espeak-ng

轻量离线多语言语音合成,百种语言即用即说

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 1335 🐛 待处理 664 👀 关注 113
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 7010
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 完全免费的开源语音合成器,支持100多种语言,可本地部署使用。

项目预览

espeak-ng 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espeak-ng
定价模式🏷️完全免费
价格说明完全免费的开源语音合成器,支持100多种语言,可本地部署使用。
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GPL-3.0
主要语言C
技术栈/模型android,espeak,espeak-ng,speech-synthesis,text-to-speech
GitHub 星标★ 7010
上线时间2015-12-08 00:00:00
代码更新2026-11-08
仓库体积75.6 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

eSpeak NG 是一个开源的语音合成器(TTS),基于原 eSpeak 项目扩展而来,支持超过 100 种语言和口音。它采用共振峰合成技术,体积小、速度快,适合嵌入式、移动端和桌面应用。核心能力包括文本转语音、SSML 支持、多种音频输出格式(如 WAV)、以及多平台 API(C、C++、命令行、Android 绑定)。它解决了传统 TTS 引擎资源占用高、语言覆盖有限的问题,尤其适合离线场景和低资源设备。项目持续维护,社区活跃,广泛用于辅助功能、教育工具和物联网设备。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 7010

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理;原始文档不完整,部分步骤为通用流程推断,实际安装请以项目官方文档为准。

难度:进阶 约 10 分钟 部署方式:命令行工具 5 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。

环境要求

  • 操作系统:Linux、Windows、Android,也移植到 Solaris 和 Mac OSX
  • 需要 git 用于克隆源码仓库
  • 项目由 C 语言开发,需准备对应平台的编译环境

安装与启动步骤

  1. 1克隆项目源码

    从 GitHub 拉取 espeak-ng 仓库;README 未给出发布包下载地址,需自行获取源码。

    git clone https://github.com/espeak-ng/espeak-ng.git
  2. 2进入项目目录

    切换到克隆下来的源码目录,后续文档查阅都在该目录内进行。

    cd espeak-ng
  3. 3查看支持语言

    README 指向 docs/languages.md,其中列出 100 多种语言和口音,可先确认目标语言。

    cat docs/languages.md
  4. 4查阅集成文档

    README 指向 docs/integration.md,说明如何将共享库集成进其他程序,Windows 下为 DLL。

    cat docs/integration.md
  5. 5查阅命令行手册

    README 指向 src/espeak-ng.1.ronn,说明命令行程序如何从文件或标准输入朗读文本。

    cat src/espeak-ng.1.ronn

如何确认成功

README 节选未给出安装与运行命令,无法据此验证;需按仓库内构建文档完成后确认。

常见问题

Q:支持多少种语言?

A:支持超过 100 种语言和口音,完整列表见仓库中的 docs/languages.md。

Q:合成语音听起来自然吗?

A:采用共振峰合成,语音清晰、可高速朗读,但不如基于真人录音的大型合成器自然。

Q:能否输出音频文件?

A:可以,README 说明支持把语音输出为 WAV 文件,并且支持 SSML 标记。

Q:除了命令行还有什么用法?

A:还提供共享库(Windows 下为 DLL)供其他程序调用,以及适配屏幕阅读器的 Windows SAPI5 版本。

注意事项

  • README 节选未包含编译安装步骤,动手构建前请先查阅仓库内文档。
  • 共振峰合成体积小、速度快,适合嵌入式与离线场景,但音质弱于录音式合成器。
  • 除内置合成方式外,还支持 Klatt 共振峰合成,并可用 MBROLA 作为后端。

核心亮点

  • 支持超100种语言和口音,覆盖面广
  • 体积小、运行快,适合嵌入式设备
  • 提供C API和命令行工具,易于集成

不足之处

  • 合成音质偏机械,不如神经网络TTS自然
  • 文档和社区资源相对有限

适用场景

  • 嵌入式设备(如智能家居)的离线语音提示
  • 辅助阅读工具(如屏幕阅读器)的语音输出
  • 教育软件中的多语言发音教学

替代项目

Flite、Pico TTS、MaryTTS

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