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2025-04-08 更新
RWKVTTS: Yet another TTS based on RWKV-7
Authors:Lin yueyu, Liu Xiao
Human-AI interaction thrives on intuitive and efficient interfaces, among which voice stands out as a particularly natural and accessible modality. Recent advancements in transformer-based text-to-speech (TTS) systems, such as Fish-Speech, CosyVoice, and MegaTTS 3, have delivered remarkable improvements in quality and realism, driving a significant evolution in the TTS domain. In this paper, we introduce RWKV-7 \cite{peng2025rwkv}, a cutting-edge RNN-based architecture tailored for TTS applications. Unlike traditional transformer models, RWKV-7 leverages the strengths of recurrent neural networks to achieve greater computational efficiency and scalability, while maintaining high-quality output. Our comprehensive benchmarks demonstrate that RWKV-7 outperforms transformer-based models across multiple key metrics, including synthesis speed, naturalness of speech, and resource efficiency. Furthermore, we explore its adaptability to diverse linguistic contexts and low-resource environments, showcasing its potential to democratize TTS technology. These findings position RWKV-7 as a powerful and innovative alternative, paving the way for more accessible and versatile voice synthesis solutions in real-world applications.Our code and weights are https://github.com/yynil/RWKVTTS, https://huggingface.co/spaces/RWKV-Red-Team
人机交互依赖于直观和高效的界面，其中语音作为一种特别自然和可访问的模式而脱颖而出。近期基于Transformer的文本到语音（TTS）系统，如Fish-Speech、CosyVoice和MegaTTS 3，在质量和逼真度方面取得了显著的改进，推动了TTS领域的重大发展。在本文中，我们介绍了RWKV-7 \cite{彭祖社等人提出的rwkv模型架构}。作为一种前沿的基于RNN的TTS架构，RWKV-7利用循环神经网络的优点，在计算效率和可扩展性方面表现出更高的性能，同时保持了高质量的输出。我们的综合基准测试表明，RWKV-7在多关键指标上优于基于Transformer的模型，包括合成速度、语音的自然度和资源效率。此外，我们探索了其在不同语言环境和低资源环境下的适应性，展示了其在普及TTS技术方面的潜力。这些发现使RWKV-7成为强大而创新的替代品，为现实世界的语音合成解决方案提供了更易于访问和多功能的方式。我们的代码和权重位于 https://github.com/yynil/RWKVTTS 以及 https://huggingface.co/spaces/RWKV-Red-Team。
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Summary
基于人类与AI交互的需求，文本转语音（TTS）技术日益受到关注。最新研究提出了一种前沿的RNN模型——RWKV-7，它在计算效率、可扩展性和高质量输出方面表现出优势。RWKV-7在多关键指标上超越了基于Transformer的模型，并在多种语言背景和低资源环境中展现出强大的适应性。它为更普及和多样化的语音合成解决方案铺平了道路。
Key Takeaways
- RWKV-7是一个针对TTS应用的RNN模型，具有高效计算、良好扩展性和高质量输出的特点。
- RWKV-7在合成速度、语音自然度和资源效率等多项关键指标上优于基于Transformer的模型。
- RWKV-7在不同语言背景和低资源环境下展现出强大的适应性。
- RWKV-7模型具有潜力推动TTS技术的普及，并为更广泛的真实世界应用提供解决方案。
- RWKV-7的代码和权重已经公开可供研究使用。
- 该研究认为TTS技术的发展在未来会更加关注于交互性、真实感和跨文化适应性等方面。
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