qwen3-tts

纯 C 跑 Qwen3-TTS,无 Python 依赖,轻量高效部署

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 28 👀 关注 4
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 133
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,完全免费,无付费版本。

项目预览

qwen3-tts 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gabriele-mastrapasqua
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,无付费版本。
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MIT
主要语言C
技术栈/模型c,cpu-inference,cuda,emotion,inference,inference-engine,metal,multilingual,pure-c,qwen,qwen-tts,qwen3-tts,simd,speech-synthesis,text-to-speech,tts,voiceclone,voicecloning
GitHub 星标★ 133
上线时间2026-03-04 00:00:00
代码更新2026-09-25
仓库体积64.6 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

qwen3-tts 是一个纯 C 语言实现的 Qwen3-TTS 文本转语音推理引擎,旨在摆脱 Python 和 PyTorch 的依赖,仅用 C 和 BLAS 完成模型推理。它支持 0.6B 和 1.7B 两种规模的模型,内置 9 种音色和 10 种语言,覆盖 CPU、CUDA 和 Metal 等硬件加速,并利用 SIMD 优化性能。项目解决的核心问题是降低 TTS 模型部署的复杂度和资源占用,让开发者能在边缘设备或嵌入式环境中直接运行高质量语音合成。其核心能力包括纯 C 推理、多语言多音色支持、跨平台硬件加速,以及情感表达控制。作为早期项目,它展示了将大型 TTS 模型轻量化、高性能化的可能性,适合对部署体积和运行效率有严格要求的场景。

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 ★ 133

核心亮点

  • 纯 C 实现,无 Python/PyTorch 运行时,部署体积小、启动快
  • 支持 CPU/CUDA/Metal 多后端,利用 SIMD 优化,推理性能有保障
  • 覆盖 10 种语言和 9 种音色,内置情感控制,功能完整

不足之处

  • 项目处于早期阶段,文档和社区支持尚待完善
  • 仅支持 Qwen3-TTS 特定模型,通用性有限

适用场景

  • 边缘设备或嵌入式系统上的离线语音合成
  • 需要快速启动和低资源占用的服务端 TTS 部署
  • 对隐私敏感、需本地处理语音的桌面应用

替代项目

Piper、espeak-ng、Coqui TTS

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