Twocast

一键把文章变成双人对话播客，多语言多音色，替代 NotebookLM

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 134 🐛 待处理 5 👀 关注 8

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GitHub 星标 ★ 1290

维护状态低维护

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，可自行部署使用，无在线服务，全部功能免费。

项目预览

项目数据

分类音频音乐

开发团队panyanyany

官网地址https://twocast.app

GitHubhttps://github.com/panyanyany/Twocast

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，可自行部署使用，无在线服务，全部功能免费。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

主要语言TypeScript

技术栈/模型podcast,podcast-generator,voice-cloning,voice-synthesis

GitHub 星标★ 1290

上线时间2025-06-20 00:00:00

代码更新2025-07-01

仓库体积4.4 MB

本站数据更新2026-11-07

维护状态低维护

收录时间2026-08-09

浏览次数6

项目介绍

Twocast 是一个开源的 AI 播客生成器，专注于生成双语音频节目，支持多语言和多音色，被视为 NotebookLM 的替代方案。它主要解决用户快速将文本内容（如文章、文档）转化为自然流畅的多人对话式播客的需求。核心能力包括：基于大型语言模型生成双人对话脚本，支持多种语言（如中英双语），提供多种 AI 音色选择，并能输出逼真的音频文件。项目采用 TypeScript 开发，架构清晰，适合开发者二次集成或自托管。目前项目处于成长阶段，社区活跃度较高，但文档和生态仍在完善中。

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 ★ 1290

技术标签

podcast voice-cloning voice-synthesis

使用教程

难度：进阶约 20 分钟部署方式：本地安装 6 步

环境要求

Node.js 与 yarn 包管理器（用于执行 yarn && yarn start）
Docker（用于启动 textract 和 ffmpeg-api 依赖服务，或使用 Docker 一键启动）
PostgreSQL 数据库，需手动创建名为 twocast 的库
Fish Audio API Key（TTS 必填），可选 Minimax、Google Gemini
OpenRouter 的 LLM API Key 与 x.ai 的 Search API Key

安装与启动步骤

1克隆项目代码

从 GitHub 拉取 Twocast 源码到本地，之后所有命令都在项目根目录执行。
```
git clone https://github.com/panyanyany/Twocast.git
cd Twocast
```

2启动依赖服务

用 Docker 启动 textract（文档解析，映射 8080）与 ffmpeg-api（音频处理，映射 8081）两个容器。

docker run -t -d --restart always -p 8080:8080 -e PORT=8080 --name textract bespaloff/textract-rest-api:v4.0.2
docker run -d --restart always --name ffmpeg-api -p 8081:3000 kazhar/ffmpeg-api

3配置环境变量

复制示例文件生成 .env，然后按下方配置项填写 TTS 与 LLM 的密钥。
```
cp .env.example .env
```
4初始化数据库

先手动创建名为 twocast 的数据库，修改 .env 中 DATABASE_URL 指向它，再推送表结构。
```
npx drizzle-kit push
```
5启动项目

安装依赖并启动服务，首次会下载较多 npm 包，请耐心等待。
```
yarn && yarn start
```
6Docker 一键启动

不想本地配置依赖时，改用 Docker 方式启动；README 提示遇到问题应优先回到本地安装。
```
cp .env.docker .env
docker compose up
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`FISH_AUDIO_TOKEN`	是	Fish Audio 的 TTS API Key，语音合成主通道	`your_fish_audio_token`
`LLM_API_KEY`	是	OpenRouter 的对话模型 API Key，用于生成播客脚本	`sk-or-v1-xxxxxxxx`
`LLM_SEARCH_API_KEY`	否	x.ai 的搜索 API Key，用于话题/链接检索	`xai-xxxxxxxx`
`DATABASE_URL`	是	PostgreSQL 连接串，需指向已创建的 twocast 库	`postgres://user:pass@localhost:5432/twocast`
`MINIMAX_TOKEN`	否	Minimax 平台 API Key，启用后可作为 TTS 备选	`your_minimax_token`
`GEMINI_TOKEN`	否	Google Gemini API Key，可选且成本更高	`your_gemini_token`

如何确认成功

docker ps 能看到 textract 与 ffmpeg-api 容器在运行，且 yarn start 终端输出无报错，即视为启动成功。

常见问题

Q：Docker 一键启动报错怎么办？

A：README 明确建议：如果使用 Docker 方式遇到问题，请优先改用 Method 1 本地安装方式部署。

Q：如何生成 5-9 分钟的长播客？

A：选择 List Page（列表页）生成方式即可，普通话题、链接、文档方式生成的是 3-5 分钟节目。

Q：必须配置三种 TTS 平台吗？

A：不必。Fish Audio 的 FISH_AUDIO_TOKEN 填入即可，Minimax 和 Gemini 为可选，需分别设置 MINIMAX_ENABLED=1、GEMINI_ENABLED=1 才生效。

Q：npx drizzle-kit push 报数据库错误？

A：确认 PostgreSQL 中已创建 twocast 数据库，并且 .env 里的 DATABASE_URL 指向正确的主机、端口与库名后再执行。

注意事项

项目支持 Fish Audio、Minimax、Google Gemini 三种语音合成平台，可多语言输出。
生成结果包含音频、大纲和脚本三部分，音频支持下载。
Gemini 方案成本更高，属于可选配置。
官方在线版为 twocast.app，可先体验效果再决定自托管。

核心亮点

直接对标 NotebookLM，但开源可自托管，数据隐私可控
支持多语言混合生成，适合双语学习或国际内容创作
提供多种 AI 音色，对话自然度较高，生成流程自动化

不足之处

文档和社区生态尚在早期，示例和教程不够丰富
音色和语言覆盖有限，部分小众语言支持可能不完善

适用场景

将博客文章或报告快速转化为双语播客，用于内容分发
语言学习者通过 AI 对话音频练习听力与口语
自媒体创作者批量生成音频内容，降低制作成本

替代项目

NotebookLM、Podcastly、AudioPen

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