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Kitten TTS-开源文本转语音模型

轻量级高性能文本转语音模型

标签：ai语音生成开源模型文本转语音

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Kitten TTS，一款 23.8MB 的开源文本转语音模型- 仅有 1500 万参数- CPU 优化：无需 GPU 即可在任何设备上运行- 模型大小小于 25MB- 多种高质量声音- 快速推理：针对实时语音合成进行了优化.其核心定位是提供高效、低资源消耗的语音合成解决方案。

核心特性一览

超小体量
- 15M 参数，< 25MB 下载包
- 是此前“小型”模型（如 Kokoro-82M）的五分之一大小
纯 CPU 推理
- 在常见硬件（Intel/AMD 笔记本、树莓派、Android 手机）上数秒完成合成
- 无需 GPU 或专用加速器
八种预设音色
- 四种女声，四种男声
- 从“清晰专业”到“活力亲和”多款风格
实时或更快推理速度
- 在现代 CPU 上实现真实时速以下（RTF < 1.0）

Apache 2.0 开源授权

商业与个人用途均可，无额外限制

使用方法

创建并激活虚拟环境

python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate


	2. 安装 Kitten TTS

	“`bash
	pip install \
	https://github.com/KittenML/KittenTTS/releases/download/0.1/kittentts-0.1.0-py3-none-any.whl
	“`
	3. 生成首个音频文件

	“`python
	# test_kitten.py
	from kittentts import KittenTTS
	import soundfile as sf

	print(“ 正在加载 Kitten TTS…”)
	model = KittenTTS(“KittenML/kitten-tts-nano-0.1”)

	text = “你好，来自小巧而强大的 Kitten TTS 模型！”
	audio = model.generate(text)

	sf.write(“hello_kitten.wav”, audio, 24000)
	print(“ 已保存 hello_kitten.wav”)
	“`
	4. 尝试所有音色

	“`python
	# all_voices.py
	from kittentts import KittenTTS
	import soundfile as sf

	model = KittenTTS(“KittenML/kitten-tts-nano-0.1”)
	TEXT = “Kitten TTS 为本地 AI 带来高质量语音。”

	for voice in model.available_voices:
	filename = f“kitten_{voice}.wav”
	print(f“正在生成 {filename}…”)
	model.generate_to_file(TEXT, filename, voice=voice)
	print(“ 所有音色生成完毕！”)
	“`
	5. 试听并选出最爱，然后集成到你的应用中！

	</section>

	—

	## 预设音色一览表

	\| 音色 ID \| 性别 \| 描述 \|
	\| —————- \| — \| ————- \|
	\| `expr-voice-2-f` \| 女声 \| 清晰、专业（适合旁白场景） \|
	\| `expr-voice-2-m` \| 男声 \| 稳重可靠（日常应用） \|
	\| `expr-voice-3-f` \| 女声 \| 富有表现力（角色配音） \|
	\| `expr-voice-3-m` \| 男声 \| 深沉细腻（故事讲述） \|
	\| `expr-voice-4-f` \| 女声 \| 亲切活泼（对话式界面） \|
	\| `expr-voice-4-m` \| 男声 \| 精力充沛（指导类内容） \|
	\| `expr-voice-5-m` \| 男声 \| 带有个性（谨慎使用） \|
	\| `expr-voice-5-f` \| 女声 \| 社区反馈不一，请留意更新 \|

	—

	## 技术原理简介

	虽然官方论文尚未发布，但社区分析表明其架构可能基于 VITS（变分推理+对抗学习）或 StyleTTS2：

	1. 变分自编码器 (VAE)
	学习语音的紧凑潜在表示，把握韵律和音色要素。
	2. 归一化流 (Normalizing Flows)
	将简单分布转换为复杂分布，实现自然的语音变化。
	3. 生成式对抗网络 (GAN)

	* 生成器将文本转换为音频
	* 判别器评估音频真实度
	* 对抗训练提升语音自然度

	使用非自回归并行 Transformer 架构，批量生成音频片段，实现极高速度——区别于逐步合成的 Tacotron 2 等模型。

	—

	## Kitten TTS 与竞品对比

	\| 特性 \| Kitten TTS (Nano) \| Piper TTS \| Kokoro TTS \| Coqui XTTS-v2 \|
	\| ——– \| ——————- \| ———– \| —————- \| ————— \|
	\| 模型体量 \| < 25MB (15M 参数) \| 50–100MB/音色 \| \~165MB (82M 参数) \| \~1.5GB+ \|
	\| 资源需求 \| 纯 CPU、低内存 \| CPU、树莓派适用 \| CPU、适中内存 \| 推荐 GPU \|
	\| 核心优势 \| 极致体量与效率 \| 速度&多语支持 \| 小体量高质量 \| 零样本语音克隆 \|
	\| 授权协议 \| Apache 2.0 \| Apache 2.0 \| Apache 2.0 \| Coqui 公共协议（非商用） \|
	\| 典型场景 \| 边缘 AI、物联网、无障碍 \| 离线助手 \| 通用 TTS \| 自定义语音克隆 \|

	* Piper TTS 生态成熟，多语支持领先。
	* Kokoro 开创了小模型概念，Kitten 则进一步精简。
	* Coqui XTTS-v2 强调零样本克隆，但对算力要求高。

	—

	## 典型应用场景

	1. 边缘与物联网设备

	* 智能传感器即时语音告警
	* 隐私优先的本地语音助手
	2. 无障碍辅助

	* 集成到屏幕阅读器（如 NVDA），提升语音自然度
	* 优化视障与阅读障碍用户体验
	3. 独立与创客项目

	* 机器人、无人机和艺术装置的语音交互
	* 独立游戏配音，无需服务器成本
	4. 离线与偏远环境

	* 田野调研设备、远程信息亭、应急响应工具

	随着本地 TTS 技术的发展，Kitten TTS 将助力开发者打造安全可靠、低延迟、随时在线的语音应用。

	—

	<section itemscope itemtype=“https://schema.org/FAQPage”>
	## 常见问题（FAQ）

	### Q1: Kitten TTS 与云端 API 有何区别？

	A: Kitten TTS 完全在本地运行，无需联网调用、无使用费用，且可自主控制语音数据。

	### Q2: 可以商用吗？

	A: 可以。它采用 Apache 2.0 授权，无需支付许可费。

	### Q3: 支持非英语语言吗？

	A: 当前 nano-0.1 版本仅支持英语，多语言功能在后续版本发布。

	### Q4: 推理速度如何？

	A: 社区报告在现代 CPU 上 RTF 约为 0.7–0.9，已达实时或更快水平。

	### Q5: 是否有官方基准测试（MOS、RTF）？

	A: 暂无正式数据。早期测试（如 M1 Mac：26 秒音频耗时 19 秒）表现优异。

	### Q6: 接下来有什么计划？

	A: 正在开发 \~80M 参数的“大兄弟”版本，兼顾音质与效率。

* **GitHub 仓库**：[https://github.com/KittenML/KittenTTS](https://github.com/KittenML/KittenTTS)
* **Hugging Face**：[https://huggingface.co/KittenML/kitten-tts-nano-0.1](https://huggingface.co/KittenML/kitten-tts-nano-0.1)
* **在线演示**：[https://clowerweb.github.io/kitten-tts-web-demo/](https://clowerweb.github.io/kitten-tts-web-demo/)
* **社区 Discord**：[https://discord.gg/upcyF5s6](https://discord.gg/upcyF5s6)

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