开源文本转语音库,KittenTTS 2 可从几秒音频克隆声音,并能在 CPU 上实时合成。
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这是什么?
MOSS-TTS-Nano 是 OpenMOSS 团队发布的小型语音合成模型,参数量约 1 亿。它面向没有 GPU 的本地部署和轻量级集成场景,采用自回归的音频 tokenizer 加 LLM 流程,可以在 CPU 上实时生成语音。
模型支持基于参考音频的声音克隆,输出 48 kHz 双声道音频,覆盖中文、英文、日语、韩语以及多种欧洲语言等 20 种语言。较长文本可自动分段进行克隆合成。
项目提供多种使用方式:Python 推理脚本、本地 FastAPI 网页演示、支持 generate 与 serve 命令的 CLI,以及不依赖 PyTorch 推理的 ONNX Runtime CPU 后端。仓库还包含微调代码和 Android ONNX 示例。
核心功能
- 01约 0.1B 参数,可在 4 核 CPU 上流式生成语音。
- 02基于参考音频进行声音克隆,长文本自动分段处理。
- 03输出 48 kHz 双声道音频。
- 04支持中文、英文等 20 种语言。
- 05提供推理时不依赖 PyTorch 的 ONNX Runtime CPU 后端。
- 06附带网页演示、命令行工具和微调代码。
适用场景
- 在笔记本或仅有 CPU 的服务器上搭建本地语音合成服务。
- 为轻量产品或原型加入克隆音色的语音输出。
- 开发离线或浏览器端的朗读工具,在本地生成语音。
- 在自定义语音数据上微调小型多语言 TTS 模型。
快速上手
- 1
克隆代码仓库
git clone https://github.com/OpenMOSS/MOSS-TTS-Nano.git - 2
进入项目目录并安装依赖
pip install -r requirements.txt - 3
以可编辑模式安装项目
pip install -e . - 4
使用示例参考音频运行语音克隆推理
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。"
使用前须知
- 安装 pynini 和 WeTextProcessing 等依赖可能失败,可能需要手动处理。
- 按 README 的 Conda 和 pip 步骤设置环境比单个包安装更复杂。
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常见问题
- MOSS-TTS-Nano 是什么?
- 一个仅 0.1B 参数的多语言语音合成模型,可在 CPU 上实时推理,支持声音克隆与 48 kHz 立体声输出。 MOSS-TTS-Nano 是 OpenMOSS 团队发布的小型语音合成模型,参数量约 1 亿。它面向没有 GPU 的本地部署和轻量级集成场景,采用自回归的音频 tokenizer 加 LLM 流程,可以在 CPU 上实时生成语音。
- MOSS-TTS-Nano 可以免费使用吗?用的什么许可证?
- MOSS-TTS-Nano 以 Apache-2.0 许可证开源。用于商业产品前,请先确认许可证条款。
- MOSS-TTS-Nano 还在维护吗?
- 半年内有更新。MOSS-TTS-Nano 最近一次提交是在 2026年9月6日。
- MOSS-TTS-Nano 适合用来做什么?
- 在笔记本或仅有 CPU 的服务器上搭建本地语音合成服务。 为轻量产品或原型加入克隆音色的语音输出。 开发离线或浏览器端的朗读工具,在本地生成语音。 在自定义语音数据上微调小型多语言 TTS 模型。
- MOSS-TTS-Nano 怎么安装和运行?
- 克隆代码仓库: git clone https://github.com/OpenMOSS/MOSS-TTS-Nano.git 进入项目目录并安装依赖: pip install -r requirements.txt 以可编辑模式安装项目: pip install -e . 使用示例参考音频运行语音克隆推理: 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。"
- 在哪里获取 MOSS-TTS-Nano?
- 源代码和安装说明在 GitHub 上:https://github.com/OpenMOSS/MOSS-TTS-Nano
概要由 AI 根据项目 README 生成;GitHub 数据每日更新。
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