O VoxCPM2 é um modelo open source de texto para fala, sem tokenizer, que oferece suporte a 30 idiomas, criação de vozes a partir de descrições textuais e clonagem de voz com clipes de referência curtos.
idiap/coqui-ai-TTS
Toolkit Python open source para síntese de fala e conversão de voz, com modelos pré-treinados, ferramentas de treinamento e utilitários para curadoria de datasets.
Alternativa open source a:ElevenLabs
Google Cloud Text-to-Speech
- Estrelas
- 2,337
- Forks
- 298
- Issues abertas
- 17
- Último commit
- anteontem
O que é?
Coqui TTS é uma biblioteca de deep learning para gerar fala a partir de texto. Ela inclui modelos pré-treinados para mais de 1100 idiomas e oferece código para treinar novos modelos ou ajustar modelos existentes com seus próprios dados. É um fork do projeto original Coqui TTS, mantido sob o pacote PyPI coqui-tts.
A biblioteca implementa várias arquiteturas, incluindo Tacotron2, Glow-TTS, FastPitch, VITS e o modelo XTTS, que oferece clonagem de voz e saída em streaming. Também inclui vocoders como HiFiGAN e WaveRNN, além de modelos de conversão de voz como FreeVC, kNN-VC e OpenVoice. Há suporte para síntese com múltiplos falantes e em vários idiomas.
É possível usar a biblioteca por meio da ferramenta de linha de comando tts, de uma API Python ou de uma imagem Docker que executa um servidor TTS local. O diretório dataset_analysis oferece ferramentas para inspecionar e organizar datasets de fala.
Recursos principais
- 01Modelos pré-treinados de síntese de fala para mais de 1100 idiomas.
- 02Modelos de conversão de voz, incluindo FreeVC, kNN-VC e OpenVoice.
- 03Receitas para treinar ou ajustar modelos TTS novos ou existentes.
- 04Suporte à síntese com múltiplos falantes e em vários idiomas.
- 05Ferramenta de linha de comando, API Python e servidor TTS baseado em Docker.
- 06Utilitários para analisar e organizar datasets.
Casos de uso
- Adicionar saída de fala a um aplicativo em vários idiomas usando modelos pré-treinados.
- Clonar uma voz a partir de um trecho curto de áudio de referência com o modelo XTTS.
- Treinar ou ajustar uma voz TTS personalizada usando seu próprio dataset de gravações.
- Executar um servidor TTS local para ferramentas internas sem depender de uma API na nuvem.
Início rápido
- 1
Instale PyTorch, torchaudio e torchcodec (o uv seleciona a compilação adequada para o seu sistema)
uv pip install torch torchaudio torchcodec --torch-backend=auto - 2
Instale coqui-tts pelo PyPI
uv pip install coqui-tts - 3
Liste os modelos pré-treinados disponíveis pela linha de comando
tts --list_models
Antes de usar
- O PyTorch não vem incluído por padrão desde o coqui-tts 0.27.4, então você precisa instalá-lo primeiro por conta própria.
- Testado oficialmente no Ubuntu 24.04 com Python 3.10 a 3.14; deve funcionar no Mac e no Windows, mas foi menos testado.
Tópicos
Perguntas frequentes
- O que é coqui-ai-TTS?
- Toolkit Python open source para síntese de fala e conversão de voz, com modelos pré-treinados, ferramentas de treinamento e utilitários para curadoria de datasets. Coqui TTS é uma biblioteca de deep learning para gerar fala a partir de texto. Ela inclui modelos pré-treinados para mais de 1100 idiomas e oferece código para treinar novos modelos ou ajustar modelos existentes com seus próprios dados. É um fork do projeto original Coqui TTS, mantido sob o pacote PyPI coqui-tts.
- coqui-ai-TTS é gratuito? Qual é a licença?
- coqui-ai-TTS é open source sob a licença MPL-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
- coqui-ai-TTS ainda é mantido?
- Manutenção ativa. O último commit de coqui-ai-TTS foi em 19 de out. de 2026.
- Para que posso usar coqui-ai-TTS?
- Adicionar saída de fala a um aplicativo em vários idiomas usando modelos pré-treinados. Clonar uma voz a partir de um trecho curto de áudio de referência com o modelo XTTS. Treinar ou ajustar uma voz TTS personalizada usando seu próprio dataset de gravações. Executar um servidor TTS local para ferramentas internas sem depender de uma API na nuvem.
- Como instalar coqui-ai-TTS?
- Instale PyTorch, torchaudio e torchcodec (o uv seleciona a compilação adequada para o seu sistema): uv pip install torch torchaudio torchcodec --torch-backend=auto Instale coqui-tts pelo PyPI: uv pip install coqui-tts Liste os modelos pré-treinados disponíveis pela linha de comando: tts --list_models
- Onde consigo coqui-ai-TTS?
- O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/idiap/coqui-ai-TTS
Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
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