官方來源· AWS Artificial Intelligence· AI· 發布於 2026年9月30日

AWS 示範在 SageMaker AI 部署 Qwen3-TTS，打造即時個人化語音

AWS 的技術指南介紹如何從 SageMaker JumpStart 部署 Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base 至全代管即時端點，並以短參考音檔複製聲音；跨語言複製可保留說話者的聲音身分。

完整報導

AWS 於 2026 年 9 月 25 日發布 Qwen3-TTS 部署指南，示範如何透過 Amazon SageMaker JumpStart，將公開提供的 Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base 文字轉語音模型部署至全代管即時端點。這條路徑把模型部署與即時推論服務放在 SageMaker AI 環境中處理。

指南也涵蓋個人化語音：使用者可提供一段短參考音檔來複製聲音，並讓跨語言生成保留說話者的聲音身分。這使範例不只著重文字轉語音，也展示如何把特定聲音特徵帶入不同語言的語音生成。

這是 AWS 近期在 SageMaker AI 上展示 Qwen3-TTS 的另一種做法。AWS 於 9 月 28 日發布的相關教學則以 vLLM-Omni 深度學習容器部署 Qwen3-TTS，並透過 Gradio 應用程式及持續雙向連線串流生成語音。兩篇指南呈現不同的實作路徑：本次內容聚焦 SageMaker JumpStart 與全代管即時端點，前一篇則示範 vLLM-Omni 串流應用。

為什麼值得注意

對評估 SageMaker AI 語音服務的開發者而言，指南把模型部署、即時端點與短音檔語音複製串在同一個實作範例中；與先前的 vLLM-Omni 串流教學並讀，也能比較 AWS 展示的兩種 Qwen3-TTS 部署路徑。

來源證據

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1 則

主要證據

官方AWS Artificial Intelligence文件2026/9/25原始來源
Deploying real-time personalized speech with Qwen3-TTS on Amazon SageMaker AI
Suneesh T
“Deploy the publicly available Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base text-to-speech model from Amazon SageMaker JumpStart to a fully managed, real-time endpoint, and clone a voice from a short reference clip. Cross-lingual cloning preserves the speaker's identity across languages.”

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