Speech-AI-Forge

lenMLAGPL-3.0更新放缓

围绕 TTS 生成模型搭建的语音合成服务,提供 API Server 和 Gradio WebUI,方便快速部署和调用多种语音生成模型。

🍦 Speech-AI-Forge is a project developed around TTS generation model, implementing an API Server and a Gradio-based WebUI.

portable_v0.7发布于 2026-02-02 04:58 UTC1,420star185fork同步于 2026-11-07 07:31 UTC

怎么上手

由 README 提炼,执行前请确认
python -m scripts.download_models --source=modelscope --models="model1,model2,..."
python webui.py
硬件要求按 README 说明

README 未说明具体显存要求与 GPU 型号支持

下载:源码 zip·GitHub Releases(安装包)本站不镜像安装包

项目说明

由 README 自动翻译提炼

围绕多种 TTS 模型封装 API Server 与 Gradio WebUI 的语音生成项目

围绕 TTS 生成模型搭建的语音合成服务,提供 API Server 和 Gradio WebUI,方便快速部署和调用多种语音生成模型。

核心能力

  • 统一接入 ChatTTS、CosyVoice、FishSpeech、F5-TTS 等多种 TTS 模型
  • 提供 Gradio WebUI,支持音色切换、风格控制与长文本自动分割
  • 内置 SSML 编辑器与 Podcast 模式,生成多角色长音频
  • 附带 ASR 能力,可用 Whisper/SenseVoice 做语音转文本与文稿匹配
  • 提供独立 API Server 与 Docker 部署方式

容易踩的坑

需先按 docs/dependencies.md 安装依赖并单独下载模型,否则无法推理;Index-TTS-2 等模型还依赖 MaskGCT、bigvgan 等额外模型;API 服务默认监听 7870 端口,文档在 /docs 路径

内容由模型根据 README 生成,可能不完整或不准确,以官方文档为准。看原文 README

最近发版

1 个版本portable_v0.7
  1. portable_v0.7Portable 整合包 v0.7最新正式版2026-02-02 · 2026-02-02 04:58 UTC

    本项目一键整合包 (windows)

    • 不包含模型文件,启动webui之后使用可以自动下载,也可以参考readme自行下载模型
    • python: 3.10
    • torch: 2.6.0
    • cuda: 12.6

    文件说明:

    • run_webui_cn.bat: 运行webui使用中文UI界面
    • run_webui_en.bat: 运行webui使用英语UI界面
    • update.bat: 拉取最新代码,并安装依赖
    • run_api.bat: 运行本项目的api server

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    README 原文

    未翻译

    Telegram Discord

    🍦 Speech-AI-Forge

    Speech-AI-Forge 是一个围绕 TTS 生成模型开发的项目,实现了 API Server 和 基于 Gradio 的 WebUI。

    banner

    你可以通过以下几种方式体验和部署 Speech-AI-Forge:

    -描述链接
    整合包Windows整合包解压即用Releases
    Colab体验点击按钮,一键启动 ColabOpen In Colab
    本地部署查看环境准备部分本地部署
    容器部署查看 docker 部分Docker

    Breaking change logs

    • 260402: Support Cloud TTS (minimax tts) #293
    • 260202: Support CosyVoice3 #264
    • 260129: Support Qwen3-TTS #282
    • 250912: Support Index-TTS-2 #265
    • 250702: Support Index-TTS-1.5 #250
    • 250522: Support GptSoVits #198
    • 250518: Support SenseVoice ASR #122
    • 250508: Support Spark-TTS #223
    • 250507: Support F5TTS-TTS-v1 model #231
    • 250505: Support Index-TTS #229
    • 241111: Add v2/tts API #187
    • 241109: Support fishspeech #191
    • 241015: Support F5TTS v0.6.2 #176
    • 241009: Support FireRedTTS #165
    • 240813: Support OpenVoice #100
    • 240801: Add ASR API #92
    • 240723: Support CosyVoice #90

    Installation and Running

    首先,确保 相关依赖 已经正确安装,并查看 模型下载 下载所需模型

    启动:

    python webui.py
    

    点我看详细图文介绍

    • TTS (文本转语音): 提供多种强大的 TTS 功能

      • 音色切换 (Speaker Switch): 可选择不同音色
        • 内置音色: 提供多个内置音色,包括 27 ChatTTS / 7 CosyVoice 音色 + 1 参考音色
        • 自定义音色上传: 支持上传自定义音色文件并进行实时推理
        • 参考音色: 支持上传参考音频/文本,直接基于参考音频进行 TTS 推理
      • 风格控制 (Style): 内置多种风格控制选项,调整语音风格
      • 长文本推理 (Long Text): 支持超长文本的推理,自动分割文本
        • Batch Size: 支持设置 Batch size,提升支持批量推理模型的长文本推理速度
      • Refiner: 支持 ChatTTS 原生文本 refiner,支持无限长文本处理
      • 分割器设置 (Splitter): 调整分割器配置,控制分割结束符(eos)和分割阈值
      • 调节器 (Adjuster): 支持调整 速度/音调/音量,并增加 响度均衡 功能,优化音频输出
      • 人声增强 (Voice Enhancer): 使用 Enhancer 模型增强 TTS 输出,提高语音质量
      • 生成历史 (Generation History): 保存最近三次生成结果,便于对比和选择
      • 多模型支持 (Multi-model Support): 支持多种 TTS 模型推理,包括 ChatTTS / CosyVoice / FishSpeech / GPT-SoVITS / F5-TTS 等
    • SSML (语音合成标记语言): 提供高级 TTS 合成控制工具

      • 分割器 (Splitter): 精细控制长文本的分割结果
      • Podcast: 帮助创建 长文本、多角色 的音频,适合博客或剧本式的语音合成
      • From Subtitle: 从字幕文件生成 SSML 脚本,方便一键生成语音
      • 脚本编辑器 (Script Editor): 新增 SSML 脚本编辑器,支持从分割器(Podcast、来自字幕)导出并编辑 SSML 脚本,进一步优化语音生成效果
    • 音色管理 (Voice Management):

      • 音色构建器 (Builder): 创建自定义音色,可从 ChatTTS seed 创建音色,或使用参考音频生成音色
      • 试音功能 (Test Voice): 上传音色文件,进行简单的试音和效果评估
      • ChatTTS 调试工具: 专门针对 ChatTTS 音色的调试工具
        • 音色抽卡 (Random Seed): 使用随机种子抽取不同的音色,生成独特的语音效果
        • 音色融合 (Blend): 融合不同种子创建的音色,获得新的语音效果
      • 音色 Hub: 从音色库中选择并下载音色到本地,访问音色仓库 Speech-AI-Forge-spks 获取更多音色资源
    • ASR (自动语音识别):

      • ASR: 使用 Whisper/SenseVoice 等模型进行高质量的语音转文本(ASR)
      • Force Aligment: 使用 Whisper 模型可以进行【文稿匹配】提高识别准确性
    • 工具 (Tools):

      • 后处理工具 (Post Process): 提供音频剪辑、调整和增强等功能,优化生成的语音质量

    launch.py: API Server

    某些情况,你并不需要 webui 或者需要更高的 api 吞吐,那么可以使用这个脚本启动单纯的 api 服务。

    启动:

    python launch.py
    

    启动之后开启 http://localhost:7870/docs 可以查看开启了哪些 api 端点

    更多帮助信息:

    • 通过 python launch.py -h 查看脚本参数
    • 查看 API 文档

    Docker

    手动 build

    • webui: docker-compose -f ./docker-compose.webui.yml up -d
    • api: docker-compose -f ./docker-compose.api.yml up -d

    环境变量配置

    模型支持

    模型类别模型名称支持多语言实现情况
    TTS
    Index-TTSen, zh✅ (v1/v1.5)
    Qwen3-TTSen, zh✅
    FishSpeechen, zh, jp, ko✅ (1.4)
    CosyVoiceen, zh, jp, yue, ko✅ (v2/v3)
    FireRedTTSen, zh✅
    F5-TTSen, zh✅ (v0.6/v1)
    Spark-TTSen, zh✅
    GPT-SoVITSen, zh, ja, ko, yue✅
    ChatTTSen, zh✅
    Cloud TTS
    MiniMax Cloud TTSen, zh, jp, ko + more✅ (speech-2.8-hd/turbo)
    ASR
    Whisper✅✅
    SenseVoice✅✅
    Voice CloneOpenVoice—✅
    EnhancerResembleEnhance—✅

    模型下载

    python -m scripts.download_models --source=modelscope --models="model1,model2,..."
    

    🔍 说明:

    • 支持 --source=huggingface 或 --source=modelscope 或 --source=auto (自动根据网络环境选择hf或者ms)
    • 模型 ID 大小写不敏感,可忽略 -, _, / 等符号
    • 例如:Qwen3-TTS-12Hz-0.6B-Base 可写作 qwen3tts12hz06bbase 或 qwen3-tts-0.6b-base
    模型类别内部模型 ID(可直接用于 --models)
    TTSChatTTS
    CosyVoice2-0.5B
    CosyVoice_300M_Instruct
    Fun-CosyVoice3-0.5B-2512
    F5-TTS-V1
    FireRedTTS
    fish-speech-1_4
    fish-speech-1.2-sft
    Index-TTS-1.5
    Index-TTS
    Index-TTS-2
    Qwen3-TTS-12Hz-0.6B-Base
    Qwen3-TTS-12Hz-0.6B-CustomVoice
    Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base
    Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-CustomVoice
    Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-VoiceDesign
    Spark-TTS-0.5B
    gpt_sovits_v4
    ASRfaster-whisper-large-v3
    faster-whisper-large-v3-turbo-ct2
    SenseVoiceSmall
    CV / Voice CloneOpenVoiceV2
    Enhancerresemble-enhance
    依赖模型(Index-TTS-2 所需)amphion/MaskGCT
    nvidia/bigvgan_v2_22khz_80band_256x
    funasr/campplus
    facebook/w2v-bert-2.0
    vocos-mel-24khz
    (sense_voice依赖)fsmn-vad

    自动下载

    配置环境变量 AUTO_DOWNLOAD 或者运行参数 --auto_download

    • auto_download=False: 关闭自动下载
    • auto_download=*: 当使用到的时候自动下载匹配的模型 "*" 表示通配所有模型
    • auto_download=qwen3*: 自动下载 "qwen3" 开头的模型

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