主要观点总结
本文主要介绍了机器之心AIxiv专栏以及其在学术和技术内容领域的贡献。文章强调了语音合成大模型在中文方言领域的挑战和现状，包括行业痛点和技术瓶颈。巨人网络AI Lab团队构建了涵盖多种方言的数据集，并训练出了支持多种普通话方言混说的TTS大模型Bailing-TTS。文章还介绍了Bailing-TTS的技术创新、实现细节、实验结果以及应用场景和未来前景。最后，简要介绍了巨人网络AI Lab团队的情况。
关键观点总结
关键观点1: 机器之心AIxiv专栏介绍及贡献
机器之心发布学术、技术内容的栏目，多年来接收并报道了多篇内容，促进了学术交流与传播。
关键观点2: 语音合成大模型在中文方言领域的挑战和现状
当前语音合成大模型在中文普通话上效果显著，但在方言领域发展缓慢。中国众多方言的多样性和复杂性，使得训练一个覆盖各种方言的TTS大模型极具挑战。
关键观点3: 巨人网络AI Lab团队的Bailing-TTS创新
构建了涵盖多种方言的数据集，训练出支持多种方言的TTS大模型Bailing-TTS。采取了多项创新技术，包括统一的方言Token规范、精细化Token对齐、层次混合专家结构和层次强化学习增强策略等。
关键观点4: Bailing-TTS的应用场景和未来前景
Bailing-TTS已应用于游戏、视频创作等场景。未来，随着技术的发展，它将在方言文化保护、游戏AI NPC方言交互等领域展现更大潜力。
关键观点5: 巨人网络AI Lab团队介绍
成立于2022年，是巨人网络的人工智能技术应用与研究机构，致力于面向AIGC内容生成领域。已在巨人内部建立起全链路AI工业化生产管线，并完成游戏行业内首个垂类大模型备案。
文章预览
AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年，机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。 投稿邮箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com 自 2024 年 GPT-4o 出现以来，业内各公司纷纷投入巨大的资源进行 TTS 大模型的研发。近几个月内，中文语音合成大模型如雨后春笋般涌现，如 chattts、seedtts、cosyvoice 等。 虽然当前语音合成大模型在中文普通话上的效果已与真人几乎无异，但面对中国纷繁复杂的方言，TTS 大模型却鲜有涉猎，训练一个统一的中文各方言语音合成大模型是一项极具挑战的任务。 行业痛点与技术瓶颈 当前，语音合成大模型技术在普通话领域已经取得了显著进展，但在方言领域的发展却十分缓
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