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OpenMOSS/MOSS-TTS-Nano

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。

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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. 1

    克隆代码仓库

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

    进入项目目录并安装依赖

    pip install -r requirements.txt
  3. 3

    以可编辑模式安装项目

    pip install -e .
  4. 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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