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LLM与扩散模型的融合架构使VibeVoice具备对话理解和细节生成能力

2025-08-27 37

混合架构的协同效应

VibeVoice采用双阶段生成框架:前端部署15亿参数的LLM模块,专门解析对话上下文中的角色关系、情感脉络和语义重点;后端接续扩散模型负责声学细节合成,通过噪声逐步去噪的过程生成24kHz采样率的高质量波形。这种设计使模型既掌握宏观对话结构(LLM优势),又能再现呼吸声、齿音等微观特征(扩散模型特长)。在AudiobookBench测试中,其对话自然度比纯自回归模型提升37%。

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