国内语音合成技术已跻身全球第一梯队，形成了以互联网巨头为引领、AI独角兽为特色、垂直领域厂商为补充的完整产业生态，这些团队不仅服务于自身庞大的业务体系，更通过开放平台向全行业输出高拟真度、低延迟的语音能力，在探讨国内哪些公司有语音合成团队时，我们可以清晰地看到，头部厂商在算法创新、数据积累及场景落地方面构筑了深厚的护城河,推动着人机交互体验的持续升级。
互联网巨头的全栈布局
互联网大厂凭借海量的数据资源、强大的算力基础设施以及丰富的业务落地场景，组建了国内规模最大、技术最全面的语音合成团队。
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百度智能云语音团队
百度是国内最早布局人工智能的厂商之一，其语音技术部拥有深厚的底蕴，团队基于飞桨深度学习框架，开发了端到端的语音合成系统，百度在个性化语音合成、情感语音合成以及声音克隆方面处于行业领先地位，广泛应用于百度地图、小度音箱及自动驾驶等场景，其技术优势在于对中文语境的深度理解和高MOS（平均主观意见分）值的语音还原能力。 -
阿里巴巴达摩院语音团队
阿里巴巴的语音合成技术主要由达摩院机器智能技术实验室驱动，团队自主研发了KAN-TTS（Knowledge-Aware Neural TTS）系统，该系统在语音的自然度、表现力以及多语言支持上表现卓越，阿里团队不仅服务于淘宝、天猫的智能客服，还通过阿里云语音服务向企业级市场输出能力，特别是在有声书和虚拟主播领域,提供了极具竞争力的解决方案。 -
腾讯云小微与AI Lab
腾讯的语音合成力量分布在AI Lab和云小微团队，AI Lab侧重于基础前沿研究，在极低延迟的流式语音合成和跨语言语音转换上有深厚积累；云小微团队则专注于将技术落地于游戏、社交和内容创作场景，腾讯在多风格语音合成方面表现突出，能够生成带有强烈情感色彩的语音,极大地增强了元宇宙和数字人应用中的沉浸感。 -
字节跳动语音团队
字节跳动的语音团队主要依托其AILab，重点服务于抖音、TikTok等短视频平台以及今日头条，团队在短视频配音、长文本转语音以及端侧轻量化模型上投入巨大，为了满足全球化的业务需求，字节跳动的语音合成团队在多语种混合建模以及高并发实时合成方面积累了丰富的实战经验,其火山引擎也对外提供了相关的商业化语音技术服务。
AI独角兽的专业化突破
除了互联网巨头，一批专注于垂直领域的AI独角兽企业也拥有极具战斗力的语音合成团队,它们在特定技术路线上往往具有独到的见解。
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科大讯飞研究院
作为国内智能语音与人工智能领域的领导者，科大讯飞拥有业界规模最大的语音研发团队之一，其在语音合成领域深耕二十余年，不仅在中英文语音合成上保持领先，更在多语种、方言合成以及拟人化语音方面建立了极高的技术壁垒，讯飞的技术方案在教育、医疗、车载等严肃场景中具有极高的市场占有率。 -
商汤科技语音团队
商汤虽然以视觉技术著称，但其语音团队在多模态数字人领域具有不可忽视的地位，团队专注于语音合成与唇形驱动、面部表情的深度融合，旨在打造“听得清、看得真”的数字人交互体验，商汤的语音合成技术强于与视觉感知的协同,能够生成与虚拟形象高度匹配的语音流。 -
出门问问
出门问问是一家以语音交互为核心技术的公司，其语音合成团队在软硬结合方面经验丰富，团队为智能手表、智能车载后视镜等硬件设备提供端侧语音合成解决方案,在低资源消耗和高稳定性方面有着独特的技术积累。 -
云知声
云知声的语音团队主要面向物联网和智慧医疗场景，其“山海”大模型体系下包含了高性能的语音合成模块，特别在医疗语音电子病历录入和智能家居交互中,针对特定领域的术语发音进行了深度优化。
技术演进与专业解决方案
当前，国内语音合成团队的技术重心已从传统的参数合成、拼接合成全面转向基于深度学习的神经网络合成,专业的解决方案正呈现出以下核心趋势：
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零样本声音克隆
利用极少量的音频样本即可快速复制目标音色，这极大地降低了个性化语音制作的门槛，各大团队正在通过元学习等先进算法,提升克隆语音的相似度和自然度。 -
情感与风格可控合成
突破单纯朗读的限制，让AI能够理解文本背后的情绪，生成带有高兴、悲伤、愤怒或惊讶等情感的语音，这是目前各大顶级团队竞争的焦点,主要通过在文本编码器中引入情感标签或利用预训练大模型来实现。
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端云协同架构
为了满足隐私保护和实时性的双重需求，团队普遍采用“云端高性能训练与推理、端侧轻量化部署”的协同架构，端侧模型通过量化、剪枝等技术，能够在手机、芯片等低功耗设备上实现毫秒级响应。
对于企业而言，在选择语音合成服务时，不应仅看厂商名气，而应基于具体场景进行评估，如果是高并发的呼叫中心，需重点考察流式合成的稳定性；如果是内容创作,则需关注声音的丰富度和版权合规性。
相关问答
问：国内语音合成团队的技术水平在国际上处于什么位置？
答： 国内头部语音合成团队的技术水平已处于国际领先地位，在中文语音合成领域，无论是百度、阿里、科大讯飞等巨头，还是新兴的AI创业公司，其语音自然度（MOS分）均已非常接近真人水平，特别是在多语种混合建模、大规模个性化语音克隆以及端侧高性能推理方面，国内团队因拥有庞大的应用场景和数据优势,迭代速度甚至快于部分国际同行。
问：企业在接入语音合成API时，应重点关注哪些技术指标？
答： 企业在选型时应重点关注以下指标：
- 实时率（RTF）： 衡量合成速度，数值越低越好,需确保合成速度快于播放速度。
- 延迟： 首字吐字延迟，直接影响交互体验,尤其在对话场景中需控制在几百毫秒内。
- 音色丰富度： 是否提供满足业务场景需求的多种音色（如客服、新闻、童声等）。
- 稳定性与并发能力： 服务商的架构能否支撑业务高峰期的并发请求,保证服务不中断。
您所在的企业目前是否有应用语音合成技术的具体需求？欢迎在评论区分享您的看法或经验。
首发原创文章，作者：世雄 - 原生数据库架构专家，如若转载，请注明出处：https://idctop.com/article/54307.html
