Armin Ronacher 的 Qwen3-TTS 自定义音色笔记
Armin 和孩子做地下城爬行小游戏时需要旁白，又不想用大众脸 AI 声线，就想到用 Qwen3-TTS 的 Base 克隆给出约 2048 维说话人嵌入；把它塞进 CustomVoice 的同一说话人槽位，就能在克隆音色上加「悲伤 / 耳语」类指令；嵌入还能做加权混合、回烤成参考音，甚至用「平均女声 − 平均男声」方向挪动性别感，可玩性很高！
https://lucumr.pocoo.org/2026/10/29/qwen3-custom-voices/
Qwen3 三类模型
· Base（1.7B / 0.6B）：几秒参考音频克隆；支持上下文克隆或只用 speaker embedding
· CustomVoice：九个内置说话人 + 指令（如情绪、风格）
· VoiceDesign：用文字描述「发明」一个声音
Armin 遇到的问题：Base 能克隆，但文档路径下不能一边克隆一边下指令（「伤心地说」）。官方变通多是：单说话人微调 Base，或 VoiceDesign 出一段再拿 Base 克隆，指令能力会丢。
Armin 怎么做的？
从 PyAI Conf 演讲里剪约 28 秒、停顿之间完整句，Whisper 出转写。强调：不需要特别干净或特别长；放到低质量通话场景里，骗过熟人并不难（提醒滥用风险）。
可用 VoiceDesign 先造一条「四十来岁、温暖、中低音、平静朗读」的音色，再与本人录音对照、混合。
嵌入与混合
x_vector_only_mode 下，Base 从录音抽出 speaker embedding（约 2048 个数）。同一人相近、不同人分开；也可粗做说话人切分。因为是向量，可做加权平均并按范数缩放，得到「介于两人之间」的音色。文中用本人与设计音做十一档混合：很快就不像本人，但仍保留部分特征，整体更独特。两路录音频谱接近（类似麦与环境）时效果更好。喜欢的混合可再合成一段音频、重新 fingerprint，回烤成单一参考文件（不完全等于原混合，但更好管）。
说话人识别上：用会议片段当参考去认播客里的自己，Qwen3 几乎不行；改用播客开头约 20 秒自我介绍当参考，对后续窗口约 98% 对。专门的说话人验证模型（如 ECAPA）用会议片段也能约 97% 找回。
给克隆音色下指令
观察：CustomVoice 与 Base 操纵说话人的方式同类，往 talker 输入序列插一个向量；CustomVoice 用表中的一行，Base 用 x-vector；生成代码两边都能接，权重几乎相同。于是：用 Base 抽嵌入，交给 CustomVoice 的 voice_clone_prompt，再带 instruct。悲伤等指令在克隆音上不如内置说话人稳，但 Armin 觉得已够给游戏做「别人游戏里不太会撞车」的定制旁白。
性别轴算术
VoiceDesign 各做 14 个男声 / 女声，取平均差当方向，把任意嵌入沿该轴平移（保留其余成分）。文中展示了本人克隆沿轴挪动的样例。收尾 rem：「Use it for good, not evil。」