CosyVoice 2.0 是阿里巴巴通义实验室推出的CosyVoice语音生成大模型升级版，模型用有限标量量化技术提高码本利用率，简化文本-语音语言模型架构，推出块感知因果流匹配模型支持多样的合成场景。CosyVoice 2 在发音准确性、音色一致性、韵律和音质上都有显著提升，MOS评测分从5.4提升到5.53，支持流式推理，大幅降低首包合成延迟至150ms，适合实时语音合成场景。
CosyVoice 2.0的主要功能超低延迟的流式语音合成：支持双向流式语音合成，首包合成延迟可达150ms，适合实时应用场景。高准确度的发音：相比前版本，发音错误率显著下降，尤其在处理绕口令、多音字、生僻字上表现突出。音色一致性：在零样本和跨语言语音合成中保持音色高度一致性，提升合成自然度。自然体验：合成音频的韵律、音质、情感匹配得到提升，MOS评测分提高，接近商业化语音合成大模型。多语言支持：在大规模多语言数据集上训练，实现跨语言的语音合成能力。CosyVoice 2.0的技术原理LLM backbone：基于预训练的文本基座大模型（如Qwen2.5-0.5B），替换原有的Text Encoder + random Transformer结构，进行文本的语义建模。FSQ Speech Tokenizer：用全尺度量化（FSQ）替换向量量化（VQ），训练更大的码本（6561），实现100%激活，提升发音准确性。离线和流式一体化建模方案：提出一体化建模方案，让LLM和FM均支持流式推理，实现快速合成首包音频。指令可控的音频生成能力升级：优化基模型和指令模型的整合，支持情感、说话风格和细粒度控制指令，新增中文指令处理能力。多模态大模型技术：基于多模态大模型技术，实现语音识别、语音合成、自然语言理解等AI技术，提供“能听、会说、懂你”式的智能人机交互体验。CosyVoice 2.0的项目地址项目官网：https://funaudiollm.github.io/cosyvoice2/GitHub仓库：https://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice技术论文：https://funaudiollm.github.io/pdf/CosyVoice_2.pdfCosyVoice 2.0的应用场景智能助手和聊天机器人：为智能助手和聊天机器人提供自然流畅的语音输出，提升用户体验。有声读物和音频书籍：生成高质量的有声读物，支持多种语言和方言，满足不同用户的需求。视频配音和解说：为视频内容提供配音服务，包括教育视频、企业宣传片、电影和电视剧的配音。客户服务和呼叫中心：在客户服务中提供语音交互，提高服务效率和客户满意度。语言学习和教育：辅助语言学习，提供标准发音的语音示范，帮助学习者提高发音准确性。 
