清華&巨人網絡打破數據壁壘，首創MoE多方言TTS框架

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無論是中文的粵語、閩南話、吳語，還是歐洲的荷蘭比爾茨語方言、法國奧克語，亦或是非洲和南美的地方語言，方言都承載著獨特的音系與文化記憶，是人類語言多樣性的重要組成部分。然而，許多方言正在快速消失，語音技術如果不能覆蓋這些語言，勢必加劇數字鴻溝與文化失聲。

在當今大模型引領的語音合成時代，通用 TTS 系統已展現出令人驚嘆的能力，但方言 TTS 依然是相關從業者難以觸及的「灰色地帶」。現有的工業級模型往往依賴巨量專有數據，這讓方言 TTS 從業者和研究者幾乎無從下手：缺乏統一的語料構建方法，更缺乏一個可實現多語言的端到端開源框架。

為此，來自巨人網絡 AI Lab 與清華大學電子工程系 SATLab的研究團隊聯合首創了DiaMoe-TTS，一個在一定程度上媲美工業級方言 TTS 模型的開源全套解決方案。他們基于語言學家的專業經驗，構建了一個統一的 IPA 表達體系，并且在僅依賴開源方言 ASR 數據的前提下提出這一方案。

在推出中文方言版本之前，研究團隊已在英語、法語、德語、荷蘭比爾茨語等多語種場景中進行過驗證，確保該方法具備全球范圍內多語言的可擴展性與穩健性。DiaMoe-TTS已上線始智AI-wisemodel開源社區，歡迎大家前去體驗。

模型、數據集和代碼地址

https://wisemodel.cn/organization/Giant_AILab

DiaMoE-TTS 不僅僅是一個單點模型，而是一個面向學術界與開源社區的全鏈路貢獻：

• 全開源的數據預處理流程：讓研究者能夠從原始方言語音數據構建 TTS-ready 方言語音語料；

• 統一的 IPA 標注與對齊方法：解決跨方言建模的一致性問題；

• 完整的訓練與推理代碼：降低復現與擴展的門檻；

• 方言感知 MoE 架構與低資源適配策略：為研究者提供穩定、靈活且可拓展的建模方法。

巨人網絡 AI Lab 與清華大學電子工程系 SATLab 希望借此推動方言語音合成的公平與普惠：讓任何研究者、開發者乃至語言文化保護工作者都能自由使用、改進與擴展這一框架；讓小眾語言與方言的聲音不再被淹沒在通用大模型的洪流中，而能通過開源的力量被更廣泛地聽見與傳承。

01.

生成demo

成都話：祝福大家前程似錦，順水順風。

鄭州話：祝你前途大好，成就非凡！

石家莊話：好的開始，等于成功的一半兒。

西安話：祝愿大家前程似錦，夢想成真。

粵語：我系鐘意廣州嘅春天。

02.

模型設計

統一IPA前端

在多方言語音合成中，使用拼音或字符輸入常常帶來嚴重的歧義與不一致問題，例如相同字符在不同方言中可能對應完全不同的發音。

DiaMoE-TTS 在前端設計中引入了國際音標（IPA）作為統一的輸入體系，將所有方言的語音映射到同一音素空間。這種方式消除了跨方言間的差異性，使得模型能夠在統一的表征體系下進行訓練，保證了建模的一致性與泛化能力。

方言感知Mixture-of-Experts（MoE）架構

在聲學建模部分，DiaMoE-TTS 設計了方言感知的 Mixture-of-Experts (MoE) 架構。傳統的單一建模網絡在多方言任務下容易出現「風格平均化」，導致各地方言的特色被弱化。MoE 結構通過引入多個專家網絡，讓不同的專家專注于學習不同方言的特征；同時，動態門控機制會根據輸入 IPA 自動選擇最合適的專家路由，從而保證了每種方言的音色和韻律特點得以保留。

為了增強門控的區分能力，我們還加入了方言分類輔助損失，使專家網絡在訓練時能夠更有針對性地建模方言特征。

低資源方言適配（PEFT）

許多方言面臨極端的數據稀缺問題，甚至僅有數小時的錄音語料。DiaMoE-TTS 提出了參數高效遷移 (PEFT) 策略，分別在 text embedding 層和 DiT 的注意力層中融入了Conditioning Adapter 與 LoRA，僅需微調少量參數即可完成方言擴展，主干與 MoE 模塊保持凍結，從而避免對已有知識的遺忘。

此外，研究團隊還采用了音高擾動與語速擾動等數據增強手段，即便在超低資源條件下，模型也能合成自然、流暢且風格鮮明的方言語音。

多階段訓練方法

DiaMoE-TTS 的訓練過程分為多個階段，以逐步提升模型性能并適應方言多樣性：

• IPA 遷移初始化

在 F5-TTS 原始 checkpoint 的基礎上，引入經過 IPA 音素轉換的 Emilia 部分數據，對模型進行預熱訓練，從而實現輸入形式從拼音字符到 IPA 的平滑遷移。

• 多方言聯合訓練

在統一 IPA 表達下，利用多個開源方言數據（CommonVoice 和 KeSpeech）進行聯合建模，同時激活 MoE 結構，使模型能夠學習共享特征并區分不同方言的發音模式。

• 方言專家強化

通過動態門控機制與方言分類輔助損失，進一步優化 MoE 的分流效果，讓各專家更好地捕捉不同方言的獨特特征。

• 低資源快速適配

針對僅有數小時語料的新方言，采用 PEFT 策略（LoRA + Conditioning Adapter），結合音高 / 語速擾動等數據增強，實現高效遷移并保持已有知識不被遺忘。

這種多階段、漸進式訓練的方法，使 DiaMoE-TTS 能夠在保證穩定性的同時，兼顧跨方言泛化與低資源適配能力。

03.

研究成果

通過圖表可以看到，在訓練數據量較為充足（百小時）的粵語上，DiaMoE-TTS 在WER、MOS 和 UTMOS三個指標上均取得了接近工業界語音大模型的表現。而在上海話、成都話、西安話、鄭州話、天津話等其他方言（幾小時到幾十小時不等）的對比實驗中，受限于開源方言 ASR 數據在「質量」與「規?！股系牟蛔?，模型整體表現略遜于部分工業級大模型。

但值得強調的是，DiaMoE-TTS 支持的方言范圍更廣，甚至可以擴展到介于語音合成（TTS）與歌聲合成之間的特殊類型，如京劇韻白，并能在僅有極少量數據的情況下實現快速建模，這為方言保護與文化傳承提供了新的可能性。

在消融實驗中，研究團隊選擇了成都話、西安話、鄭州話、石家莊話四種方言，對比了三種不同配置：僅使用 IPA 的版本（w/o MoE）、僅使用 MoE 且輸入為拼音的版本（w/o IPA）、以及完整的 IPA + MoE 方法（Ours）。

實驗結果表明，IPA 統一前端是性能提升的關鍵，將輸入由拼音替換為 IPA 后，WER 從 90% 以上顯著下降到 30%~40% 區間，MOS 評分也提升了 1~2 分。同時，Dialect-aware MoE 架構能夠進一步增強方言風格，以西安話為例，WER 從 41.09% 降至 33.00%，MOS 從 2.33 提升到 3.15，表現出明顯的改進。

最終，完整方案（MoE + IPA）在所有方言上都取得了最佳效果，不僅顯著降低了錯誤率，也大幅提升了語音的自然度。這充分證明了 IPA 前端在解決跨方言發音歧義方面的有效性，以及 MoE 在強化方言建模上的重要作用，兩者結合成為 DiaMoE-TTS 的核心優勢。

一句話總結

DiaMoE-TTS = IPA 前端統一化 + MoE 方言建模 + PEFT 低資源適配

在開放數據驅動下，實現低成本、低門檻、可擴展的多方言語音合成方案。

通俗易懂版本：不用海量數據，也不用復雜流程，DiaMoE-TTS 就能讓更多方言在數字世界開口說話。

DiaMoE-TTS 的全面開源只是一個起點。未來，研究團隊將持續擴展更多方言與小語種的語料，完善 IPA 對齊與數據預處理流程，并探索更高效的低資源建模方法，讓方言語音合成的研究與應用更加低門檻、更易復現。

同時，研究團隊希望這一框架能夠讓全球的研究者與開發者更便捷地參與到方言與小語種的語音技術研究中，讓它們不僅停留在實驗室里被探索，更能在教育、文化保護、虛擬人、數字文旅與跨境交流等實際場景中發揮價值。他們相信，方言不應在數字時代被遺忘，每一種語言都值得在數字世界被聽見。

編輯：成蘊年

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