Repolode
OpenMOSS

OpenMOSS/MOSS-TTS-Nano

Мультиязычная модель синтеза речи с 0,1 млрд параметров, работающая в реальном времени на CPU, с клонированием голоса и стереозвуком 48 кГц.

Open source альтернатива:ElevenLabs

Звёзды
4,517
Форки
562
Открытые issues
26
Последний коммит
в прошлом месяце

Что это?

MOSS-TTS-Nano — компактная модель синтеза речи от команды OpenMOSS примерно со 100 млн параметров. Она предназначена для локального развёртывания в лёгких конфигурациях без GPU и генерирует речь в реальном времени на CPU с помощью конвейера, объединяющего авторегрессионный аудиотокенизатор и LLM.

Модель поддерживает клонирование голоса по образцу аудио и выдаёт двухканальный звук с частотой 48 кГц. Она поддерживает 20 языков, включая китайский, английский, японский, корейский и несколько европейских языков. Для клонирования длинный текст можно автоматически разбить на фрагменты.

В проекте есть несколько способов работы с моделью: Python-скрипт для инференса, локальная веб-демонстрация на FastAPI, CLI-пакет с командами generate и serve, а также бэкенд ONNX Runtime для CPU, которому не нужен PyTorch во время инференса. Также в комплект входят код для дообучения и пример использования ONNX на Android.

Ключевые возможности

  • 01Около 0,1 млрд параметров; рассчитана на работу на 4-ядерном CPU с потоковой выдачей аудио.
  • 02Клонирование голоса по образцу аудио с автоматическим разбиением длинного текста на фрагменты.
  • 03Выдаёт двухканальный звук с частотой 48 кГц.
  • 04Поддерживает 20 языков, включая китайский и английский.
  • 05Бэкенд ONNX Runtime для CPU, не требующий PyTorch во время инференса.
  • 06В комплект входят веб-демонстрация, CLI и код для дообучения.

Сценарии использования

  • Запуск локального сервиса синтеза речи на ноутбуке или сервере без GPU.
  • Добавление синтеза речи клонированным голосом в лёгкий продукт или прототип.
  • Создание браузерного или офлайн-инструмента для чтения, который локально генерирует речь.
  • Дообучение компактной мультиязычной модели TTS на собственных голосовых данных.

Быстрый старт

  1. 1

    Клонируйте репозиторий

    git clone https://github.com/OpenMOSS/MOSS-TTS-Nano.git
  2. 2

    Перейдите в папку проекта и установите необходимые зависимости

    pip install -r requirements.txt
  3. 3

    Установите проект в режиме editable

    pip install -e .
  4. 4

    Запустите инференс клонирования голоса с примером аудио для prompt

    python infer.py --prompt-audio-path assets/audio/zh_1.wav --text "欢迎关注模思智能、上海创智学院与复旦大学自然语言处理实验室。"

Что важно знать

  • Установка таких зависимостей, как pynini и WeTextProcessing, может завершиться ошибкой и потребовать ручного решения проблемы.
  • Шаги настройки Conda и pip из README сложнее, чем установка одного пакета.

Темы

Частые вопросы

Что такое MOSS-TTS-Nano?
Мультиязычная модель синтеза речи с 0,1 млрд параметров, работающая в реальном времени на CPU, с клонированием голоса и стереозвуком 48 кГц. MOSS-TTS-Nano — компактная модель синтеза речи от команды OpenMOSS примерно со 100 млн параметров. Она предназначена для локального развёртывания в лёгких конфигурациях без GPU и генерирует речь в реальном времени на CPU с помощью конвейера, объединяющего авторегрессионный аудиотокенизатор и LLM.
MOSS-TTS-Nano можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
MOSS-TTS-Nano распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
MOSS-TTS-Nano всё ещё поддерживается?
Обновлялся за последние 6 месяцев. Последний коммит в MOSS-TTS-Nano — 6 сент. 2026 г..
Для чего можно использовать MOSS-TTS-Nano?
Запуск локального сервиса синтеза речи на ноутбуке или сервере без GPU. Добавление синтеза речи клонированным голосом в лёгкий продукт или прототип. Создание браузерного или офлайн-инструмента для чтения, который локально генерирует речь. Дообучение компактной мультиязычной модели TTS на собственных голосовых данных.
Как установить MOSS-TTS-Nano?
Клонируйте репозиторий: git clone https://github.com/OpenMOSS/MOSS-TTS-Nano.git Перейдите в папку проекта и установите необходимые зависимости: pip install -r requirements.txt Установите проект в режиме editable: pip install -e . Запустите инференс клонирования голоса с примером аудио для prompt: python infer.py --prompt-audio-path assets/audio/zh_1.wav --text "欢迎关注模思智能、上海创智学院与复旦大学自然语言处理实验室。"
Где скачать MOSS-TTS-Nano?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/OpenMOSS/MOSS-TTS-Nano

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты

Открытая система синтеза речи из текста с клонированием голоса, управлением эмоциями на естественном языке и генерацией речи нескольких персонажей на основе моделей в стиле LLM.

33,3 тыс.2,9 тыс.PythonOtherОбновлён 6 дней назад

Открытая система синтеза речи на основе flow matching и Diffusion Transformer с клонированием голоса по короткому аудиофрагменту без предварительного обучения на диктора.

15,4 тыс.2,3 тыс.PythonMITОбновлён 6 дней назад