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Gemini 3.1 Flash TTS

语音大模型Gemini AudioGemini 3.1

Gemini 3.1 Flash TTS (preview)

发布时间: 2026-04-16更新于: 2026-08-22浏览量: 251
在线体验GitHubHugging Face对比
模型参数
暂无数据
上下文长度
8K
多语言支持
暂无数据
推理能力
3/5

Google DeepMind 于 2026 年 4 月 16 日推出的文本转语音模型,以公开预览形式在 Google AI Studio 和 Vertex AI 上线,基于 Gemini 3.1 Flash 架构开发(参数规模未公开),定位高可控性、高表现力的 TTS。输入文本加提示词合计最多 8,000 字节,单次生成音频时长上限约 655 秒(约 11 分钟),输出为 24 kHz 16 位单声道 PCM(audio/l16),可封装成 WAV,所有音频均嵌入 SynthID 数字水印。核心能力有三:70 多种语言的高保真合成并支持多说话人对话;精细可控性——既能用自然语言提示词控制风格、语调、语速和口音,也能在文本中嵌入 200 多种音频标签(如 [whispers]、[excitedly]、[short pause])做词级表达调节;以及全局场景编排——支持场景设定、说话人级别的音频画像定义,并可把完整配置导出为 Gemini API 代码,保证语音角色跨项目一致。Artificial Analysis TTS 排行榜 Elo 1211 分,因语音质量与成本的平衡被列入「最具吸引力」区间。

数据优先来自官方发布(GitHub、Hugging Face、论文),其次为评测基准官方结果,最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法

Gemini 3.1 Flash TTS

模型基本信息

推理过程
暂无数据
思考模式
常规模式 (默认)思考模式
上下文长度
8K tokens
最大输出长度
655 tokens
模型类型
语音大模型
输入/输出模态
文本 → 音频
发布时间
2026-04-16
模型文件大小
暂无数据
MoE架构
总参数 / 激活参数
暂无数据 / 不适用
知识截止
暂无数据
Gemini 3.1 Flash TTS

开源和体验地址

代码开源状态
不开源
预训练权重开源
不开源
GitHub 源码
暂无
Hugging Face
暂无
Gemini 3.1 Flash TTS

官方介绍与博客

Gemini 3.1 Flash TTS

API接口信息

接口速度
3/5
暂无公开的 API 定价信息。
Gemini 3.1 Flash TTS

发布机构

Gemini 3.1 Flash TTS (preview)

模型解读

Gemini 3.1 Flash TTS 模型简介

Gemini 3.1 Flash TTS 是由 Google DeepMind 于 2026 年 4 月 16 日推出的最新文本转语音模型,目前以公开预览(public preview)形式在 Google AI Studio 和 Vertex AI 平台上线。该模型是 Gemini 3.1 系列中专为语音合成优化的版本,定位为高可控性、高表现力的 TTS 解决方案,旨在为开发者、企业及个人用户提供构建下一代 AI 语音应用的能力。

架构与技术规格

Gemini 3.1 Flash TTS 基于 Gemini 3.1 Flash 架构开发,谷歌尚未公开该模型的参数规模与激活参数量。模型支持输入文本加提示词合计最多 8,000 字节,单次生成的音频时长上限约 655 秒(约 11 分钟)。音频输出规格为 24 kHz 16 位单声道 PCM(audio/l16),可封装为 WAV 格式播放。所有生成的音频均嵌入 SynthID 数字水印,以便于识别 AI 生成内容。

核心能力与模态支持

该模型为纯文本输入、音频输出的 TTS 模型,不涉及图像、视频等其他模态。其核心能力体现在三个方面:

  • 高保真语音生成:模型在超过 70 种语言上提供自然、清晰的语音合成效果,支持多说话人对话场景。
  • 精细可控性:开发者可通过自然语言提示词控制语音风格、语调、语速和口音,也可在文本中嵌入 200 多种音频标签(如 [whispers]、[excitedly]、[short pause]),实现对语气、节奏和表达的实时调节。
  • 全局场景编排:支持场景设定、说话人级别的音频画像定义,以及将完整配置导出为 Gemini API 代码,确保语音角色在不同项目间保持一致性。

性能与基准评测

在第三方评测机构 Artificial Analysis 的 TTS 排行榜上,Gemini 3.1 Flash TTS 获得了 1,211 分的 Elo 评分。该排行榜基于数千次盲测人类偏好数据,模型因在语音质量与成本之间的良好平衡,被列入排行榜的“最具吸引力象限”。

应用场景与限制

官方推荐的应用场景包括:播客与有声书制作、语音助手与客服系统、无障碍辅助工具、新闻播报、语言教学等。模型目前处于预览阶段,音频标签仅支持英文书写(但可与非英文语种的文本内容组合使用)。开发者通过 Gemini API 或 Google AI Studio 访问该模型,企业用户可通过 Vertex AI 使用,Workspace 用户则可在 Google Vids 中体验。

访问方式与许可

Gemini 3.1 Flash TTS 以 API 形式提供服务,用户可通过 Google AI Studio 免费在线体验,或通过 Gemini API 以付费方式集成使用。谷歌未公开该模型的权重或开源代码,也未明确声明相关开源许可条款。

Gemini 3.1 Flash TTS

常见问题

200 多种音频标签怎么用?和提示词控制有什么区别?

两者是不同粒度。自然语言提示词控制的是整体风格、语调、语速和口音,作用于整段;音频标签直接嵌在文本里(如 [whispers]、[excitedly]、[short pause]),作用于具体的词或短语,可以做到「这半句话压低声音、那里停顿一下」。两者可以叠加使用——先用提示词定基调,再用标签做局部调节。

单次能合成多长的音频?输入有上限吗?

单次生成的音频时长上限约 655 秒(约 11 分钟);输入文本加提示词合计最多 8,000 字节。注意是字节不是字符——中文按 UTF-8 编码每字约 3 字节,实际能塞的中文字数会比英文少不少,长文本需要自行切段。

输出的音频是什么格式?可以直接播放吗?

输出为 24 kHz、16 位、单声道 PCM(audio/l16),是裸 PCM 数据,需要封装为 WAV 才能直接播放。所有生成音频都嵌入 SynthID 数字水印,用于识别 AI 生成内容——这在合规场景是需要提前告知的点。

「全局场景编排」是做什么的?

解决语音角色一致性问题。它支持场景设定和说话人级别的音频画像定义,并可以把完整配置导出为 Gemini API 代码。这样同一个角色在不同项目、不同批次生成时能保持一致的音色和表达习惯,而不用每次重新调参。对做有声书、播客、多集内容的场景很实用。

它在 TTS 榜单上排第几?

在 Artificial Analysis 的 TTS 排行榜上获得 1,211 分 Elo 评分。该榜单基于数千次盲测人类偏好数据,Gemini 3.1 Flash TTS 因在语音质量与成本之间的良好平衡被列入排行榜的「最具吸引力」区间——也就是说它不是绝对音质最好的,而是性价比区间里的推荐项。

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