kokoro-onnx：基于ONNX运行时的文本到语音转换工具

kokoro-onnx：基于ONNX运行时的文本到语音转换工具

kokoro-onnx TTS with kokoro and onnx runtime 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ko/kokoro-onnx

项目介绍

kokoro-onnx 是一个基于 ONNX 运行时的文本到语音（Text-to-Speech, TTS）转换工具，它基于著名的 Kokoro-TTS 模型开发而成。该项目支持多种语言，并提供接近实时的高性能，特别适用于需要快速生成语音的应用场景。

项目技术分析

kokoro-onnx 采用了 ONNX（Open Neural Network Exchange）运行时，这是一种开放的生态系统，允许你在多种框架和平台之间共享和部署机器学习模型。ONNX 提供了一个统一的中间表示，使得模型可以在不同的深度学习框架之间无缝迁移。

该项目的主要技术特点包括：

• 支持多种语言：目前支持英语，并计划支持法语、日语、韩语和中文。
• 高性能：在 macOS M1 系统上，性能接近实时。
• 多声音选择：提供多种声音供用户选择，以满足不同的应用需求。
• 轻量级：完整模型大小约为 300MB，量化后的模型大小仅为 80MB。

项目及技术应用场景

kokoro-onnx 适用于多种场景，包括但不限于以下：

• 语音助手：为智能家居、智能穿戴设备提供自然流畅的语音输出。
• 教育培训：制作教学视频或音频，通过不同的声音来区分不同的角色或内容。
• 娱乐应用：为游戏、动画或电子书提供语音旁白，增强用户体验。
• 信息播报：在新闻播报、天气预报等场景中，自动将文本内容转换为语音输出。

项目特点

1. 易于部署和使用

kokoro-onnx 提供了简单的安装和部署流程。用户可以通过 pip 命令轻松安装：

pip install -U kokoro-onnx

安装完成后，用户只需遵循几个简单的步骤即可开始使用：

• 创建一个新项目文件夹。
• 使用 uv init 和 uv add 命令初始化项目环境并添加所需的依赖。
• 下载并放置模型文件和声音文件。
• 执行 uv run 命令运行示例代码。

2. 高度可定制

项目提供了多个示例，用户可以编辑 hello.py 中的文本内容，自定义输出语音的内容和风格。

3. 开源许可

kokoro-onnx 使用 MIT 许可证，而 kokoro 模型则采用 Apache 2.0 许可证，这意味着用户可以自由使用、修改和分享这个项目。

结论

kokoro-onnx 是一个强大的文本到语音转换工具，具有快速、易用和高度可定制的特点。无论是在教育、娱乐还是日常应用中，它都能为用户提供高质量的语音输出。如果您正在寻找一个高效、灵活的 TTS 解决方案，kokoro-onnx 绝对值得一试。

kokoro-onnx TTS with kokoro and onnx runtime 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ko/kokoro-onnx