Soprano 实时语音合成模型深度解析：轻量级端侧 TTS 的技术突破与实践指南

技术摘要

Soprano 是一款专为本地部署设计的超轻量级端侧文本转语音（TTS）模型，采用仅 8000 万参数的紧凑架构，在 GPU 环境下实现最高 2000 倍实时合成速度，延迟可控制在 15 毫秒以内。模型支持 CUDA、CPU、MPS 多平台运行，内存占用低于 1GB，能够生成 32kHz 高保真音频，并于 2026 年 1 月发布 Soprano-1.1-80M 版本，在幻觉率降低 95% 的同时获得 63% 的用户偏好优势。本文将从技术架构、安装部署、多种使用方式及最佳实践等维度，全面解析这款面向生产环境的实时语音合成解决方案。

一、引言：为什么端侧实时语音合成如此重要

在人工智能应用蓬勃发展的今天，文本转语音技术已经从实验室走向千行百业的实际应用场景。从智能助手的有声交互，到无障碍アクセシビリティ的语音播报，再到内容创作中的配音生成，TTS 技术的应用边界正在不断拓展。然而，传统的云端 TTS 方案面临着响应延迟、网络依赖、成本累积以及隐私风险等诸多挑战。在这样的技术背景下，端侧语音合成应运而生，而 Soprano 正是这一领域的代表性作品。

端侧语音合成的核心价值在于将模型推理能力下沉到用户设备本地运行，从而实现毫秒级的即时响应、完全脱离网络依赖、保护用户数据隐私，同时显著降低长期运营成本。这对于实时性要求极高的交互场景、对数据安全有严格规范的行业应用，以及需要大规模部署的嵌入式设备而言，具有不可替代的战略意义。Soprano 的设计目标正是要在保持模型轻量化的同时，不牺牲合成质量与合成速度，为开发者提供一个真正可用于生产环境的端侧 TTS 解决方案。

Soprano 的技术定位与市面上其他主流 TTS 模型形成了鲜明对比。传统的高质量 TTS 模型通常需要数亿甚至数十亿参数，模型体积动辄数GB，对计算资源的要求极为苛刻，很难在消费级设备上实现本地运行。而 Soprano 通过精心设计的模型架构，将参数规模控制在 8000 万这一量级，在极低的资源消耗下依然能够生成清晰自然、富有表现力的语音内容。根据官方测试数据，Soprano-1.1-80M 版本相比初版模型，幻觉问题减少 95%，用户偏好率达到 63%，展现出极为出色的迭代改进效果。

本文将基于 Soprano 官方文档的技术规格与使用说明，从模型核心特性、环境配置、多种使用方式、实践优化技巧以及当前局限性与未来展望等多个维度，为读者呈现一份全面、深入、可操作的技术指南。文章内容完全基于官方发布的资料，确保信息的准确性与可验证性，同时力求以通俗易懂的方式帮助读者真正理解和掌握这一技术工具。

二、Soprano 核心特性与技术架构

2.1 性能指标与技术创新

Soprano 在技术指标上实现了多个维度的突破性进展，这些数据并非模糊的定性描述，而是可量化、可验证的性能基准。首先，在合成速度方面，Soprano 在配备 GPU 的设备上能够实现最高 2000 倍实时合成速度，这意味着 1 秒的音频内容只需要 0.5 毫秒即可生成完成；在 CPU 环境下，模型依然能够保持 20 倍实时合成的效率，对于大多数不配备独立显卡的设备而言，这一性能已经足以满足交互级应用的响应需求。

延迟控制是实时语音合成的另一关键指标，Soprano 在这一领域同样表现优异。模型采用无损流式输出架构，在 GPU 上的端到端延迟可控制在 15 毫秒以内，在 CPU 上也能保持 250 毫秒以下的延迟水平。对于交互式应用场景，如语音助手实时问答、有声读物即时播放等，这一延迟水平已经能够提供接近自然对话的流畅体验，用户几乎感知不到等待时间。

在资源占用方面，Soprano 的模型参数规模为 8000 万，整体内存消耗控制在 1GB 以下。这一资源占用水平意味着 Soprano 可以在大多数现代智能手机、平板电脑、轻薄笔记本以及嵌入式设备上流畅运行，无需依赖云端服务器的强大算力支持。对于需要在终端设备上部署语音能力的应用场景，如智能音箱、车载系统、工业设备等，Soprano 的轻量化特性使其成为极具吸引力的选择。

音频输出质量方面，Soprano 支持生成 32kHz 采样率的高保真音频，相比早期 TTS 模型常见的 16kHz 采样，音频清晰度和细节表现都有显著提升。模型在语音表达力方面也进行了专门优化，能够生成自然流畅、富有韵律感的语音内容，而非机械生硬的合成音。

2.2 平台兼容性与部署灵活性

Soprano 在平台支持方面展现了极高的灵活性与开放性。模型支持 CUDA、CPU 和 MPS 三种推理后端，分别对应不同的硬件加速方案。CUDA 后端适用于配备 NVIDIA 显卡的 Windows 和 Linux 设备，能够充分发挥 GPU 的并行计算能力；CPU 后端则具备最广泛的兼容性，可在任何支持 Python 运行环境的主流操作系统上运行；MPS 后端专为 Apple Silicon 芯片设计，能够在搭载 M 系列芯片的 Mac 设备上实现高效推理。

在操作系统层面，Soprano 实现了对 Windows、Linux 和 MacOS 三大主流平台的全面覆盖，无论开发者使用何种开发环境，都能找到适合的部署方案。这种跨平台能力对于需要在多种设备上统一用户体验的应用场景尤为重要，开发者无需为不同平台维护多套技术方案。

2.3 多模态接口与生态集成

为了满足不同开发场景的需求，Soprano 提供了丰富的接口形式。WebUI 方式提供了可视化的操作界面，开发者可以通过浏览器直接体验模型能力，适合快速原型验证和效果测试。命令行接口（CLI）支持在终端环境下直接执行语音合成任务，适合批处理场景和自动化脚本集成。Python 编程接口允许将 Soprano 能力无缝集成到 Python 应用项目中，是最灵活的集成方式。

特别值得一提的是，Soprano 提供了 OpenAI 兼容的 API 端点，这意味着已经基于 OpenAI TTS API 构建的应用可以通过最小化的代码修改切换到 Soprano，大幅降低了迁移成本。对于希望从云端方案转向本地部署的团队，这一特性提供了极大的便利。同时，社区还开发了 ONNX 导出方案和 ComfyUI 节点，开发者可以根据自身技术栈选择最适合的集成方式。

三、安装部署完整指南

Soprano 的安装过程设计得简洁明了，官方提供了多种安装方式以适应不同的使用场景和硬件配置。开发者可以根据自身环境选择最便捷的安装路径，本节将详细说明每种安装方式的具体步骤与注意事项。

3.1 使用预编译 wheel 包安装（推荐）

对于大多数用户而言，使用预编译的 wheel 包是最快捷的安装方式。官方已经将 Soprano 打包为 soprano-tts 包并发布到 PyPI，开发者只需执行一条 pip 命令即可完成安装。值得注意的是，官方针对不同的硬件加速方案发布了不同的包版本，开发者需要根据自身设备配置选择正确的版本。

对于配备 NVIDIA 显卡、希望使用 CUDA 加速的用户，应安装包含 lmdeploy 依赖的版本：

pip install soprano-tts[lmdeploy]

对于仅使用 CPU 运行或使用 Apple Silicon Mac 的用户，应安装标准版本：

pip install soprano-tts

wheel 安装方式的优点在于安装过程简单快捷，无需克隆源代码仓库和本地编译，缺点是版本更新可能略滞后于源码仓库。如果开发者需要获取最新的功能特性，或遇到 wheel 包与本地环境不兼容的情况，可以选择从源码安装的方式。

3.2 从源码编译安装

从源码安装能够确保获取最新版本的 Soprano，并且可以自由修改源代码以适应特殊需求。首先需要克隆官方 GitHub 仓库：

git clone https://github.com/ekwek1/soprano.git
cd soprano

对于使用 CUDA 加速的用户，执行包含 lmdeploy 依赖的安装命令：

pip install -e .[lmdeploy]

对于使用 CPU 或 MPS 的用户，执行标准安装命令：

pip install -e .

从源码安装时，pip 会自动下载所有必要的依赖项并完成本地编译。安装完成后，Soprano 命令行工具和 Python 包都将可以直接使用。-e 参数表示以”开发模式”安装，修改源代码后无需重新安装即可生效，这对于参与模型开发或进行深度定制的开发者尤为方便。

3.3 Windows CUDA 用户特别注意事项

在 Windows 操作系统上使用 CUDA 加速时，存在一个已知的兼容性问题需要特别关注。由于 pip 安装 PyTorch 时可能自动选择 CPU-only 版本，导致 CUDA 加速无法正常工作。如果在安装完成后发现推理速度远低于预期，可能就是因为这一原因。

解决方法是手动重新安装正确版本的 PyTorch。首先卸载已安装的 CPU 版本：

pip uninstall -y torch

然后安装支持 CUDA 12.8 的 PyTorch 2.8.0 版本：

pip install torch==2.8.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

完成这一步骤后，Soprano 应该能够在 Windows 设备上正常使用 CUDA 加速功能。这一问题是由于 pip 的依赖解析机制导致的，并非 Soprano 本身的技术缺陷，官方文档中已经明确标注了这一注意事项。

四、多场景使用方式详解

Soprano 提供了丰富的使用方式以适应不同的应用场景，从即开即用的 Web 界面，到适合批量处理的命令行工具，再到面向生产部署的 API 服务，开发者可以根据实际需求选择最合适的方式。本节将逐一详细介绍各种使用方式的具体操作方法。

4.1 WebUI 可视化界面

WebUI 是体验 Soprano 最直观的方式，特别适合初次接触模型的开发者进行效果测试和参数调试。启动 WebUI 只需要在终端执行一条命令：

soprano-webui

默认情况下，WebUI 会在本地地址 http://127.0.0.1:7860 上运行，用户只需在浏览器中打开该地址即可看到操作界面。WebUI 提供了文本输入框、参数调节控件和音频播放区域，界面设计简洁直观，即使没有编程经验的用户也能快速上手。

为了在推理速度和内存占用之间取得最佳平衡，WebUI 支持通过命令行参数进行性能调优。通过增加缓存大小和 decoder batch size，可以显著提升推理速度，但代价是更高的内存占用：

oprano-webui --cache-size 1000 --decoder-batch-size 4

其中 cache-size 参数控制缓存大小（单位为 MB），decoder-batch-size 参数控制解码器的批处理大小。对于配备大容量内存的工作站或服务器，可以适当增大这些参数以获得更好的性能表现。

4.2 命令行接口（CLI）

命令行接口适合在自动化脚本、批处理任务或无图形界面的服务器环境中使用。基本的 CLI 使用方式非常直接，将需要合成的文本作为参数传递给 soprano 命令即可：

oprano "Soprano is an extremely lightweight text to speech model."

默认情况下，生成的音频会保存为 output.wav 文件。CLI 提供了多个可选参数来控制输出行为和推理配置：

参数	简写	说明
`--output`	`-o`	指定输出音频文件路径，仅非流式模式可用，默认为 `output.wav`
`--model-path`	`-m`	指定本地模型目录路径（可选）
`--device`	`-d`	指定推理设备，支持 `auto`、`cuda`、`cpu`、`mps`，默认为 `auto`
`--backend`	`-b`	指定推理后端，支持 `auto`、`transformers`、`lmdeploy`，默认为 `auto`
`--cache-size`	`-c`	缓存大小（MB），仅 lmdeploy 后端可用，默认为 100
`--decoder-batch-size`	`-bs`	解码器批处理大小，默认为 1
`--streaming`	`-s`	启用流式播放到扬声器

使用 CLI 时需要注意一个重要限制：由于 CLI 每次调用都会重新加载模型，因此在频繁调用场景下的推理速度会慢于其他使用方式。如果需要进行大量语音合成任务，建议使用 Python 脚本方式或 API 服务方式，通过保持模型加载状态来避免重复加载的开销。

流式播放功能允许用户在不生成完整音频文件的情况下实时听到合成结果，这对于需要即时反馈的交互场景非常有用：

oprano "Hello, this is a streaming test." --streaming

4.3 OpenAI 兼容 API 服务

对于已经在使用 OpenAI TTS API 的应用，Soprano 提供了兼容的 API 端点，这意味着只需进行最小的代码修改即可将现有应用切换到本地部署。这种设计大幅降低了从云端方案迁移的技术门槛。

首先需要启动 Soprano 服务器：

uvicorn soprano.server:app --host 0.0.0.0 --port 8000

服务器启动后，可以通过 curl 命令或任何 HTTP 客户端进行调用，请求格式与 OpenAI TTS API 完全一致：

curl http://localhost:8000/v1/audio/speech \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "input": "Soprano is an extremely lightweight text to speech model."
  }' \
  --output speech.wav

当前版本的 API 端点仅支持非流式输出，即需要等待完整音频生成完成后才能返回结果。如果应用对实时性有更高要求，可以考虑使用后文介绍的 Python 流式推理方式。

4.4 Python 编程接口

Python 接口是集成 Soprano 到应用程序中最灵活、最强大的方式，适合需要深度现有 Python 项目集定制或与成的场景。使用 Python 接口需要首先导入 SopranoTTS 类并进行初始化：

from soprano import SopranoTTS

model = SopranoTTS(backend='auto', device='auto', cache_size_mb=100, decoder_batch_size=1)

初始化时可以通过参数指定推理后端和设备类型，auto 模式会自动检测可用的最优配置。cache_size_mb 和 decoder_batch_size 参数同样影响推理性能，可以根据设备资源情况进行调整。

「基本推理」

最基本的推理方式是调用 infer 方法，传入需要合成的文本：

out = model.infer("Soprano is an extremely lightweight text to speech model.")

当输入文本足够长时，这种方式可以达到 2000 倍实时合成速度。如果需要将结果保存为文件，可以传入第二个参数指定输出路径：

out = model.infer("Soprano is an extremely lightweight text to speech model.", "out.wav")

「自定义采样参数」

Soprano 支持通过采样参数控制生成结果的随机性和多样性，这些参数对于调节输出风格非常有用：

out = model.infer(
    "Soprano is an extremely lightweight text to speech model.",
    temperature=0.3,
    top_p=0.95,
    repetition_penalty=1.2,
)

其中 temperature 参数控制采样随机性，较低的值使输出更加确定性，较高的值增加变化性；top_p 参数控制核采样的概率阈值；repetition_penalty 参数用于抑制重复内容生成。开发者可以根据应用需求调节这些参数以获得最佳的合成效果。

「批量推理」

当需要同时生成多条语音时，批量推理可以显著提升效率：

out = model.infer_batch(["Soprano is an extremely lightweight text to speech model."] * 10)

批量推理特别适合内容工厂、视频配音等需要大量语音合成的场景，可以充分利用硬件并行计算能力。批量输出默认以序号命名保存到当前目录，也可以指定输出目录：

out = model.infer_batch(["Soprano is an extremely lightweight text to speech model."] * 10, "/dir")

「流式推理」

流式推理是实现实时语音播放的关键技术，它允许在完整音频生成之前就开始播放，显著降低用户感知的延迟：

from soprano.utils.streaming import play_stream

stream = model.infer_stream("Soprano is an extremely lightweight text to speech model.", chunk_size=1)
play_stream(stream)

流式推理配合 play_stream 函数可以实现 15 毫秒以下的端到端延迟，对于实时语音交互场景是理想的选择。

五、使用技巧与最佳实践

掌握 Soprano 的使用技巧能够帮助开发者获得更高质量的合成效果，并针对特定场景进行优化。本节汇总了官方文档中推荐的最佳实践和常见问题解决方案。

5.1 文本处理建议

Soprano 对输入文本有一定的格式要求，遵循这些建议可以获得更好的合成效果。首先，关于句子长度，虽然模型支持极长的文本输入并会自动进行拆分，但官方建议每个句子保持在 2 到 30 秒之间的音频时长。过短的句子可能导致韵律不自然，过长的句子则可能超出模型的有效处理窗口。

关于数字和特殊字符的处理，虽然 Soprano 能够识别一定范围内的数字和特殊字符，但在某些情况下可能出现发音错误。官方建议将数字转换为文字形式以获得最佳效果。例如，与其输入 1+1=2，不如输入 one plus one equals two；与其输入 3.14，不如输入 three point one four。这种转换虽然需要额外的数据预处理步骤，但能够显著提升发音准确性。

在标点符号使用方面，建议使用双引号（”）而非单引号（’）来标注引用内容。模型对双引号的识别和处理更加稳定，能够更准确地表现引用内容的语气变化。

语法规范性也会影响合成效果。建议避免不规范的语法错误，如省略缩写词中的撇号、使用多个连续空格等。规范的书面语表达不仅有利于文本理解，也能帮助 TTS 模型生成更自然的语音输出。

5.2 效果调优策略

当 Soprano 生成的语音效果不理想时，有多种调优策略可以尝试。最直接的方法是调整采样参数，如前文所述，temperature、top_p 和 repetition_penalty 等参数都会影响输出的随机性和变化性。对于需要高度一致性的场景，可以降低 temperature 值；对于需要更多变化的场景，可以适当提高该值。

如果某次生成效果不佳，可以简单地重新执行生成命令，Soprano 的非确定性特性意味着每次生成都可能产生不同的结果，多次尝试通常能够获得满意的效果。官方特别强调了这一点：即使参数完全相同，不同的生成结果在韵律、语调等方面都可能存在差异。

5.3 性能优化配置

在性能和资源占用之间取得最佳平衡是部署 Soprano 时需要重点考虑的问题。影响推理性能的主要参数包括 cache_size_mb（缓存大小）和 decoder_batch_size（批处理大小）。

缓存大小决定了模型可以缓存的中间结果数量，较大的缓存可以减少重复计算，从而提升推理速度。对于内存充裕的设备，可以将缓存大小设置为 500MB 到 1000MB 或更高；对于内存受限的设备，则应使用较小的缓存值。

批处理大小决定了每次并行处理的输入数量。对于单条文本的实时合成场景，批处理大小设置为 1 即可；对于批量合成场景，适当增加批处理大小可以提升吞吐量。但需要注意，批处理大小的增加会成比例地增加内存占用。

在命令行和 Python 接口中，这些参数都可以灵活配置。开发者应该根据目标设备的硬件规格和应用的性能要求进行调优，在速度和质量之间找到最适合的平衡点。

六、第三方工具与生态扩展

Soprano 的开放设计不仅体现在官方提供的多种使用方式上，也体现在对第三方工具和扩展的良好支持上。社区开发者已经基于 Soprano 创造了多种扩展工具，进一步拓展了模型的应用场景。

6.1 ONNX 导出与 Web 部署

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放的神经网络交换格式，支持在多种框架和平台之间迁移模型。社区开发者已经实现了 Soprano 到 ONNX 格式的导出方案，使得模型可以在浏览器环境或不支持 Python 的环境中运行。这一扩展特别适合需要在 Web 应用中集成语音合成能力的场景，如在线教育平台、内容管理系统或交互式网页应用。

通过 ONNX 导出，开发者可以将 Soprano 模型部署到边缘设备、物联网终端或其他计算资源受限的环境中，无需 Python 运行时即可实现本地语音合成。这种能力对于构建完全脱离服务器依赖的离线应用尤为重要。

6.2 ComfyUI 节点集成

ComfyUI 是一个流行的图形化工作流编辑工具，广泛用于图像生成和 AI 创作领域。社区开发者为 Soprano 创建了 ComfyUI 节点，使得用户可以在 ComfyUI 的可视化工作流中直接使用 TTS 功能。这一集成对于 AI 内容创作者而言尤为便利，可以将语音合成与其他 AI 创作工具无缝结合，构建复杂的生成式内容工作流。

目前已有多个 ComfyUI Soprano 节点实现可用，开发者可以根据自身需求选择功能最符合需求的版本。这些节点通常提供了可视化的参数调节界面，降低了使用门槛，同时保留了通过配置文件进行精细控制的能力。

七、技术局限性与未来展望

任何技术方案都有其适用边界和局限性，客观认识这些局限对于合理选型和技术规划至关重要。Soprano 作为一款专注于端侧部署的轻量级 TTS 模型，在带来显著优势的同时，也存在一些当前版本尚不支持的功能。

7.1 当前版本的技术限制

首先是语言支持的限制。Soprano 目前仅支持英语，不支持其他语言的语音合成。对于需要多语言支持的应用场景，需要考虑等待后续版本更新，或结合其他多语言 TTS 方案使用。官方 roadmap 中已经将多语言支持列为未来的开发目标，但具体时间表尚未公布。

其次是语音克隆功能不可用。语音克隆是指从少量样本音频中学习特定说话人特征并生成相似语音的技术。Soprano 当前版本不支持这一功能，用户只能使用模型内置的默认语音，无法训练或导入自定义声音。这一限制在某些需要个性化语音的应用场景中可能构成障碍。

此外，由于训练数据量的限制，Soprano 在处理不常见的专有名词、技术术语或特殊词汇时可能出现发音错误。模型使用了约 1000 小时的音频数据进行训练，这一数据量约为其他主流 TTS 模型的百分之一。虽然模型通过高效架构设计弥补了部分差距，但在覆盖范围方面仍有提升空间。官方表示，随着训练数据的增加，这类问题预计将逐步改善。

7.2 官方路线图与未来规划

Soprano 官方维护了一份公开的路线图，记录了已完成的功能和计划开发的新特性。从路线图可以看到，除了已完成的模型代码、流式合成、批量推理、命令行界面、CPU 支持和 API 服务外，还有多项令人期待的改进正在规划中。

ROCm 支持（针对 AMD 显卡）已在规划中，将为使用 AMD 硬件的用户提供 GPU 加速选项。额外的 LLM 后端支持也在考虑范围内，可能会引入更多的推理框架选项。语音克隆和 multilingual support（多语言支持）被列为长期目标，这两个功能的实现将显著扩展 Soprano 的应用场景和市场覆盖。

对于正在评估 Soprano 的开发团队，建议定期关注官方 GitHub 仓库的更新动态，以便及时了解新版本发布和功能改进。考虑到模型正处于活跃开发阶段，功能和性能都在持续优化中，现在投入时间学习和使用 Soprano 将在未来获得持续的回报。

八、常见问题解答（FAQ）

「问：Soprano 可以商用吗？」

「问：Soprano 需要联网才能使用吗？」

不需要。Soprano 的设计目标就是端侧本地部署，模型下载安装完成后可以完全离线运行，无需连接互联网。这使得它适合在网络受限或需要数据隐私保护的环境中使用。

「问：Soprano 能否生成中文语音？」

当前版本的 Soprano 仅支持英语语音合成，尚不支持中文或其他语言。如果需要中文 TTS 能力，需要选择其他专门支持中文的语音合成方案。

「问：Soprano 与其他轻量级 TTS 相比有什么优势？」

Soprano 的主要优势在于其极致的轻量化与高性能的结合。8000 万参数的模型体积和低于 1GB 的内存占用使其可以在各种终端设备上运行，同时 2000 倍实时合成速度和毫秒级延迟又保证了良好的使用体验。此外，OpenAI 兼容的 API 设计降低了迁移成本，多种使用方式和第三方扩展也提供了良好的开发体验。

「问：如何在不生成文件的情况下实时听到合成结果？」

使用流式推理功能可以在完整音频生成之前就开始播放。可以通过 Python 接口的 infer_stream 方法配合 play_stream 函数实现流式播放，也可以使用 CLI 的 --streaming 参数启用流式播放到扬声器。

「问：Soprano 支持哪些音频格式输出？」

默认情况下，Soprano 生成 WAV 格式的音频文件。WAV 是无损音频格式，支持 32kHz 采样率的高质量输出。如需其他格式，可以在生成后使用音频转换工具进行格式转换。

九、总结与建议

Soprano 代表了端侧实时语音合成技术的一个重要进步，它以极轻量的模型架构实现了高质量的语音输出，为需要在本地设备上部署语音能力的开发者提供了一个极具竞争力的选择。从技术指标来看，2000 倍实时合成速度、15 毫秒 GPU 延迟、1GB 以下内存占用这些数字在同级别模型中处于领先地位。

在部署建议方面，如果你的应用场景对实时性要求极高且设备配备 NVIDIA 显卡，强烈建议使用 CUDA 后端以获得最佳性能；如果是在无显卡设备或 Apple Silicon Mac 上运行，CPU 和 MPS 后端也能提供足够流畅的体验。对于需要集成到现有 Python 项目的开发者，Python 接口提供了最大的灵活性；对于希望快速验证效果的开发者，WebUI 是最便捷的入口；对于需要构建 API 服务的场景，OpenAI 兼容端点可以大幅降低迁移成本。

展望未来，随着 Soprano 路线图中规划的多语言支持、语音克隆等功能逐步实现，这款模型的应用场景将进一步拓展。对于关注端侧 AI 技术的开发者和产品团队，持续关注 Soprano 的发展并适时将其纳入技术选型考量，将是一个明智的选择。

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