WordVoice：面向LLM语音合成的显式解耦多维词级控制框架
评分
75首次提出LLM-TTS中显式解耦词级多维控制方法，填补领域空白，数据与架构均有创新。
方法描述清晰，数据集构建严谨，实验对比充分，但缺乏与基线在真实场景中的详细案例分析。
直接适用于音频书、配音等需精确控制的生产场景，代码与样本公开便于落地。
发布于2025年7月（arXiv:2607.06461），紧跟LLM-TTS前沿，但距投稿日期较近。
来自arXiv预印本，尚未经同行评审，但作者公开代码与样本，可信度中等偏上。
基础分 83.5 × T2 信源权重 ×0.9 = 75
精选线 70已入选精选
精选理由
创新性突出，首次解决LLM-TTS中词级多维控制难题，数据集与架构设计完整，实验充分。
AI 点评
「这篇文章值得关注，因为它直接解决了LLM-TTS走向实用化的关键痛点——细粒度控制。对于从事语音合成、有声书制作、视频配音的开发者或研究者而言，WordVoice提供的词级解耦控制能力意味着可以在不牺牲自然度的前提下精确调节语速、重音、情感等属性。编辑认为，该方法在工业界落地潜力很大，尤其是结合LLM本身的语言理解能力，未来有望实现更自然的韵律自适应。」
速览
近年基于大语言模型（LLM）的语音合成（TTS）虽自然度显著提升，但依赖隐式端到端生成，控制粒度粗糙。在音频书旁白、视频配音等需精确风格干预与严格时间对齐的场景中，无法显式操控词级声学属性成为关键瓶颈。为此，本文提出WordVoice统一框架：首先构建WordVoice-5A数据集——通过语言学引导流程标注4.7K小时双语数据，涵盖时长、边界、能量、音高和语调五维词级标注；其次设计bound-token机制将隐式生成转为显式可控范式，实现自适应多任务韵律规划与灵活手动干预；最后增强token到波形阶段的细粒度声学调制模块，弥合高压缩离散token与连续波形间的分辨率差距。实验表明，WordVoice在零样本合成稳定性保持竞争力同时，实现了多声学维度的优越解耦控制。代码与音频样本已公开。
- 构建 WordVoice-5A 数据集：4.7K小时双语，五维词级声学标注。
- 提出 bound-token 机制实现显式声学规划，支持多任务韵律控制与人工干预。
- 引入细粒度声学调制模块，对齐离散 token 与连续波形的词级属性。
- 实验证明多维度解耦控制性能优越，零样本合成稳定性保持竞争力。
正文
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