ImmersiveTTS: Environment-Aware Text-to-Speech with Multimodal Diffusion Transformer and Domain-Specific Representation Alignment

📄 arXiv: 2605.30965v1 📥 PDF

作者: Jun-Hak Yun, Seung-Bin Kim, Seong-Whan Lee

分类: eess.AS, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2026-05-29

备注: Accepted to ACL 2026 main conference. Code is available at https://github.com/jjunak-yun/ImmersiveTTS

💡 一句话要点

ImmersiveTTS：提出环境感知的TTS模型，通过多模态扩散Transformer实现沉浸式语音生成。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文本到语音 环境感知 多模态融合 扩散模型 Transformer

📋 核心要点

  1. 现有方法难以联合生成语音和环境音频，因为它们在声学模式和时间动态方面存在差异。
  2. ImmersiveTTS通过多模态扩散Transformer和联合注意力机制，显式建模跨模态交互，融合语音和环境上下文。
  3. 实验结果表明，ImmersiveTTS在自然度、可懂性和音频保真度方面优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种环境感知的文本到语音（TTS）模型ImmersiveTTS，旨在生成与环境上下文无缝融合的自然语音，通过显式建模跨模态交互来实现。该模型基于多模态扩散Transformer，并通过联合注意力机制融合转录对齐的语音潜在表示和文本条件下的环境上下文。为了增强语义一致性，我们引入了一种针对环境感知TTS的领域特定表示对齐目标，利用来自语音和音频编码器的互补自监督表示。实验结果表明，与现有方法相比，ImmersiveTTS在客观指标和人类听觉测试中均实现了更高的自然度、可懂性和音频保真度。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决环境感知的文本到语音合成问题，即如何生成与特定环境音频自然融合的语音。现有TTS方法主要关注孤立的语音合成，忽略了环境音对语音感知的影响，导致合成的语音在特定环境中显得不自然。

核心思路：论文的核心思路是显式地建模语音和环境音频之间的跨模态交互。通过将语音的潜在表示与文本条件下的环境上下文融合，使模型能够感知环境信息，从而生成更具沉浸感的语音。同时，利用领域特定的表示对齐目标，增强语音和环境音频在语义上的关联性。

技术框架：ImmersiveTTS模型基于多模态扩散Transformer。整体流程包括：1) 使用语音编码器提取转录对齐的语音潜在表示；2) 使用音频编码器提取环境音频的特征表示；3) 使用文本编码器提取文本信息；4) 通过联合注意力机制融合语音潜在表示和文本条件下的环境上下文；5) 使用扩散Transformer生成最终的语音。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了一个环境感知的TTS模型，能够生成与环境音频自然融合的语音；2) 引入了领域特定的表示对齐目标，增强了语音和环境音频在语义上的关联性；3) 使用多模态扩散Transformer，能够有效地建模跨模态交互。

关键设计：论文使用了自监督学习得到的语音和音频编码器，以提取高质量的特征表示。联合注意力机制用于融合语音潜在表示和文本条件下的环境上下文。领域特定的表示对齐目标通过最小化语音和环境音频的特征表示之间的距离来实现。扩散Transformer的具体参数设置（如层数、注意力头数等）未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ImmersiveTTS在自然度、可懂性和音频保真度方面均优于现有方法。具体的性能数据和提升幅度在摘要中有所提及，但未给出具体数值。通过人类听觉测试，验证了ImmersiveTTS在生成沉浸式语音方面的有效性。

🎯 应用场景

ImmersiveTTS可应用于游戏、电影、虚拟现实等领域，提升用户在特定环境中的沉浸感。例如，在游戏中，可以根据游戏场景生成相应的语音，使角色对话更加自然。在电影制作中，可以根据电影场景生成环境音和语音，增强电影的真实感。该研究的未来影响在于推动TTS技术向更具环境感知能力的方向发展。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in text-guided audio generation have yielded promising results in diverse domains, including sound effects, speech, and music. However, jointly generating speech with environmental audio remains challenging due to the inherent disparities in their acoustic patterns and temporal dynamics. We propose ImmersiveTTS, an environment-aware text-to-speech (TTS) model that generates natural speech seamlessly integrated within environmental contexts by explicitly modeling cross-modal interactions. Our model builds on a multimodal diffusion transformer and fuses transcript-aligned speech latent with text-conditioned environmental context via joint attention. To enhance semantic consistency, we introduce a domain-specific representation alignment objective tailored to environment-aware TTS, leveraging complementary self-supervised representations from speech and audio encoders. Experimental results show that ImmersiveTTS achieves higher naturalness, intelligibility, and audio fidelity than existing approaches across objective metrics and human listening tests.