B站发布IndexTTS2语音合成模型：精准控时与情感保留技术实现重大突破

近日，哔哩哔哩（B站）正式推出新一代语音合成模型IndexTTS2，该技术在精准控时与情感保留方面实现重大突破，支持中英文双语生成，引发行业广泛关注。以下为技术细节与应用进展的全面梳理：

核心技术突破
IndexTTS2采用混合架构设计，结合自回归与非自回归模型的优势，解决了传统TTS系统难以兼顾语音自然度与时长控制的难题。其核心创新包括：
1. 精准时长控制：用户可通过显式指定语音标记数量实现毫秒级时长调节，例如将语音压缩至原时长的0.75倍或扩展至1.25倍，确保音视频同步精度。
2. 情感解耦技术：模型通过梯度反转层（GRL）分离音色与情感特征，支持零样本条件下复现愤怒、温柔等复杂情绪，并引入GPT潜在表示增强强情感语音的清晰度。
3. 自然语言交互：集成微调后的Qwen3模型，允许用户输入“温柔地说”等文字指令直接调控情感表达，大幅降低操作门槛。

多模态性能表现
实测数据显示，IndexTTS2在aishell1测试集上字词错误率（WER）低至1.3%，较主流竞品降低30%-50%。其采用Conformer-BigVGAN2协同框架，将语音带宽扩展至24kHz，信噪比提升12dB，MOS评分达4.01分，超越人类录音基准。在《红楼梦》古文朗读测试中，模型通过标点符号驱动的停顿控制（逗号0.3秒、句号0.8秒），实现98.6%的断句准确率。

应用场景验证
B站内部测试中，该技术已成功应用于影视内容再创作。例如将《甄嬛传》台词转换为英文配音时，不仅保留原角色音色特征，还能通过情感提示生成符合剧情语境的语音输出。开发者社区反馈显示，其开放的混合输入机制支持直接标注拼音（如“行(xíng)”），有效解决多音字误读问题，误读率从8.7%降至0.9%。

行业影响评估
技术分析指出，IndexTTS2的推出标志着AI语音合成从“机械朗读”向“表演式表达”的跨越。其零样本克隆能力配合精准控时特性，为虚拟偶像、游戏NPC、多语言影视配音等领域提供工业化解决方案。目前，B站已启动该技术的部分模块开源计划，预计将进一步推动AI语音生态发展。