在语音合成技术日新月异的今天，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）强强联手，共同推出了一款革命性的语音生成模型——VoxCPM。这款模型以其仅0.5B的参数尺寸，却实现了高质量、自然度极高的语音合成效果，为用户带来前所未有的听觉体验。VoxCPM的问世，不仅标志着高拟真语音生成领域的重大突破，更在自然度、音色相似度及韵律表现力等核心指标上，超越了行业现有水平，树立了新的标杆。
VoxCPM的核心优势在于其创新的零样本声音克隆技术。这项技术使得模型能够在极少量数据的情况下，精准复现用户的独特声音特征，为个性化语音合成开辟了无限可能。无论是开发个性化的语音助手，还是为游戏角色打造专属配音，VoxCPM都能提供完美解决方案，极大地丰富了语音生成的应用场景。
为了方便开发者与研究人员探索VoxCPM的强大功能，项目团队已在GitHub、Hugging Face等主流平台完成开源，并特别搭建了线上体验平台。用户可以通过这些渠道轻松获取模型，进行实际应用测试。在权威语音合成评测榜单Seed-TTS-EVAL中，VoxCPM表现卓越，尤其在词错误率和音色相似度测试中，均取得了极低的错误率，充分证明了其卓越的推理效率。更令人惊喜的是，在配置一台NVIDIA RTX4090显卡的情况下，VoxCPM的实时因子（RTF）可达到约0.17，完全满足高质量实时交互的需求。
在技术性能之外，VoxCPM在音质与情感表达方面同样表现出色。模型能够智能分析文本内容，精准匹配最合适的声音、腔调和韵律，模拟出与真人无异的真实感。无论是庄重的气象播报、激昂的英雄演讲，还是充满地方特色的方言主播，VoxCPM都能完美还原，为用户带来沉浸式的听觉盛宴。
VoxCPM的技术架构基于最新的扩散自回归语音生成模型，巧妙融合了层次化语言建模和局部扩散生成的连续表征，显著提升了生成语音的表现力与自然度。其核心架构由多个协同工作的模块组成，通过高效的“语义-声学”生成过程，实现了语音合成的智能化与精准化。
🔗 Github:https://github.com/OpenBMB/VoxCPM/
🔗 Hugging Face:https://huggingface.co/openbmb/VoxCPM-0.5B
🔗 ModelScope:https://modelscope.cn/models/OpenBMB/VoxCPM-0.5B
🔗 PlayGround体验:https://huggingface.co/spaces/OpenBMB/VoxCPM-Demo
🔗 音频样例页面地址:https://openbmb.github.io/VoxCPM-demopage