H2TC（Human Voice To Character）基础模型介绍
基础模型版本 v1.0 | 40kHz 高保真声库

在H2TC声学模型架构中，我们构建了全新的基础声音转换模型，专注于跨角色音色适应与情感表达优化，为角色配音、虚拟人声合成等场景提供更强的音色控制与自然度。

核心特性

• • 高兼容性设计：保持基础声学特征稳定，支持多样化音色适配

• • 口音与发音优化：针对多语境普通话及常见外语发音进行增强训练

• • 音色表现强化：提升气声、共鸣等细节表现力，增强角色声音辨识度

• • 大规模训练数据：使用多场景、多风格语音数据提升模型泛化能力

技术规格

• • 训练时长：≈35小时高质多样本语音

• • 说话人库：覆盖125位不同年龄、音色特征发音人

• • 开源协议：MIT License

• • 模型大小：≈2.3GB

• • 推荐训练数据需求：＞8分钟有效干声（可支持低数据量微调）

适用场景

• • 虚拟角色音色定制

• • 有声内容多角色语音生成

• • 跨语言音色适配项目

• • 实时语音转换应用

H2TC基础模型通过扩展训练数据与优化声学建模，在保留原有声音特征的同时，显著提升了对复杂音色与发音风格的适应能力，为高质量声音克隆与应用提供可靠基础。