文章总结： 阿里开源Qwen3-TTS语音模型，采用Dual-Track双轨架构，实现97ms超低延迟流式生成。支持多语言及方言，具备音色克隆、设计与指令控制能力。提供1.7B与0.6B尺寸，性能达SOTA水平，适合高实时性与高质量语音合成落地应用。 综合评分： 58 文章分类： 产品介绍,软文广告

免费开源！阿里 Qwen3-TTS 全家桶，Dual-Track 双轨建模，语音设计、克隆、生成全打包！

原创

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IoT物联网技术

2026年1月25日 19:14 北京

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Qwen3-TTS 是由阿里巴巴 Qwen 大模型团队开发的一系列功能强大的语音生成模型，全面支持音色克隆、音色创造、超高质量拟人化语音生成，以及基于自然语言描述的语音控制，为开发者与用户提供最全面的语音生成功能。依托创新的 Qwen3-TTS-Tokenizer-12Hz 多码本语音编码器，Qwen3-TTS 实现了对语音信号的高效压缩与强表征能力，不仅完整保留副语言信息和声学环境特征，还能通过轻量级的非 DiT 架构实现高速、高保真的语音还原。

Qwen3-TTS 采用 Dual-Track 双轨建模，达成了极致的双向流式生成速度，首包音频仅需等待一个字符。Qwen3-TTS 多码本全系列模型均已开源，包含1.7B和0.6B两种尺寸，1.7B可以达到极致性能，具有强大的控制能力，0.6B均衡性能与效率。

Qwen3-TTS 模型覆盖 10 种主流语言（中文、英文、日语、韩语、德语、法语、俄语、葡萄牙语、西班牙语、意大利语）及多种方言音色，满足全球化应用需求。同时，模型具备强大的上下文理解能力，可根据指令和文本语义自适应调整语气、节奏与情感表达，并对输入文本噪声的鲁棒性有显著提升。

Qwen3-TTS 其核心特点包括：

• 强大的语音表征：基于自研 Qwen3-TTS-Tokenizer-12Hz，实现语音信号的高效声学压缩与高维语义建模，完整保留副语言信息及声学环境特征，并可通过轻量级的非 DiT 架构实现高效、高保真语音还原。
• 通用的端到端架构：采用离散多码本 LM 架构，实现语音全信息端到端建模，彻底规避传统 LM+DiT 方案的信息瓶颈与级联误差，显著提升模型的通用性、生成效率与效果上限。
• 极致的低延迟流式生成：基于创新的 Dual-Track 混合流式生成架构，单模型同时兼容流式与非流式生成，最快可在输入单字后即刻输出音频首包，端到端合成延迟低至 97ms，满足实时交互场景的严苛需求。
• 智能的文本理解与语音控制：支持自然语言指令驱动的语音生成，灵活调控音色、情感、韵律等多维声学属性；同时深度融合文本语义理解，自适应调节语气、节奏、情感与韵律，实现“所想即所听”的拟人化表达。

Qwen3-TTS 性能优势

Qwen3-TTS 在音色克隆、创造、控制等方面都达到了SOTA性能。具体来说：

• 音色创造任务上，Qwen3-TTS-VoiceDesign 在 InstructTTS-Eval 中指令遵循能力和生成表现力都整体超越 MiniMax-Voice-Design 闭源模型，并大幅领先其余开源模型。
• 在音色控制任务上，Qwen3-TTS-Instruct 不仅具备单人多语言的泛化能力，平均词错率 2.34%；同时具备保持音色的风格控制能力，InstructTTS-Eval 取得了 75.4% 的分数；此外，也展现出卓越的长语音生成能力，一次性合成 10 分钟语音的中英词错率为 2.36/2.81%。
• 在音色克隆任务上，Qwen3-TTS-VoiceClone 在 Seed-tts-eval 上中英文克隆的语音稳定性表现上均超越 MiniMax 和 SeedTTS；在 TTS multilingual test set 上 10 个语项上取得了 1.835% 的平均词错误率和 0.789 的说话人相似度，超越 MiniMax 和 ElevenLabs；跨语种音色克隆也超越 CosyVoice3 位居 SOTA。

Qwen3-TTS 模型架构

Dual-Track 双轨架构

区别于传统 TTS 模型采用「单轨串行处理」，Qwen3-TTS 创新采用双轨架构，将「文本处理」和「声学生成」拆分为两条并行轨道，一条轨道实时处理输入文本，提取语义和韵律信息；另一条轨道基于这些信息同步生成音频，无需等待全部文本处理完成。再配合 MTP（Multi-Token Prediction）模块，实现了单帧即时解码，最终达成 97ms 的超低延迟。

双 Tokenizer 设计

Qwen3-TTS 配备了两款自主研发的语音 Tokenizer，让模型既能在追求音质时输出 24kHz 高采样率音频，又能在追求效率时实现极速生成，分别适配不同场景需求：

• Qwen-TTS-Tokenizer-25Hz：采用单码本架构，融合语义与声学线索，基于 Qwen2-Audio 编码器打造，配合块级 DiT 解码，适合对音质要求极高的场景（如有声书、精品配音）；
• Qwen-TTS-Tokenizer-12Hz：采用 12.5Hz 多码本设计，语义与声学解耦，通过轻量级因果 ConvNet 解码，无需复杂扩散模型，主打高速响应，完美适配实时流式场景。

分阶段训练

Qwen3-TTS 的训练流程分为预训练和后训练两大阶段，每个阶段都有明确的优化目标，让 Qwen3-TTS 在零样本克隆、长文本生成、跨语言合成等场景中，均达到了 SOTA 水平。

• 预训练三阶段：S1 阶段基于 500 万小时多语言数据，构建文本与语音的映射关系；S2 阶段采用高质量数据持续预训练，降低噪声数据导致的幻觉；S3 阶段将最大 token 长度从 8192 扩展至 32768，提升长文本处理能力；
• 后训练三阶段：通过 DPO（直接偏好优化）对齐人类语音偏好，GSPO（规则奖励优化）增强任务稳定性，再经过轻量说话人微调，进一步提升自然度与可控性。

Qwen3-TTS 能力演示

秒级语音克隆

Qwen3-TTS 仅需 3 秒即可生成清晰语音样本，无论是人声、方言，甚至特殊声线，都能实现精准复刻。 更令人惊艳的是克隆后的稳定性：用自己的声音克隆后，切换中文、英文、日语等不同语言朗读，音色始终保持一致，甚至能完美保留说话时的尾音、语气等细节特征。

语音音色设计

Qwen3-TTS 支持通过自然语言描述直接创造全新音色。你只需输入一句音色详细描述，比如：「17 岁元气少女，声音清甜带奶音，语速稍快」

多语言 + 多方言

Qwen3-TTS 全面支持 10 种主流语言，以及四川话、北京话等多种中文方言。 最核心的突破在于「跨语言音色一致性」：用中文声音克隆后，切换到韩语、西班牙语朗读，音色依然是克隆的原声，不会出现「换语言就换嗓子」的问题。

Qwen3-TTS 开源项目

Qwen3-TTS 是个真正端到端、真正可控、真正能落地的开源 TTS 模型，开源后 GitHub 上直接斩获 4K+ Star。

官方博客：

https://qwen.ai/blog?id=qwen3tts-0115

GitHub：

https://github.com/QwenLM/Qwen3-TTS

模型合集：

https://modelscope.cn/collections/Qwen/Qwen3-TTS

在线体验：

https://modelscope.cn/studios/Qwen/Qwen3-TTS

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