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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 39997
使用教程
环境要求
- Python 3.11(README 的 conda 示例使用该版本)
- 已安装 pip;如用 conda 方式需安装 conda
- 需在项目根目录下执行 Quick Start 相关命令
- 首次调用 chat.load 生成语音时需要可联网下载模型
安装与启动步骤
-
1获取项目代码
克隆仓库并进入项目根目录,后续安装依赖和运行示例都在此目录进行。
git clone https://github.com/2noise/ChatTTS.git cd ChatTTS -
2创建 conda 环境
README 推荐的隔离方式,使用 Python 3.11 创建并激活名为 chattts 的环境,避免依赖冲突。
conda create -n chattts python=3.11 conda activate chattts -
3安装项目依赖
在项目根目录执行,安装 requirements.txt 中列出的依赖,加 --upgrade 保证升级到最新版本。
pip install --upgrade -r requirements.txt -
4安装 ChatTTS 包
三种方式任选其一:从 PyPI 装稳定版、从 GitHub 装最新版、或在本地目录以开发模式安装。
pip install ChatTTS -
5运行基础示例
新建脚本写入下方代码并执行,把 texts 换成你要合成的文本,输出为当前目录下的 wav 文件。
import ChatTTS import torch import torchaudio chat = ChatTTS.Chat() chat.load(compile=False) # Set to True for better performance texts = ["PUT YOUR 1st TEXT HERE", "PUT YOUR 2nd TEXT HERE"] wavs = chat.infer(texts) for i in range(len(wavs)): """ In some versions of torchaudio, the first line works but in other versions, so does the second line. """ try: torchaudio.save(f"basic_output{i}.wav", torch.from_numpy(wavs[i]).unsqueeze(0), 24000) except: torchaudio.save(f"basic_output{i}.wav", torch.from_numpy(wavs[i]), 24000)
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
compile | 否 | chat.load 的参数,设为 True 可获得更好性能 | False |
如何确认成功
脚本运行结束后,当前目录会生成 basic_output0.wav、basic_output1.wav 等文件,用播放器打开能听到对应文本的语音即成功。
常见问题
Q:依赖安装报错或版本冲突怎么办?
A:按 README 推荐改用 conda 新建 Python 3.11 环境(conda create -n chattts python=3.11)并激活后,重新执行 pip install --upgrade -r requirements.txt。
Q:需要安装 vLLM、TransformerEngine 或 FlashAttention-2 吗?
A:都不必须。vLLM 为可选且仅 Linux;TransformerEngine 与 FlashAttention-2 在 README 中明确标注“DO NOT INSTALL”,仅开发用途,装了反而可能变慢或无法运行。
Q:执行命令时提示找不到文件?
A:README 提醒 Quick Start 的命令必须在项目根目录下执行,请先 cd 到 ChatTTS 目录再运行。
Q:保存 wav 时 torchaudio.save 报错?
A:README 已说明不同 torchaudio 版本接口不同,示例中已用 try/except 兼容两种写法(带 unsqueeze(0) 与不带)。
Q:支持哪些语言?
A:README 当前明确支持英语和中文,其他语言标注为 Coming Soon。
注意事项
- TransformerEngine 和 FlashAttention-2 在 README 中被明确标记为不建议安装,仅开发用途。
- vLLM 为可选项且仅支持 Linux(pip install safetensors vllm==0.2.7 torchaudio)。
- 本仓库只包含算法基础设施和简单示例,面向终端用户的扩展产品请参考社区维护的 Awesome-ChatTTS。
- 首次加载模型需要下载权重,耗时较长,请预留时间和磁盘空间。
核心亮点
- 专为日常对话优化的生成式语音模型,支持中英文,自然度与韵律表现优于多数TTS方案
- 基于LLM架构,具备自然语言推理能力,可生成带情感和停顿的对话式语音,适合agent交互场景
- 开源且社区活跃,39.7k星标验证了其技术路线和工程实现获得广泛认可
不足之处
- 文档/社区待观察
- 模型体积和推理速度可能不适合轻量级部署,需根据实际硬件评估
适用场景
- 智能客服与语音助手,生成自然对话式回复
- 有声内容创作,如播客、有声书、短视频配音
- 多模态AI Agent的语音交互模块,提升人机对话沉浸感
替代项目
Coqui TTS、Bark、VITS
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