VoxCPM:新一代高拟真语音生成模型

一、概述

仅需0.5B参数，VoxCPM就能用你的声音说任何话：这款开源语音模型在音色克隆和情感表达上突破极限，实时生成媲美真人的播报、演讲甚至方言，错误率低至行业新标杆。

在语音合成技术快速发展的背景下，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）近日联合发布了一款新型语音生成模型 ——VoxCPM。这款模型以0.5B 的参数尺寸，致力于为用户提供高质量、自然的语音合成体验。

VoxCPM 的推出标志着高拟真语音生成领域的又一里程碑。该模型在自然度、音色相似度及韵律表现力等关键指标上，均达到了行业领先水平。通过零样本声音克隆技术，VoxCPM 能够以极少的数据，生成用户独特的声音，从而实现个性化的语音合成。这一技术进步为语音生成的应用场景带来了更多可能性，尤其是在个性化语音助手、游戏角色配音等领域。

据悉，VoxCPM 已在 GitHub、Hugging Face 等平台开源，并为开发者提供了线上体验平台，便于用户探索和使用其强大功能。模型在权威语音合成评测榜单 Seed-TTS-EVAL 中表现出色，尤其是在词错误率和音色相似度方面取得了极低的错误率，展示了其卓越的推理效率。在一张 NVIDIA RTX4090显卡上，VoxCPM 的实时因子（RTF）达到约0.17，满足了高质量实时交互的需求。

VoxCPM 不仅在技术性能上有所突破，其在音质和情感表达方面也表现出色。模型能够根据文本内容智能选择合适的声音、腔调和韵律，模拟出与真人无异的听感。无论是气象播报、英雄演讲，还是方言主播，VoxCPM 都能精准再现，提供沉浸式的听觉体验。

此外，VoxCPM 的技术架构基于最新的扩散自回归语音生成模型，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。该模型的核心架构包括多个模块，协同工作，实现了高效的 “语义 - 声学” 生成过程。

🔗 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

二、音频样例

打开音频样例页面地址:

https://openbmb.github.io/VoxCPM-demopage

这里列举几个

宝儿姐

叫啥子叫，之前不是说了吗，有姐罩着你呢。那个啥子，小师叔，打狗还要看主人呢，你要是再继续的话，我就是你的对手

 方言

风车车，你不要跑，我来抓你来咯！你莫怪老子心狠手辣哈，哪个叫你娃儿不听话？抓住你，我就要把你做成耗儿肉！

 粤语

九流十家無一能，八仙過海七星聚，六親不認五更雞，四海為家三餐飽，兩手空空一場夢。

 数学符号标识

沸羊羊，如果 △ABC∽△DEF，且AB:DE=1:2，那我问你，△ABC的面积与△DEF的面积之比是多少？

 

这里比较亮眼的是，VoxCPM居然支持方言。因为一般的语言生成模型，比如Index-TTS2，只支持普通话，即使原始的音频是方言，输出的也依然是普通话。

还有一点，VoxCPM也支持比较复杂的数学符号

三、实战音频输出

Microsoft C++ Build Tools

注意：windows11安装voxcpm模块会提示报错，因为缺少一些编译环境。

官方地址：https://visualstudio.microsoft.com/zh-hant/visual-cpp-build-tools/

下载安装

代码生成

访问github地址：https://github.com/OpenBMB/VoxCPM/

下载代码到本地，安装模块

pip install voxcpm

下载模型VoxCPM-0.5B

pip install modelscope

modelscope download --model OpenBMB/VoxCPM-0.5B

下载ZipEnhancer和SenseVoice Small。在网络演示中，我们使用ZipEnhancer增强语音提示，使用SenseVoice Small增强语音提示ASR。

modelscope download --model iic/speech_zipenhancer_ans_multiloss_16k_base

modelscope download --model iic/SenseVoiceSmall

基本用法

import soundfile as sf
import numpy as np
from voxcpm import VoxCPM

model = VoxCPM.from_pretrained("openbmb/VoxCPM-0.5B")

# Non-streaming
wav = model.generate(
    text="VoxCPM is an innovative end-to-end TTS model from ModelBest, designed to generate highly expressive speech.",
    prompt_wav_path=None,      # optional: path to a prompt speech for voice cloning
    prompt_text=None,          # optional: reference text
    cfg_value=2.0,             # LM guidance on LocDiT, higher for better adherence to the prompt, but maybe worse
    inference_timesteps=10,   # LocDiT inference timesteps, higher for better result, lower for fast speed
    normalize=True,           # enable external TN tool
    denoise=True,             # enable external Denoise tool
    retry_badcase=True,        # enable retrying mode for some bad cases (unstoppable)
    retry_badcase_max_times=3,  # maximum retrying times
    retry_badcase_ratio_threshold=6.0, # maximum length restriction for bad case detection (simple but effective), it could be adjusted for slow pace speech
)

sf.write("output.wav", wav, 16000)
print("saved: output.wav")

# Streaming
chunks = []
for chunk in model.generate_streaming(
    text = "Streaming text to speech is easy with VoxCPM!",
    # supports same args as above
):
    chunks.append(chunk)
wav = np.concatenate(chunks)

sf.write("output_streaming.wav", wav, 16000)
print("saved: output_streaming.wav")

 

例如，要生成宝儿姐的语音

先下载音频文件，地址：https://openbmb.github.io/VoxCPM-demopage/audio/dialect_zeroshot/prompt_wav/baoerjie.wav

 

修改代码

import soundfile as sf
import numpy as np
from voxcpm import VoxCPM

model = VoxCPM.from_pretrained("openbmb/VoxCPM-0.5B")

# Non-streaming
wav = model.generate(
    text="叫啥子叫，之前不是说了吗，有姐罩着你呢。那个啥子，小师叔，打狗还要看主人呢，你要是再继续的话，我就是你的对手",
    # optional: path to a prompt speech for voice cloning
    prompt_wav_path="baoerjie.wav",
    prompt_text="他们总说我瓜，其实我一点儿都不瓜，大多时候我都机智的一笔。",          # optional: reference text
    # LM guidance on LocDiT, higher for better adherence to the prompt, but maybe worse
    cfg_value=2.0,
    # LocDiT inference timesteps, higher for better result, lower for fast speed
    inference_timesteps=10,
    normalize=True,           # enable external TN tool
    denoise=True,             # enable external Denoise tool
    # enable retrying mode for some bad cases (unstoppable)
    retry_badcase=True,
    retry_badcase_max_times=3,  # maximum retrying times
    # maximum length restriction for bad case detection (simple but effective), it could be adjusted for slow pace speech
    retry_badcase_ratio_threshold=6.0,
)

sf.write("output.wav", wav, 16000)
print("saved: output.wav")

# Streaming
chunks = []
for chunk in model.generate_streaming(
    text="Streaming text to speech is easy with VoxCPM!",
    # supports same args as above
):
    chunks.append(chunk)
wav = np.concatenate(chunks)

sf.write("output_streaming.wav", wav, 16000)
print("saved: output_streaming.wav")

执行代码，等待5分钟，会生成文件output.wav，试听一下，就是上面的实例效果。

CLI方式生成

本地新建文件1.txt，内容如下：

他们总说我瓜，其实我一点儿都不瓜，大多时候我都机智的一笔。

执行命令：

voxcpm --model-path "D:\file\lmstudio\model\OpenBMB\VoxCPM-0___5B" --text "叫啥子叫，之前不是说了吗，有姐罩着你呢。那个啥子，小师叔，打狗还要看主人呢，你要是再继续的话，我就是你的对手" --prompt-audio baoerjie.wav --prompt-file "1.txt" --output out.wav --denoise

等待5分钟，会生成文件out.wav，试听一下，就是上面的实例效果。

web页面生成

可以通过运行python app.py启动UI界面，它允许您执行语音克隆和语音创建。

执行命令：

python app.py

输出：

🚀 Running on device: cuda
funasr version: 1.2.7.
Downloading Model to directory: C:\Users\xiao\.cache\modelscope\hub\iic/SenseVoiceSmall
2025-09-23 17:05:28,488 - modelscope - WARNING - Using branch: master as version is unstable, use with caution
WARNING:root:trust_remote_code: False
* Running on local URL:  http://localhost:7860

打开网页地址：http://localhost:7860

效果如下：

 

上传音频文件，修改Prompt Text和Target Text，点击Generate Speech，生成语音

 等待5分钟，会生成文件out.wav，试听一下，就是上面的实例效果。