ChatTTS

日常对话配音自然到像真人,再也不用听机器腔

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 音频音乐 🍴 复刻 4244 🐛 待处理 62 👀 关注 203
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 39997
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源模型,AGPL-3.0许可,可本地部署,完全免费。

项目预览

ChatTTS 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类音频音乐
开发团队2noise
官网地址https://2noise.com
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源模型,AGPL-3.0许可,可本地部署,完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议AGPL-3.0
主要语言Python
技术栈/模型agent,chat,chatgpt,chattts,chinese,chinese-language,english,english-language,gpt,llm,llm-agent,natural-language-inference,python,text-to-speech,torch,torchaudio,tts
GitHub 星标★ 39997
上线时间2024-05-27 00:00:00
代码更新2026-04-10
仓库体积10.5 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数11

项目介绍

专为日常对话场景设计的生成式语音模型,能够生成自然流畅、富有表现力的对话语音。支持细粒度韵律与情感控制,中文合成效果出色,广泛应用于对话系统、有声内容创作与 AI 语音助手等场景。

Star 增长趋势

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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

难度:入门 约 15 分钟 部署方式:库/依赖 5 步

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. 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. 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. 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. 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. 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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