一款刚刚开源的TTS语音模型!25ms超低延迟支持实时对话,4种规格适配全场景!

在 TTS 领域,情感表达的自然度和实时性一直是两大挑战。传统模型往往在延迟和语音质量间难以平衡。

近两年 TTS 模型也发展的越来越好,也有越来越多的功能全面的 TTS 模型面世。

Orpheus TTS 是一款刚刚发布的开源 TTS 模型,它以其接近人类的自然情感表达、超低延迟的实时输出以及强大的零样本语音克隆能力,迅速成为开源社区关注的焦点。

不仅能生成流畅自然、充满情感的声音,还将延迟压缩到令人惊叹的 25-50 毫秒,完美适配实时对话场景。

并且提供了从 150M 到 3B 参数的四种型号,满足不同场景的需求。支持零样本语音克隆和灵活的情感控制,可让每个人都能轻松定制专属音色。

核心亮点

  • 超低延迟:支持实时流式推理,延迟低至约200毫秒,通过压缩最低可至 25-50 毫秒

  • 自然情感表达:支持丰富的情感和语调控制,支持高兴、悲伤、生气、困倦等多种情绪

  • 零样本语音克隆:无需预训练,仅需提供参考音频即可克隆目标音色

  • 提供 4 种模型规模:Medium (3B)、Small (1B)、Tiny (400M)、Nano (150M)

  • 端到端语音生成:还未上线,上线即可提升语音自然度、可控性及生成速度

快速使用

Orpheus TTS 的安装和使用过程简单,支持本地部署。

如果想要直接体验该TTS工具,HF平台上也有在线Demo可体验(需魔法)。

在线Demo:

huggingface.co/spaces/Moha...

本地部署步骤:

① 克隆项目

bash 复制代码
git clone https://github.com/canopyai/Orpheus-TTS.git
cd Orpheus-TTS

② 安装依赖

复制代码
pip install orpheus-speech

③ Python调用示例

ini 复制代码
from orpheus_tts import OrpheusModel
import wave
import time

model = OrpheusModel(model_name ="canopylabs/orpheus-tts-0.1-finetune-prod")
prompt = '''Man, the way social media has, um, completely changed how we interact is just wild, right? Like, we're all connected 24/7 but somehow people feel more alone than ever. And don't even get me started on how it's messing with kids' self-esteem and mental health and whatnot.'''

start_time = time.monotonic()
syn_tokens = model.generate_speech(
   prompt=prompt,
   voice="tara",
   )

with wave.open("output.wav", "wb") as wf:
   wf.setnchannels(1)
   wf.setsampwidth(2)
   wf.setframerate(24000)

   total_frames = 0
   chunk_counter = 0
   for audio_chunk in syn_tokens: # output streaming
      chunk_counter += 1
      frame_count = len(audio_chunk) // (wf.getsampwidth() * wf.getnchannels())
      total_frames += frame_count
      wf.writeframes(audio_chunk)
   duration = total_frames / wf.getframerate()

   end_time = time.monotonic()
   print(f"It took {end_time - start_time} seconds to generate {duration:.2f} seconds of audio")

写在最后

传统语音合成(TTS)系统面临三大核心挑战:情感表达生硬、推理延迟过高(普遍>500ms)、克隆音色需大量数据。

Orpheus TTS通过混合专家架构(MoE)与KV缓存优化,在150M到3B参数范围内实现:MOS评分达4.6、端到端延迟压至25ms、零样本语音克隆、超强情感控制。

适用于 AI 语音助手、游戏配音、有声读物、虚拟客服、智能语音交互等 多种应用,兼顾 高质量语音合成 & 实时交互体验,是当前最具潜力的开源 TTS 方案之一!

GitHub 项目地址:github.com/canopyai/Or...

相关推荐
訾博ZiBo13 分钟前
AI日报 - 2025年3月23日
人工智能
大腾智能43 分钟前
大腾智能受邀出席2025华为云城市峰会暨东莞市人工智能大模型中心开服活动
人工智能·中小企业数字化·工业软件·工业数字化
白雪讲堂1 小时前
GEO与AISEO全面解析
人工智能
字节王德发1 小时前
Django CSRF验证失败请求为什么会中断?
python·django·csrf
杜子腾dd1 小时前
20. Excel 自动化:Excel 对象模型
运维·python·数据挖掘·自动化·excel·numpy·pandas
大数据追光猿1 小时前
【大模型面试知识】基础问题分析&总结
数据库·人工智能·深度学习·语言模型·ai编程
-一杯为品-1 小时前
【小项目】四连杆机构的Python运动学求解和MATLAB图形仿真
开发语言·python·matlab
噔噔噔噔@1 小时前
举例说明自然语言处理(NLP)技术
人工智能·自然语言处理
HABuo1 小时前
【YOLOv8】YOLOv8改进系列(9)----替换主干网络之RepViT
人工智能·深度学习·yolo·目标检测·计算机视觉
神仙别闹1 小时前
基于Python的垃圾短信分类
java·python·分类