、语速、情感等参数，实现个性化的语音设计。

Cartesia作为一家专注于构建实时智能的初创公司，通过创新的状态空间模型（SSM）技术，为每个设备提供高效、长寿命的实时智能，提供高质量的实时语音体验。

详情：https://cartesia.ai/blog/sonic

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Consistent Character：保持角色一致性的同时，表情、动作或姿势的不同变化_映技派,专注ai人工智能!,Consistent Character模型主要目的是帮助用户在保持角色的基本特征不变的情况下,以不同的表情、姿势或动作来可视化一个角色，保证生成的图像在姿势变化的情况下保持角色的一致性。这对于角色设计尤其有用,因为一致性至关重要,但需要变化来展示同一个角色的不同方面。Consistent Character模型使用技术InstantID：用于快速识别角色。IPAdapter：用于图像处理和调整。