AI文本转语音进入“Next Level”！独角兽ElevenLabs发布Eleven v3：狠狠拿捏情感控制

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AI文本转语音已经进化到这种程度了吗？(⊙ˍ⊙)

莎士比亚戏剧腔、体育赛事激情解说、沉浸式有声书等诸多玩法简直轻松拿捏，而且听起来确实人机傻傻分不清楚~

就在刚刚，专攻AI语音合成的独角兽ElevenLabs发布旗下最新版TTS模型——Eleven v3。

不仅支持70多种语言（含中文），还能进行多人对话聊天，过程中每个人的情绪、语气等表现都非常生动。

官方自信表示，这是“迄今为止最具表现力的文本转语音模型”。

新模型发布不久即在AI圈引起热议，Reddit网友也齐聚一堂疯狂讨论。

RIP有声书配音。

对于英语为第二语言的人来说，根本无法区分AI和真人，唯一不足的是他们太热情了！

目前Eleven v3仍处于内部测试阶段，API即将推出，实时在线版本正在开发中。

那么，新模型具体有哪些亮点？又是如何做到的呢？

引入音频标签控制情绪

接下来我们结合官方提供的「使用指南」一步步拆解Eleven v3的亮点及背后原理。

首先需要提醒，提示词过短更容易导致输出不一致，因此官方建议文本字符最好超过250个。

如何选择想要的声音？

一般拿到一段需要转语音的文本后，用户首先会考虑选择哪种声音。

对此，Eleven v3当前提供了“22位优秀配音老师”，他们基本上都是美国人和英国人，其音色适合不同配音场景。

• James：嗓音沙哑而迷人，适合讲故事；
• Priyanka Sogam：中性口音，适合深夜广播节目；
• Jessica：年轻俏皮，适合流行内容对话；
• ……

同时通过上传一段参考音频，用户还能利用“stability slider（稳定性滑块）”控制生成的声音与原始参考音频的接近程度。

这里通常有三种不同程度的选项：

• Creative：情绪化、表现力更强，但容易产生幻觉；
• Natural：平衡且中性，最接近原始录音；
• Robust：高度稳定，但对方向性提示的反应较慢。

同一音色也支持切换成其他语言（70多种），不过从官网demo来看，目前Eleven v3更适合英语语种，转换成中文口音后听起来仍然很怪。

如何控制情绪表达？

选好声音后，接下来的重点是如何控制情绪表达。

答案是，Eleven v3引入了通过音频标签控制情绪的功能。

这里的标签一共分为三类：

• 情感表达标签：如[laughs]（笑）、[whispers]（耳语）、[sarcastic]（讽刺）等，用于表达不同的情感和语气；
• 音效标签：如[gunshot]（枪声）、[applause]（掌声）、[swallows]（吞咽声）等，用于添加环境声音和效果；
• 特殊标签：如[strong X accent]（强调某口音）、[sings]（唱歌）、[fart]（放屁声）等，用于创意应用。

顺便一提，某些特殊标签在不同语音之间可能存在不一致的情况，官方建议使用前最好测试一下。

具体用法如下，直接在文本中的合适位置插入即可。

除了引入标签，官方表示学会正确使用标点符号也很重要。

标点符号对Eleven v3中的情绪传递有显著影响。

通常，省略号用于在语音中增加停顿和强调、大写字母用于增强语句中的强调效果、标准标点符号帮助提供更自然的语音节奏和流畅度。

如何实现多人对话？

最后，从单人→多人对话，用户只需从语音库中为每个说话者分配不同的语音即可。

一个完整版的多人对话提示如下（音色分配、音频标签、标点符号齐上阵）：

网友实测：和宣传一致

目前，一些获得内测资格的网友也第一时间分享了其体验结果。

总体来看好评居多。

先直观感受一下v2和v3之间的差别：

网友表示，v3实现了v2未能成功的情感表达。

再来感受一下切换成西班牙语：

该网友同样表示，Eleven v3的情感识别功能令人印象深刻。

换成情感大杂烩，一家生成式AI公司的副总裁表示，“v3和宣传的一样好”。

不过这里他也提到了一点小瑕疵，比如[whistle]（口哨）的声音过短。

Anyway，整体而言这款产品在情感控制上已经渐趋成熟了，只不过中文效果仍比不上英文。

这不就是咱们国内语音厂商的机会所在吗（doge）~

参考链接： [1]https://x.com/elevenlabsio/st... [2]https://elevenlabs.io/docs/be... [3]https://www.reddit.com/r/sing...\_eleven\_v3\_alpha\_the\_most\_expressive/

— 完 —

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