最近TTS的开源项目大爆发了吗？
看了好多，有亮点的慢慢给大家推荐，具体用哪个得看你实际应用场景了。
TTS的开源项目本来就挺多的，我们最近有个项目也在用，选起来真是费时费力。
尽可能的多帮大家找一些，帮大家省一些去找项目和对比的时间。
一共有4个型号。
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Medium – 3B parameters
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Small – 1B parameters
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Tiny – 400M parameters
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Nano – 150M parameters
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项目简介
Orpheus TTS 是一个基于 Llama – 3b 架构的开源文本转语音工具。它能生成自然流畅、情感丰富的说话音频，支持零样本语音克隆，可通过简单标签控制语音情感和语调，且低延迟非常低适合实时输出场景。项目提供英语和多语言模型，包含预训练和微调版本。
DEMO
功能特点
出色的语音合成能力
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类人语音：拥有自然的语调、情感和节奏，优于当前大多数闭源模型。
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零样本语音克隆：无需事先微调，即可克隆语音。
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情感语调引导：通过简单标签就能控制语音的情感和语调特征。
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低延迟：实时应用的流式传输延迟约 200ms，使用输入流时可降至约 100ms。
多种模型选择
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英语模型：提供 “Finetuned Prod” 和 “Pretrained” 两款模型，分别适用于日常 TTS 应用和作为基础模型。
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多语言模型：推出多语言模型家族，包含 7 对预训练和微调模型。
推理方式
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标准提示格式：跨语言提供标准化提示格式，并给出英文使用示例。
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流式推理：支持流式推理，给出详细的代码示例。
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附加功能：可对音频添加水印，支持无 GPU 推理。
模型训练
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微调模型：过程简单，类似使用 Trainer 和 Transformers 微调 LLM，约 50 个示例可见效果，300 个示例 / 说话人效果最佳。
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预训练模型：与训练 LLM 类似，不建议使用合成数据训练，提供详细训练说明。
项目链接
https://github.com/canopyai/Orpheus-TTS
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（文：开源AI项目落地）