KittenTTS ：不用 GPU、不联网！8 种真人音色随选随播，轻到离谱（仅25MB）

在人工智能技术飞速发展的今天，文本转语音（TTS）技术已经广泛应用于各个领域，从智能语音助手到教育工具，再到辅助技术等。然而，传统的TTS模型往往体积庞大，依赖高性能硬件和网络连接，限制了其在资源受限环境中的应用。KittenML团队推出的KittenTTS项目，以其轻量化设计和强大的离线运行能力，为这一问题提供了全新的解决方案，为开发者和用户带来了新的选择。

一、项目概述（💡 KittenTTS是什么？）

KittenTTS是由KittenML团队开发的一款开源的轻量级文本转语音（TTS）模型，旨在为用户提供高效、低功耗且易于集成的语音合成解决方案。该模型体积仅为25MB，参数量约1500万，是目前最小的开源TTS模型之一。它无需GPU支持，可在树莓派、低功耗嵌入式设备或移动端实时运行，同时提供8种预置音色（4男4女），支持多语言（目前主要支持英语），并通过ONNX/PyTorch格式集成到各种应用中。KittenTTS首次运行时会下载权重并缓存到本地，之后无需联网即可生成语音，特别适合离线场景。

二、核心功能

（一）轻量化设计

• 模型体积小：KittenTTS的模型体积仅为25MB，参数量约1500万，是目前最小的开源TTS模型之一。这种轻量化设计使其能够在资源受限的设备上高效运行，例如树莓派、低功耗嵌入式设备或移动设备。
• 低功耗运行：无需依赖GPU，仅使用CPU即可完成语音合成任务，大大降低了硬件成本和功耗，适合在各种低功耗环境中使用。

（二）多语音支持

• 预置音色丰富：KittenTTS提供了8种预置音色（4男4女），用户可以根据不同的应用场景和需求选择合适的语音风格，满足多样化的语音交互需求。
• 多语言支持：虽然目前主要支持英语，但其多语言的设计理念为未来扩展其他语言提供了基础，能够适应不同语言环境下的语音合成需求。

（三）离线运行能力

• 首次下载，后续离线：KittenTTS首次运行时会下载模型权重并缓存到本地，之后无需联网即可生成语音。这一特性使其特别适合在无网络环境或网络不稳定的情况下使用，例如车载导航、野外设备等离线场景。
• 隐私保护：离线运行不仅提高了语音合成的稳定性，还避免了云端隐私泄露的风险，为用户提供了一个安全可靠的语音合成解决方案。

（四）低延迟推理

KittenTTS针对实时交互场景进行了优化，响应速度快，能够满足硬件触发的语音播报需求，例如智能玩具、语音助手等需要快速响应的应用场景。

（五）开放性与兼容性

• 支持多种格式：KittenTTS支持ONNX和PyTorch格式，可轻松集成至Python、Web应用及嵌入式系统，为开发者提供了极大的灵活性和便利性。
• 易于扩展：其开放性设计使得开发者可以根据自己的需求进行定制和扩展，进一步提升模型的性能和功能。

三、技术原理

（一）模型压缩技术

KittenTTS通过知识蒸馏或参数剪裁技术，将传统百兆级TTS模型大幅压缩至25MB。在压缩过程中，团队尽量保留语音的自然度，确保输出语音的质量不受影响。这种技术不仅减小了模型体积，还提高了模型的运行效率，使其能够在低功耗设备上高效运行。

（二）CPU推理优化

KittenTTS采用ONNX Runtime进行推理加速，避免了对GPU的依赖。ONNX Runtime是一种高效的推理引擎，能够在CPU上实现快速的模型推理，大大提高了模型的运行速度和效率。这种优化使得KittenTTS能够在资源受限的设备上实时运行，满足各种实时交互场景的需求。

（三）端到端神经语音合成

KittenTTS采用了端到端的神经语音合成技术，直接将文本映射到语音波形，无需复杂的中间步骤。这种技术兼顾了效率与语音的自然度，提升了整体的语音生成效果，使得生成的语音更加流畅自然。

（四）离线缓存机制

地缓存权重：KittenTTS首次运行时会下载模型权重并缓存到本地，后续运行无需联网。这种离线缓存机制不仅提高了模型的运行效率，还增强了模型的实用性，使其能够在无网络环境下稳定运行。

四、应用场景

（一）离线语音助手

KittenTTS的离线运行能力使其特别适合用于车载导航、野外设备等无网络环境下的语音提示和交互。用户可以在离线状态下正常使用语音助手，获取导航信息、设备状态提示等，大大提高了使用体验。

（二）教育编程工具

KittenTTS可以与图形化编程平台（如KittenBlock）结合，学生可以通过简单的编程操作制作声控机器人或语音故事机。这种应用不仅提升了学习的趣味性，还激发了学生的创造力和编程能力。

（三）辅助技术

KittenTTS可以为视障人士开发本地化阅读器，避免云端隐私泄露风险。用户可以将文本内容通过KittenTTS转换为语音，实现无障碍阅读，提高生活和学习的便利性。

（四）移动应用

KittenTTS的轻量化和低功耗特性使其非常适合集成到移动应用中。开发者可以利用KittenTTS为用户提供语音播报、语音助手等功能，例如新闻阅读应用中的语音播报、语音导航应用中的语音提示等。

（五）智能玩具

KittenTTS可以为儿童玩具提供语音交互功能，增强玩具的互动性和趣味性。例如，智能玩具可以通过KittenTTS与儿童进行语音对话，讲述故事、回答问题等，提升用户体验。

五、快速使用

（一）安装过程

1. 安装KittenTTS

使用以下命令安装KittenTTS：

pip install https://github.com/KittenML/KittenTTS/releases/download/0.1/kittentts-0.1.0-py3-none-any.whl

确保你的Python环境已经安装了pip工具，并且网络连接正常，以便能够顺利下载并安装KittenTTS。

2. 安装依赖库

KittenTTS可能依赖一些额外的Python库，例如`soundfile`用于保存音频文件。你可以使用以下命令安装这些依赖库：

pip install soundfile

根据你的具体需求，可能还需要安装其他相关的库，例如`numpy`、`torch`等。

（二）基本使用示例

1. 导入KittenTTS

- 在Python代码中导入KittenTTS模块，并创建一个KittenTTS实例：

from kittentts import KittenTTS
m = KittenTTS("KittenML/kitten-tts-nano-0.1")

这里`"KittenML/kitten-tts-nano-0.1"`是模型的名称，你可以根据需要选择不同的模型版本。

2. 生成语音

使用KittenTTS生成语音：

audio = m.generate("This high quality TTS model works without a GPU", voice='expr-voice-2-f')

其中`"This high quality TTS model works without a GPU"`是要转换为语音的文本内容，`voice='expr-voice-2-f'`指定了使用的音色（这里是女性音色）。

3. 保存音频文件

将生成的语音保存为音频文件：

import soundfile as sf
sf.write('output.wav', audio, 24000)

这里`'output.wav'`是保存的音频文件名，`audio`是生成的语音数据，`24000`是采样率。

（三）高级使用技巧

1. 自定义音色

如果你需要自定义音色，可以通过训练自己的语音数据来生成新的音色。KittenTTS提供了相关的训练工具和文档，帮助开发者进行音色定制。

自定义音色可以满足特定应用场景下的个性化需求，例如为特定品牌或角色创建独特的语音风格

2. 集成到Web应用

-KittenTTS支持ONNX格式，可以将其集成到Web应用中。通过WebAssembly技术，你可以将KittenTTS部署到浏览器中，实现网页端的语音合成功能。

例如，你可以开发一个在线语音翻译工具或语音交互平台，用户可以在网页上输入文本并获取语音输出。

3. 嵌入式系统集成

对于嵌入式系统，KittenTTS的轻量化设计和CPU优化使其能够轻松集成到各种硬件设备中。你可以使用C++或其他适合嵌入式开发的语言将KittenTTS移植到目标硬件上。

例如，在智能玩具或智能家居设备中集成KittenTTS，实现语音交互功能。

六、结语

KittenTTS作为KittenML团队推出的轻量级文本转语音模型，以其小体积、低功耗、离线运行能力和多语音支持等特点，为文本转语音技术的应用带来了新的可能性。无论是离线语音助手、教育编程工具，还是辅助技术、移动应用或智能玩具，KittenTTS都能提供高效、稳定且自然的语音合成解决方案。

GitHub仓库：https://github.com/KittenML/KittenTTS

本文转载自​​​​​​​​​​小兵的AI视界​​​​​​​​​​，作者：AGI小兵