引言 上周把 Audio8/MOSS-TTS-Nano 集成到 OddTTS 了，测试一下 Audio8/MOSS-TTS-Nano 效果确实好，但 CPU 跑 RTF 3.26（55字合成耗时 27.85 秒），实在没法用于实时场景。 除了这两个模型个，kid 大佬推荐的模型里还差了一个 ZipVoice，123M 参数，Flow Matching 架构，号称”Small and Fast”。 这个周末在家就搞了一下这个模型。 然而，这个 zipvoice 的集成过程并不顺利，甚至可以说一波三折——踩了好多个大坑，从 PyTorch 推理跑不动，到 vocoder 选型错误合成出噪音，再到模型目录验证 bug 导致 voices 为空。这篇文章把这些坑都记录下来，希望能帮到同样想集成 ZipVoice 的同学。 最终方案：sherpa-onnx 推理后端 + ModelScope 模型下载 + 自动 vocoder 下载，pip 安装后一键启动，纯 CPU 运行，RTF 约 1.3-3.0。 […]
OddTTS
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引言 这两个星期，在 大白菜 大佬和 Kid 大佬的提点下，完成了 Audio8 和 MOSS-TTS-Nano 两个轻量级 TTS 引擎的集成工作，也让一直定位于轻量级语音合成的 OddTTS 的引擎矩阵越来越丰富。与此同时刚才这两个引擎都支持音色克隆（zero-shot voice cloning），昨天晚上想起来这摊子事后，就决定把 OddTTS 的音色克隆功能给搞一下，并将这个能力给暴露出来。 今天搞了一天，还算是比较顺利的把音色克隆功能完整实现了，并作为 v2.0 的核心特性发布。 现在，你只需要上传一段 3-10 秒的参考音频，就能在 OddTTS 中注册一个自定义音色，像内置音色一样随时调用——无论是通过 Web 界面还是 OpenAI 兼容 API。 在这个周末，俺终于可以说 OddTTS 完成了从 v1.x 到 v2.0 的跨越。音色克隆功能首批支持 MOSS-TTS-Nano、Audio8 0.1B ONNX INT8、Audio8 0.6B ONNX INT4 三个引擎。后面如果有更多轻量级的 TTS 引擎和模型，我也会持续的将一些适合的引擎一个个的加进 OddTTSk 中，以支持更多引擎。 […]
引言 昨天，大白菜大佬发了一个 Audio8 的TTS 模型，看上去很诱人，尤其是11种语言和44.1 kHz采样率 两个指标。 2026 年 8 月 25 日下午，语音 AI 初创公司 Audio8在 Hugging Face 上正式发布其开源模型 Audio8 TTS 0.1B-ONNX-INT8，迅速在 TTS 和语音克隆圈引发轰动，作者 Samuel Zeng 直接宣布：100M 参数、CPU-only、零样本语音克隆、11 种语言、44.1 kHz 采样率，所有功能全部开源，Apache 2.0 许可。 今天周末在家无事，我把 Audio8 的两个模型（Audio8 0.1B ONNX INT8，Audio8 0.6B ONNX INT4）给整合了一下到 OddTTS，并在我的笔记本上跑了一下，感觉效果还可以，但是存在两个问题： 我先把整合好的 OddTTS 递交了一个版本，感兴趣的同学可以试试。也非常感谢大白菜大佬提供的信息。 快速开始使用 OddTTS OddTTS 是一个功能强大的多引擎语音合成服务，提供统一的API接口和友好的Web界面，一套接口搞定多种主流TTS引擎，包括 EdgeTTS、Kokoro-82M-v1.1-zh、Audio8、ChatTTS、Bert-VITS2、GptSovits v2等，同时也支持OpenAI […]
一、项目背景 OddTTS：一个统一多引擎的 TTS 语音合成 API 封装工具，现已支持 OpenAI TTS API 兼容 OddTTS 诞生于作者的一个实际需求——为项目 「小落同学」 提供文字转语音能力。由于受限于99元/年的阿里云ECS服务器硬件条件，最初只能使用 EdgeTTS，但作者本人的电脑配置尚可（十年前买的老笔记本，呵呵），尝试了多种 TTS 引擎后，决定为这些模型创建一个统一的封装层。 于是，OddTTS 应运而生——一个强大的多引擎文本转语音服务，提供统一的 API 接口和友好的 Web 界面，让你用一套接口就能对接多个主流 TTS 引擎。 二、核心功能 支持多种 TTS 引擎： 我自己目前使用的主要是：EdgeTTS和Kokoro-82M-v1.1-zh这两个模型，分别用在阿里云ECS和我自己的十年前老笔记本上。 注：市面上还有许多其他的轻量级的TTS模型，但是由于我自己的使用场景里，主要的语言是中文，所以我选择的都是必须要支持中文的轻量级模型，不支持的一概忽略。 多种调用方式： 在OddTTS自带的Demo的web上都有演示。 好用的 Web 界面： 基于 Flask 构建的可视化操作界面，支持文本输入、语音选择、参数调节、音频生成与下载，开箱即用。 三、近期更新亮点 API 请求耗时日志 — 现在每个 API 请求都会打印时耗日志，启动时也会显示当前运行的 TTS 引擎名称，方便监控和调试。 模型下载异常修复 — […]
前言 最近在折腾 OddTTS 项目，涉及语音合成后的处理。发现一个很香的轻量级变声方案——直接用 FFmpeg 就能搞定，不需要复杂的模型部署。 本文记录 FFmpeg 变声的核心方法、性能数据、以及在 OddTTS 项目中的实际应用场景。 先来听听效果 原始声音： 变声： 卡通声： 一、FFmpeg 变声原理解析 1.1 核心滤镜：asetrate + aresample FFmpeg 变声的核心在于两个滤镜的配合： 简单理解：asetrate 相当于把录音速度改了，音调随之变化；aresample 把时长”拉”回来。 1.2 保持原始时长：atempo 上面的方法会导致音频时长变化。如果要保持原时长，需要加 atempo： 原理：asetrate 改变音调会改变时长，atempo 反向调整速度，两者抵消。 二、常用变声效果库 直接套用，无需记公式： 效果 命令 适用场景 男变女 asetrate=44100*1.4,aresample=44100 客服配音 女变男 asetrate=44100*0.7,aresample=44100 角色切换 卡通音 asetrate=44100*2,atempo=0.5,aresample=44100 短视频特效 机器人声 afftfilt=real='hypot(re,im)*0.3':imag='0' 科幻配音 […]
一、先看效果 你有一本 10 万字的技术电子书，想把它变成有声书。不是那种机器感很强的合成音，而是自然流畅的人声。 把文本拖进去，点一下开始，然后去喝杯咖啡。回来的时候，一本完整的有声书已经躺在你的文件夹里了。 这不是科幻，这是我真做出来的功能。 实测效果： 二、什么是 OddTTS？ OddTTS 是我之前开源的语音合成 API 封装项目。 两个特点：多引擎、低成本。 多引擎：支持 Kokoro、MeloTTS、Edge TTS、OpenAI TTS 统一调用。 低成本：Kokoro 可以在十年前的老笔记本上跑，纯 CPU 推理，一次部署无限使用。 以前做有声书，要么买云端 API（一本书几十块），要么自己部署大模型（需要显卡）。 现在一台几百块的 CPU 机器就能跑，还免费。 三、用 oh-my-openagent 实现的全流程 这一节讲讲我怎么做这个项目。 3.1 第一步：需求分析 用的 Agent：Metis（预规划分析） 直接跟 oh-my-openagent 说”我想做一个有声书功能”，它会调用 Metis 帮你分析： Metis 分析的结果： 3.2 第二步：制定计划 用的 Agent：Prometheus（任务规划） Prometheus 会制定详细的实现计划： Prometheus […]
上个星期分别测试了一下两个轻量级的语音合成模型，分别是： 其中Kokoro以更低的CPU要求，可完美达成我的小落同学项目的实时语音交互的需求，因此现在我已经将我的小落同学的主打语音合成在OddTTS上切到了kokoro v1.1。 这里要特别感谢一下一位大佬：路遥。因为前面我以为Kokoro不支持中英混合，所以一开始是准备用MeloTTS的（对CPU要求相对较高），在他的提示下才发现原来Kokoro也可以通过将创建英文和中文两个pipeline来实现中英混合。 以下是一些相关的介绍。 一. 安装 OddTTS 二. 启动 OddTTS 在命令行中输入下面的命令即可启动： 启动后，浏览器打开地址：http://127.0.0.1:9001 启动后，浏览器打开地址：http://your_ip_addr:8080 注： Linux/MacOS: 三. 使用 OddTTS OddTTS支持自定义协议的API，也支持OpenAI兼容接口的API，一般用户建议用OpenAI兼容接口来使用，三行代码搞定语音合成。 其他的API接口可以看OddTTS项目的API接口说明。 四、一些测试数据 1. 合成的语音的效果 合成的语音的效果可以看我之前的测试文章： 正常语速wav格式正常语速mp3格式3倍语速mp3格式 2. 合成的速度 这个是在我的这台十年前的老笔记本上跑的数据： 注：这个3.5秒可认为是首字时延，后面由于合成的速度比播放的速度要快得多的多，所以在长文（需切句子）合成的情况下，实际体验的时延可以做到趋近到500ms以内。 具体如下图所示。 3. 切换不同的TTS模型/引擎 OddTTS有集成了多种不同的TTS模型，包括： OddTTS提供了一个简单的管理、测试界面，在启动了OddTTS后可以在浏览器里打开oddtts，然后动态切换TTS模型/引擎。 五、注意事项 模型下载问题 Kokoro的模型放在huggingface.co上，在国内访问存在问题，解决方案： set HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.comset HF_HOME=F:/ai_share/models export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.comexport HF_HOME=/opt/ai_share/models 输出wav正常，输出MP3报错 OddTTS的依赖里有加了ffmpeg，但是如果你机器上原先就有安装过ffmpeg有可能会报错，若是报错了，请再手动安装一下ffmpeg即可。 服务启动失败 语音合成失败 如何切换TTS引擎 输出格式 […]
一、前言 前两天针对轻量级TTS引擎Kokoro做了一些测试（ https://mp.weixin.qq.com/s/xKBLfAkfImwHrjYIml0KuA ），测试下来发现效果居然挺好的，而且自带8种音色的支持，纯CPU跑，速度还快，测完了我就停不下来了，当时就想把它整合到我的OddTTS项目，今天周末终于有空，于是就简单搞了一下，现在已经在我的小落同学上用上了。 二、主要更新 先看效果 正常语速wav格式 正常语速mp3格式 更新内容 三、如何使用 1. 安装 pip install -i https://pypi.org/simple/ oddtts 2. 启动 oddtts 启动后，浏览器打开地址：http://127.0.0.1:9001 若要允许其他IP访问，请使用以下命令启动服务，将host设置为0.0.0.0，端口也可以改成你自定义的端口。 启动后，浏览器打开地址：http://your_ip_addr:8080 3. API调用示例 以下是一个OddTTS的API调用的示例，建议用OpenAI 兼容接口 四、注意事项 模型下载问题 Kokoro的模型放在huggingface.co上，在国内访问存在问题，解决方案： set HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.comset HF_HOME=F:/ai_share/models export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.comexport HF_HOME=/opt/ai_share/models 输出wav正常，输出MP3报错 OddTTS的依赖里有加了ffmpeg，但是如果你机器上原先就有安装过ffmpeg有可能会报错，若是报错了，请再手动安装一下ffmpeg即可。 服务启动失败 语音合成失败 如何切换TTS引擎 输出格式 环境要求
一、前言 你是否遇到过这样的场景：想给项目添加语音合成功能，却被各种问题困扰——要么模型太大动辄几GB，要么必须依赖GPU云端API，要么商用授权一团糟。 对于个人开发者和小型团队来说，一个理想的TTS方案应该满足三个条件：轻量到能在CPU上跑、免费可商用、效果足够自然。 今天要介绍的 Kokoro-82M，就是这样一款满足所有条件的神器。它只有82M参数，却能输出相当自然的中文语音；体积小巧到只需几百MB，却支持8种不同音色。更重要的是——它完全开源，Apache 2.0许可，零成本商用。 二、方案介绍 概念 定义 Kokoro-82M 由 hexgrad 开发的轻量级TTS模型，仅82M参数，支持8种中文音色 ONNX优化 模型经过ONNX优化，可在CPU上高效推理，无需GPU 语音管道(Pipeline) Kokoro 的核心API，负责分词、音素转换、语音合成全流程 音色(Voice) 预训练的音色模型，不同音色适合不同场景 为什么选择 Kokoro？ 指标 数值 参数规模 82M 模型大小 ~165MB 输出采样率 24kHz 支持语言 中文、英语、日语、韩语等8种 中文音色数 8种（4女4男） 推理设备 CPU / GPU 许可协议 Apache 2.0 对比同级别模型，Kokoro 在中文场景下表现尤为突出——不仅音色自然，而且对中文多音字的处理也相当不错。对于没有GPU的个人开发者来说，这可能是目前最优的中文TTS本地方案。 先实际听一下用kokoro合成的音频 我用kokoro生成了一下奥德元的口号：关注我的公众号：奥德元，一起学习 A I，一起追赶时代。，一个男声，一个女声，大家可以实际听下、感受一下合成的语音的效果。 男声： zm_yunyang： kokoro_zm_yunyang.wav女声： […]
一、前言 前阵子有一位同学来问我，小落同学的TTS功能是怎么实现的？我跟他解释了半天，发现双方对一些基础技术、知识、名词都无法对齐，沟通起来实在有些累。后来实在没办法，就跟他说，我把小落同学的TTS功能的代码开源出来，然后你自己直接看代码吧，过了半个钟头，他回来跟我说：非常感谢，对着代码看，一目了然。 呵呵，果然程序员之间的沟通最简单、有效的方式还是：Talk is cheap, show me the code OddTTS的代码绝大部分都是Catherine同学在高考结束后暑假期间写的，而明天她即将开始大学生涯的第一节课，今天特补上这个文章纪念一下高中生涯的结束，并迎接大学学习的正式开始。 二、什么是OddTTS？ OddTTS是一个简单的多引擎语音合成服务，整合了当前主流的TTS引擎（如EdgeTTS、GPT-Sovits、Bert-VITS2等），并提供统一的API接口和友好的Web界面。无论你是开发者需要集成语音合成功能，还是普通用户想快速生成语音，OddTTS都能胜任。 项目地址：https://github.com/oddmeta/oddtts 普通用户可以直接访问 http://localhost:9001 即可打开可视化界面开发者可通过http://localhost:9001/api/oddtts/ 接口进行开发集成 三、为什么选择OddTTS？ 1. 多引擎支持，语音风格多样 OddTTS集成了多种主流TTS引擎，包括： 你可以根据需求自由切换引擎，轻松获得不同风格的语音输出。 注意：OddGptSovits这个引擎不是开箱即用的，需要用户自己部署GPT Sovits，然后再照着EdgeTTS的API封装一下才能接入到OddTTS 2. 灵活的调用方式 无论你需要哪种输出形式，OddTTS都能满足： 3. 开箱即用的Web界面 启动服务后，通过浏览器访问即可打开基于Gradio的可视化界面，支持： 4. 完善的API服务 开发者可以通过RESTful API轻松集成到自己的系统中，主要接口包括： 5. 高度可配置 通过简单修改配置文件，即可实现： 四、快速上手教程 环境要求 安装步骤 1. 克隆项目代码 2. 灵活的调用方式 无论你需要哪种输出形式，OddTTS 都能满足： 3. 开箱即用的 Web 界面 […]