如果您對人工智慧語音模型哪怕只有一點點興趣，那麼 Qwen3-TTS-Flash 絕對是您不容錯過的。它是 Qwen 最新推出的旗艦級文字轉語音系統，旨在生成自然、富有表現力、媲美真人語音的語音，支援 49 種以上的聲音、10 種語言和 9 種中文方言。這款模型專為創作者、開發者、教育工作者以及任何想要獲得錄音棚級語音效果，但又不想聘請配音演員或購買昂貴工具的使用者而設計。
最棒的是什麼？您可以直接透過 Qwen API 使用它。
在本文中，我將解釋該模型的獨特之處、這些更新的重要性以及使用方法。
Qwen3-TTS Flash的新增功能
Qwen3-TTS-Flash 是 Qwen3 系列的旗艦級文字轉語音模型。它專注於生成自然、富有表現力的多語言語音。該模型支援多音色、多語言和多方言合成，這意味著您可以使用同一模型生成不同風格、口音和語言的語音。
與舊式文字轉語音 (TTS) 系統不同，Qwen3-TTS-Flash 不僅朗讀文字，還能理解語氣、語速、情感、個性和意圖。輸出的聲音可以是平靜的、富有戲劇性的、輕鬆愉快的、稚嫩的、權威的、溫暖的或活潑的。它能夠根據文字內容和您想要的風格做出相應的反應。
超過49種高品質聲音
Qwen3-TTS-Flash 的首要優勢在於其豐富的語音庫。該模型支援 49 種富有表現力的音色。這些並非簡單的語音，而是具有豐富情感和鮮明個性的完整角色語音。
您可以獲得柔和的對話語音、低沉成熟的語音、稚嫩的童聲、動漫風格的角色語音、溫暖的旁白、嚴厲的老師語音、友好的夥伴語音等等。這使其適用於學習類應用、播客、遊戲角色、品牌影片、故事講述和虛擬助手等應用。
例如：
- Momo，聽起來充滿活力、活潑可愛
- Ono Anna，聽起來友好熱情
- Vivian，語氣自信驕傲
- Eldric Sage，聽起來成熟睿智
- Bunny，聽起來可愛生動
- Elias，說話嚴謹正式
每個聲音都個性鮮明。您可以感受到它們在態度、年齡和活力上的差異。許多其他文字轉語音 (TTS) 模型聽起來像是使用相同的基礎語音，只是新增了不同的濾鏡。而 Qwen3-TTS-Flash 則真正構建了角色。
真正的多語言語音合成
Qwen3 TTS Flash 支援 10 種主要語言，包括中文、英文、德文、義大利文、葡萄牙文、西班牙文、日文、韓文、法文和俄文。該模型在準確率測試中表現出色，其詞錯誤率低於 MiniMax、ElevenLabs 和 GPT 4o Audio Preview 等系統。這對於建立全球內容或產品的團隊來說是一大優勢。
Source: Qwen Blog
方言
這款模型不僅能處理各種語言，還能完美地呈現方言。
它支援：
- 普通話
- 粵語
- 福建話
- 川語
- 陝西話
- 吳語
- 北京話
- 天津話
- 南京話
它能準確還原地方方言的語調、節奏、韻律、俚語，以及通常在通用文字轉語音（TTS）模型中丟失的獨特魅力。
更佳的語速控制
早期的TTS模型在韻律處理方面常常表現不佳，導致語音聽起來機械或過於平淡。Qwen3-TTS-Flash在這方面取得了重大突破。它不會以統一的節奏朗讀文字，而是根據含義調整語調和語速。在真人說話會停頓的地方，它能自然地停頓。對於情感部分，它會進行微妙的強調，並根據句子的情緒調整語速。
節奏自然流暢，語速自適應，輸出聲音流暢悅耳。
如何訪問Qwen TTS模型？
您可以根據工作流程選擇以下兩種方式訪問 Qwen3-TTS：
使用Qwen API
這是官方且最可靠的方法。
您只需：
- 阿里雲平臺的 DashScope API 金鑰
- DashScope Python SDK
示例程式碼：
import os
import requests
import dashscope
text = "Let me recommend a T shirt to everyone. This one is really good looking and the color is classy."
response = dashscope.MultiModalConversation.call(
model="qwen3-tts-flash-2025-11-27",
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
text=text,
voice="Ryan",
language_type="English",
stream=False
)
audio_url = response.output.audio.url
save_path = "audio.wav"
try:
r = requests.get(audio_url)
r.raise_for_status()
with open(save_path, 'wb') as f:
f.write(r.content)
print("Saved to", save_path)
except Exception as e:
print("Error:", str(e))
使用Hugging Face（免費試用）
Qwen 提供 Hugging Face Spaces 的免費演示，您可以在其中：
- 貼上文字
- 選擇語音
- 收聽或下載生成的音訊
這個版本適合測試，但付費 API 提供更高的保真度、更穩定的韻律和更快的生成速度。點選此處試用！
讓我們來試試！
為了解 Qwen3-TTS-Flash 在實際場景中的表現，我使用三種不同的聲音，分別測試了三個不同的指令碼。每個任務都針對一種獨特的說話風格：宣傳、敘述和職業指導。以下是我的測試結果。
任務 1：宣傳指令碼（聲音：Ryan，語言：中文）
指令碼內容：
請稍等片刻。如果您聽到了這段話，那就別再花錢參加昂貴的 WordPress 訓練營了。
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輸出：
點評：
Ryan 的音色完美地詮釋了這段宣傳文案。他的聲音充滿活力，卻又不顯得過於誇張。她語速穩定，重點突出，並傳遞了令人信服的行動號召。發音清晰，句子之間的過渡自然流暢。這段音訊無需額外編輯，即可用於營銷影片、Instagram Reels 或 YouTube 廣告。
任務 2：敘事+反思指令碼（配音：Jennifer，語言：中文）
指令碼內容：
想象一下，醒來後，你的日程安排會自動進行。不再有刺耳的鬧鐘，只有柔和的燈光開啟新的一天。
在當今時代，人工智慧不再只是一個流行詞；它已經融入我們日常生活的方方面面。從以 5G 速度處理複雜資料到駕駛自動駕駛汽車，自動化已成為新的標準。
但一個重要的問題依然存在：這項技術究竟是拉近了我們之間的距離，還是讓我們漸行漸遠？是時候重新思考我們在數字時代如何連線彼此了。歡迎來到新的篇章。
輸出：
點評：
Jennifer 對反思的語氣把握得非常出色。她的聲音飽含情感，非常適合用於講故事、產品演示或紀錄片風格的影片。節奏在恰當的時刻放緩，賦予了指令碼一種深思熟慮且富有電影感的氛圍。停頓和重音模式聽起來非常自然，沒有絲毫機械感。這非常適合用於旁白或品牌故事講述。
任務 3：以職業發展為重點的指令碼（配音：Nofish，語言：中文）
指令碼內容：
生成式人工智慧（GenAI）不僅僅是一個流行詞；它是科技史上發展最快的職業方向。
讓我們來看資料。對 GenAI 工程師的需求呈爆炸式增長，但人才庫卻幾乎空空如也。這就是為什麼企業願意支付高額溢價——專業職位的年薪輕鬆超過 15 萬美元。
從金融到醫療保健，各行各業都迫切希望整合 LLM 和代理。如果你想要一份能夠提供面向未來的保障和發展空間的職業，這就是你的理想選擇。
轉型的最佳時機是昨天。其次是現在。立即行動起來。
輸出：
點評：
Nofish 的聲音展現出專業而有力的語氣，權威性恰到好處。該模型有效地強調了以職業發展為重點的短語，同時保持了流暢自信的表達。這段輸出聽起來就像是出自現代科技講解影片或 LinkedIn 學習模組。沒有明顯的失真或節奏問題，非常適合用作播客片頭、職業指導影片或科技廣告。
效能與實用價值
該模型速度快、表現力強且可靠。它能生成清晰自然的語音，支援長文字，並可在各種應用程式中流暢執行。極低的詞錯誤率使其適用於專業音訊應用場景。
由於它透過 API 提供，開發者可以將其整合到：
- 移動應用
- Web 應用
- 學習平臺
- 遊戲
- 聊天機器人
- 客戶支援流程
- 語音代理
- 影片指令碼
它是少數幾個將規模、表現力、多語言輸出和角色語音功能整合於一體的 TTS 模型之一。
小結
Qwen3-TTS-Flash 是目前功能最強大的多語言 TTS 系統之一。它擁有龐大的音色庫、自然的韻律、強大的方言支援和快速的生成速度，既適合日常創作者，也適合大型企業使用。無論您是為影片配音、構建語音機器人還是編寫角色對話，這款模型都功能強大、靈活易用，並且可以透過 API 輕鬆上手。
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