MiniMax Speech 2.8 Turbo現已登陸WaveSpeedAI

介紹 MiniMax Speech 2.8 Turbo：下一代 AI 語音合成

AI 驅動的語音合成領域已經達到了一個新的里程碑。MiniMax Speech 2.8 Turbo 提供高清文字轉語音功能，將書面內容轉化為自然、表現力強的音頻，具有前所未有的品質和控制能力。無論您是在製作有聲書、為影片創建旁白，還是構建互動式語音應用程式，此模型都能以傳統製作成本的一小部分提供廣播級的效果。

什麼是 MiniMax Speech 2.8 Turbo？

MiniMax Speech 2.8 Turbo 是一款基於 MiniMax 獲獎語音合成技術構建的高品質文字轉語音模型。MiniMax Speech 系列在主要 TTS 品質基準上獲得了高排名，包括 Artificial Analysis Speech Arena 和 Hugging Face TTS Arena 排行榜，在使用者評分的音頻品質上超越了業界領導者。

該模型使用自回歸 Transformer 架構與可學習的說話人編碼器相結合，從參考音頻中提取音色特徵。這一技術基礎使該模型能夠在整個長篇內容中保持一致性和自然性，同時產生高度表現力的語音。

Speech 2.8 Turbo 的獨特之處在於品質和易用性的結合。處理延遲低於 250 毫秒，在 WaveSpeedAI 上無冷啟動，該模型提供適合批量處理和互動應用程式的實時效能。

主要功能

豐富的語音庫

從 17 個以上的預設語音中選擇，涵蓋不同的性別、年齡和說話風格。該語音庫包括用於專業內容的權威語音，如「Deep_Voice_Man」和「Imposing_Manner」，用於平易近人消息的友善選項，如「Lively_Girl」和「Casual_Guy」，以及用於創意專案的專門角色，如「Young_Knight」和「Abbess」。為了獲得最終的自訂功能，整合通過 MiniMax Voice Clone 訓練的您自己的語音模型。

表現力強的感嘆詞

直接在文本中加入類似人類的聲音，實現逼真的交付。該模型識別 20 多個感嘆詞，包括 (laughs)、(sighs)、(coughs)、(gasps)、(humming)、(whistles) 等。這些細微之處將機械式的閱讀轉變為與聽眾產生共鳴的自然表演。

情感控制

設定語音的情感基調以匹配您的內容。無論您需要為冥想應用程式提供平靜、令人放心的交付，還是為促銷內容提供快樂、充滿活力的敘述，情感參數都會自動調整韻律、速度和強調。

發音自訂

使用發音字典為品牌名稱、縮寫詞或專業術語定義自訂發音。這確保了標準 TTS 系統經常發音錯誤的術語能夠得到一致、正確的處理。

完整的音頻控制

微調輸出的各個方面：速度乘數以控制速度、用於廣播標準的音量級別、用於角色多樣性的音高調整，以及包括採樣率、比特率、頻道配置和輸出格式的製作設定。

實際使用案例

有聲書製作

將手稿轉換為自然的敘述，無需昂貴的錄音室課程。該模型在為 200,000 個字符以內的內容生成語音時保持穩定性和高品質輸出，非常適合全長書籍和連載內容。

影片旁白

為 YouTube 內容、廣告、解說影片和培訓材料生成專業旁白。多樣化的語音庫意味著您可以匹配您的品牌身份，而無需僱用多名配音員。

播客和廣播

為播客簡介、片段轉換和整個劇集創建一致的語音內容。該模型在長段文字中的穩定性確保了清晰的轉換，沒有其他 TTS 解決方案中常見的韻律問題。

電子學習和培訓

為多種語言的教育材料製作清晰、引人入勝的音頻。英文規範化功能改進了對數字、日期和貨幣的處理 — 對於教學內容至關重要。

無障礙

將書面內容轉換為音頻，供視障使用者或任何偏好聽取而非閱讀的人使用。網站、文件和應用程式可通過自然發音的文字轉語音整合變得更具包容性。

遊戲和應用程式開發

為互動式體驗添加角色語音、UI 敘述和動態對白。該模型的低延遲使其適合於語音生成按需發生的實時應用程式。

在 WaveSpeedAI 上開始使用

在 WaveSpeedAI 上使用 MiniMax Speech 2.8 Turbo 只需要幾行程式碼：

import wavespeed

output = wavespeed.run(
    "minimax/speech-2.8-turbo",
    {
        "text": "Welcome to WaveSpeedAI. We're excited to have you here!",
        "voice_id": "Friendly_Person"
    },
)

print(output["outputs"][0])

對於更具表現力的內容，請新增感嘆詞和情感控制：

import wavespeed

output = wavespeed.run(
    "minimax/speech-2.8-turbo",
    {
        "text": "I can't believe it (laughs). This is absolutely incredible news!",
        "voice_id": "Lively_Girl",
        "emotion": "happy",
        "speed": 1.1
    },
)

print(output["outputs"][0])