Kokoro TTS 是一款基于 StyleTTS 2 架构开发的轻量级、高性能 AI 语音合成模型,专注于提供自然流畅、多语言支持的文本转语音(TTS)解决方案。简洁小巧的架构蕴含强大的能力,使用仅为 8200 万参数量即可匹敌甚至赶超大模型级别的音质效果,具有极佳灵活广泛的应用特性,能轻松应用于内容生产、企业培训及无障碍场景等多维度服务中。

核心特性与功能
轻量高效,性能卓越
- 只有 8200 万,比同类模型参数量(XTTS: 4.67 亿,MetaVoice: 12 亿)要少,但是在语音自然度和流畅度上都表现不错。
- CPU/GPU 支持运行,使用 NVIDIA GPU 加速可实时播放音频(牺牲了部分速度)。
多语言支持,覆盖主流语种
- 英版(美式/英式)、法语、韩语、日语及普通话等多种语言和多种语音包,包括英语的 Bella/Sarah/Adam 版本等。
工具灵活,适配多元场景
- 自动内容分割:能够识别文字的章节与段落,便于后期对电子书或文章转音频的操作,输出后无排版痕迹。
- 可定制语音包:支持不同音色、语气的声音包供选择使用,可根据项目更换。
- OpenAI 生态兼容:无缝集成 OpenAI API,方便开发者扩展功能,融入各类应用程序。
开源免费,商业友好
- Apache 2.0 开源授权,个人或者商业免费使用,无版权声明,开发者可以在 Hugging Face 仓库直接获取代码或在 Colab 上教程直接试用。
应用场景
- 有声书与内容创作:迅速将你的电子书籍、博客等变成精美的有声作品(小众题材、多种语言版本都可以)。
- 播客与音视频制作:从你的文本文稿迅速转变为活灵活现的真实旁白,快速生成海量内容。
- 企业培训与教育:为企业的不同语言、不同国家训练视频或者手册提供声音注解。
- 无障碍服务:可以帮助你或身边视觉障碍的亲朋好友无障碍地收听网页、办公文档等等需要读出来的东西!
使用教程指南
Kokoro TTS 的使用有两种方式,分别是线上体验和本地安装,下面进行一一介绍:
一、在线使用教程
- 访问网站:进入 Kokoro TTS 在线平台,如https://kokorotts.online/ 。
- 输入文本:在输入框内输入或粘贴需要转成语音的文字(平台支持美式发音和英式发音),能识别自然语言文本的语境、标点和各种细微差别等,方便后期 TTS 合成。
- 选择语音:从平台上搭载的由 kokoro82m 开发的丰富的自然语音库中选择适合的声音进行转化;这些自然的文本转语音被录制加工得淋漓尽致。
- 生成并获取语音:点击一键合成后,kokoro tts 将会利用 AI 最新的语音生成技术,在几秒钟之内就将文字变成流畅自然的语音输出,并且匹配好节奏重音语气情感等等完美无瑕并且表达语调自然到位;语音格式高达 24k,在线就能播放。
二、本地使用教程
1.准备工作
- 安装依赖(git LFS, espeak-ng):安装方式:git lfs install,用于大文件下载,Linux 系统下执行命令后可进行 git-lfs 的安装;espeak-ng 同理。其余的则为:pip install torch transformers phonemizer scipy munch 来安装 Pytorch 依赖包。(Windows/MacOS 可能需要再额外配置一步,可以搜索 espeak-ng 中间件 GitHub 下载问题解决)。
- 克隆模型仓库:将 Kokoro TTS 的 Hugging Face 仓库clone到本地,后续操作基于该目录进行。
2.构建模型并加载语音包
- 选择设备:CPU 还是 GPU 来加载运行,不同的设备会导致不同的运行速度。
- 加载模型和语音包:Kokoro TTS 内置默认的 Bella 和 Sarah 混合语包。通过代码来选择想要合成使用的语音名,VOICE_NAME = ‘af’ ,然后通过 VOICEPACK = torch.load(f’voices/{VOICE_NAME}.pt’, weights_only=True).to(device) 加载我们想要使用的声音包。
3.生成语音:输入文本内容,用模型加刚刚选好的语音包输出对应的语音与音素,audio, out_ps = generate(MODEL, text, VOICEPACK, lang=VOICE_NAME(0))。其中 MODEL 是已经建好好的模型,text 要输入的内容。
4.播放和保存语音:可以在浏览器里直接展示,在窗口里面就可以听到音频,能够更加直观地感受一下效果;可以点击另存为,用 wav.write(“output_audio.wav”, 24000, audio),把文件保存成 .wav 的格式。