MOSS-TTS-Nano ONNX:轻量级离线语音合成 懒人整合包
MOSS-TTS-Nano ONNX:轻量级离线语音合成方案
MOSS-TTS-Nano 是由 MOSI.AI 与 OpenMOSS 团队推出的开源轻量级 TTS(文本转语音)模型。主打低资源、本地运行、实时生成,无需 GPU,仅靠普通 CPU 即可完成语音合成。
ONNX 版本通过 ONNX Runtime 实现推理,摆脱了 PyTorch 环境依赖,更适合桌面软件、边缘设备及离线应用集成。
核心特性
极小模型规模:参数量仅约 1 亿(0.1B),极大地降低了内存占用和部署难度。
CPU 优先设计:可在 4 核 CPU 上进行流式语音生成,甚至支持部分单核 CPU 场景。普通办公电脑或迷你主机即可流畅运行。
支持声音克隆:只需输入一段参考音频(如
sample.wav),模型即可学习说话人音色并生成对应的新文本语音。多语言支持:支持中、英等多语言语音生成,适合双语阅读、有声内容及视频配音。
ONNX 版本的优势对比
维度PyTorch 版ONNX 版推理框架PyTorchONNX Runtime深度学习环境需要不需要CPU 部署可以运行更适合、效率更高集成难度较高较低,更易嵌入软件
主流开源 TTS 横向对比
模型特点CPU 友好度Piper极轻量、速度极快⭐⭐⭐⭐⭐Kokoro TTS音质较好⭐⭐⭐⭐MOSS-TTS-Nano ONNX小模型 + 实时 + 声音克隆⭐⭐⭐⭐Coqui XTTS高质量克隆(资源消耗大)⭐⭐Bark表现力强(计算要求高)⭐
📌 定位说明:MOSS-TTS-Nano 的核心优势不在于追求极致音质,而是在轻量化、流式实时、本地化与声音克隆之间取得了绝佳的平衡。
典型应用场景
AI 阅读器:Markdown/PDF 本地转语音朗读、新闻播报。
纯本地语音助手:结合
Whisper.cpp(语音输入)+ 本地大语言模型(理解)+MOSS-TTS-Nano(语音输出),构建全闭环的隐私安全语音助手。独立内容创作:无需联网的视频旁白自动生成与字幕转语音。
使用说明
解压zip包,双击start.bat

等待终端启动和加载完成

浏览器自动打开webui
选择音色或者音频文件,输入文字,点击生成

Tips
点击此处 网盘下载
目前只测试了文字生成语音,没有测试实时效果,目前这个版本仍然是仅支持cpu
在我的电脑上,比其他的几个开源tts项目要慢很多,而且不是实时流,可能在较好的cpu上速度更快
同样的,在x86主机测试效果体验,如果体验不错,后期酌情部署到树莓派或者x86小主机
作者声明本文无利益相关,欢迎值友理性交流,和谐讨论~
