Repolode
hexgrad

hexgrad/kokoro

Библиотека инференса на Python для Kokoro-82M — текстовой модели синтеза речи с открытыми весами и 82 миллионами параметров.

Звёзды
9,474
Форки
1,054
Открытые issues
214
Последний коммит
в прошлом году

Что это?

kokoro — библиотека инференса для Kokoro-82M, легковесной текстовой модели синтеза речи с открытыми весами. Её можно установить из PyPI с помощью pip. Библиотека предоставляет класс KPipeline, который преобразует текст в аудио и для каждого сегмента входных данных выдаёт графемы, фонемы и фрагменты аудио.

Библиотека поддерживает несколько языков, заданных кодами: американский и британский английский, испанский, французский, хинди, итальянский, бразильский португальский, а также японский и китайский (мандаринский) при установке дополнительных зависимостей. Голос можно выбрать по имени, например af_heart, или напрямую загрузить из файла с тензором голоса. Для обработки английских слов вне словаря и некоторых других языков используется espeak-ng; инструкции по настройке для Linux, macOS и Windows приведены в документации.

На компьютерах Mac с Apple Silicon переменная PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1 включает ускорение на GPU. В проекте также есть файл окружения conda, помогающий решить проблемы с зависимостями.

Ключевые возможности

  • 01Устанавливается из PyPI с помощью pip и используется через класс KPipeline
  • 02Выдаёт графемы, фонемы и аудио для каждого сегмента текста
  • 03Поддерживает несколько европейских и азиатских языков, а также варианты английского, через языковые коды
  • 04Позволяет выбирать именованные голоса или напрямую загружать тензор голоса
  • 05Использует espeak-ng для обработки английских слов вне словаря и некоторых других языков
  • 06Обеспечивает ускорение на GPU через PyTorch MPS на устройствах Apple Silicon

Сценарии использования

  • Добавление синтеза речи в приложения и ноутбуки на Python
  • Создание озвучки или закадрового голоса для длинного текста, разбитого на сегменты
  • Запуск легковесной модели TTS на личном оборудовании или в производственных сервисах

Быстрый старт

  1. 1

    Установите библиотеку из PyPI

    pip install kokoro>=0.9.4 soundfile
  2. 2

    Установите espeak-ng (используется для резервной поддержки английского языка и некоторых неанглийских языков)

    apt-get -qq -y install espeak-ng
  3. 3

    Создайте конвейер и сгенерируйте речь из текста

    pipeline = KPipeline(lang_code='a')

Что важно знать

  • Для неанглийских языков и некоторых функций нужны дополнительные шаги, например установка espeak-ng или дополнительных компонентов misaki.
  • Пользователям Windows необходимо вручную установить espeak-ng со страницы релизов.

Темы

Частые вопросы

Что такое kokoro?
Библиотека инференса на Python для Kokoro-82M — текстовой модели синтеза речи с открытыми весами и 82 миллионами параметров. kokoro — библиотека инференса для Kokoro-82M, легковесной текстовой модели синтеза речи с открытыми весами. Её можно установить из PyPI с помощью pip. Библиотека предоставляет класс KPipeline, который преобразует текст в аудио и для каждого сегмента входных данных выдаёт графемы, фонемы и фрагменты аудио.
kokoro можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
kokoro распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
kokoro всё ещё поддерживается?
Нет коммитов больше 6 месяцев. Последний коммит в kokoro — 6 авг. 2025 г..
Для чего можно использовать kokoro?
Добавление синтеза речи в приложения и ноутбуки на Python Создание озвучки или закадрового голоса для длинного текста, разбитого на сегменты Запуск легковесной модели TTS на личном оборудовании или в производственных сервисах
Как установить kokoro?
Установите библиотеку из PyPI: pip install kokoro>=0.9.4 soundfile Установите espeak-ng (используется для резервной поддержки английского языка и некоторых неанглийских языков): apt-get -qq -y install espeak-ng Создайте конвейер и сгенерируйте речь из текста: pipeline = KPipeline(lang_code='a')
Где скачать kokoro?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/hexgrad/kokoro

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

Похожие проекты