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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

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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%。

本答案来源于文章《VibeVoice-1.5B：微软出品的支持长音频多角色对话的语音生成模型》

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