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language:
- zh
- en
tags:
- llm
- tts
- zero-shot
- voice-cloning
- reinforcement-learning
- flow-matching
license: mit
pipeline_tag: text-to-speech
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# GLM-TTS: 可控且富含情感的零样本语音合成模型

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<a href="README.md">
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</a>
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</a>
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<br><br>

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<img src="assets/images/logo.svg" width="50%"/>
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<p align="center">
    <a href="https://github.com/zai-org/GLM-TTS" target="_blank">💻 GitHub 仓库</a>
    &nbsp;&nbsp;|&nbsp;&nbsp;
    <a href="https://huggingface.co/spaces/zai-org/GLM-TTS" target="_blank">🤗 在线演示 (Demo)</a>
    &nbsp;&nbsp;|&nbsp;&nbsp;
    <a href="https://audio.z.ai/" target="_blank">🛠️ Audio.Z.AI</a>
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## 模型介绍

GLM-TTS 是一个基于大语言模型（LLM）的高质量文本转语音（TTS）合成系统，支持零样本（Zero-shot）声音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构，结合了用于生成语音 Token 的 LLM 和用于波形合成的 Flow Matching 模型。

通过引入 **多奖励强化学习（Multi-Reward Reinforcement Learning）** 框架，GLM-TTS 显著提升了生成语音的表现力，相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。

### 核心特性

* **零样本声音克隆 (Zero-shot Voice Cloning)：** 仅需 3-10 秒的提示音频即可克隆任意说话人的声音。
* **强化学习增强的情感控制 (RL-enhanced Emotion Control)：** 利用多奖励强化学习框架（GRPO）优化韵律和情感表达。
* **高质量合成 (High-quality Synthesis)：** 生成的语音质量媲美商业系统，且字符错误率（CER）更低。
* **音素级控制 (Phoneme-level Control)：** 支持“混合音素 + 文本”输入，以实现精准的发音控制（例如多音字处理）。
* **流式推理 (Streaming Inference)：** 支持适合交互式应用的实时音频生成。
* **双语支持 (Bilingual Support)：** 针对中英文混合文本进行了专门优化。

## 系统架构

GLM-TTS 遵循两阶段设计：

1.  **第一阶段 (Stage 1 - LLM):** 基于 Llama 的模型将输入文本转换为语音 Token 序列。
2.  **第二阶段 (Stage 2 - Flow Matching):** Flow 模型将 Token 序列转换为高质量的梅尔频谱图 (Mel-spectrograms)，随后通过声码器 (Vocoder) 转换为波形。

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  <img src="assets/images/architecture.png" width="60%" alt="GLM-TTS 架构图">
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### 强化学习对齐 (Reinforcement Learning Alignment)
为了解决情感表达平淡的问题，GLM-TTS 使用 **群组相对策略优化 (GRPO)** 算法，结合多种奖励函数（相似度、CER、情感、笑声）来对齐 LLM 的生成策略。

## 评估结果

在 `seed-tts-eval` 基准上进行的评估显示，**GLM-TTS_RL** 在保持高说话人相似度的同时，实现了最低的字符错误率 (CER)。

| 模型 (Model) | CER ↓ | SIM ↑ | 是否开源 (Open-source) |
| :--- | :---: | :---: | :---: |
| Seed-TTS | 1.12 | **79.6** | 🔒 否 |
| CosyVoice2 | 1.38 | 75.7 | 👐 是 |
| F5-TTS | 1.53 | 76.0 | 👐 是 |
| **GLM-TTS (Base)** | 1.03 | 76.1 | 👐 是 |
| **GLM-TTS_RL (Ours)** | **0.89** | 76.4 | 👐 是 |

## 快速开始 (Quick Start)

### 安装 (Installation)

```bash
git clone [https://github.com/zai-org/GLM-TTS.git](https://github.com/zai-org/GLM-TTS.git)
cd GLM-TTS
pip install -r requirements.txt
```

#### 命令行推理

```bash
python glmtts_inference.py \
    --data=example_zh \
    --exp_name=_test \
    --use_cache \
    # --phoneme # 如果想要使用phoneme能力，请加上这个参数
```

#### 使用Shell脚本推理

```bash
bash glmtts_inference.sh
```

## 致谢 & 引用

我们感谢以下开源项目的支持：

- [CosyVoice](https://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice) - 提供前端处理框架和高质量声码器
- [Llama](https://github.com/meta-llama/llama) - 提供基础语言模型架构
- [Vocos](https://github.com/charactr-platform/vocos) - 提供高质量声码器
- [GRPO-Zero](https://github.com/policy-gradient/GRPO-Zero) - 强化学习算法实现灵感

如果您在研究中使用了GLM-TTS，请引用：

```bibtex
@misc{glmtts2025,
  title={GLM-TTS: Controllable & Emotion-Expressive Zero-shot TTS with Multi-Reward Reinforcement Learning},
  author={CogAudio Group Members},
  year={2025},
  publisher={Zhipu AI Inc}
}