nnmnkwii 是音频音乐领域的开源项目，由 r9y9 开发，2017 年首次发布。
它收录于音频音乐分类，该分类目前共有 738 个项目，GitHub 星标数为 399。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-03-10。开源库，完全免费，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：学术研究中快速验证语音合成新算法。同类可对比的替代方案包括 Merlin、ESPnet-TTS、Coqui TTS。
nnmnkwii
快速搭建语音合成原型，专注算法验证与实验。
nnmnkwii 是一个用于构建语音合成系统的 Python 库，专注于快速原型设计和实验。它提供了一套简洁的 API，封装了语音处理中的常见操作，如频谱特征提取、基频（F0）估计、动态特征计算等，并集成了对 HMM 和 DNN 等统计参数语音合成方法的支持。该库旨在降低语音合成研究的入门门槛，让开发者能够快速实现和测试新的想法。它解决了从语音数据预处理到模型训练和参数生成这一流程中的繁琐问题，通过统一的数据接口和工具函数，简化了实验流程。核心能力包括：高效的频谱包络和 F0 提取、基于 HTS 的 HMM 合成接口、与 PyTorch 等深度学习框架的集成，以及用于客观评估的指标计算。
开源
free
音频音乐
GitHub 星标
★ 399
维护状态
低维护
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类音频音乐
开发团队r9y9
所属国家
定价模式free
价格说明开源库，完全免费，无付费版本。
访问状态
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型machine-learning,python,speech-processing,speech-synthesis,text-to-speech,voice-conversion
GitHub 星标★ 399
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2017-07-05 00:00:00
最近更新2026-03-10 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数2
使用教程
核心亮点
- 提供统一的语音特征提取接口，简化数据预处理流程
- 内置 HMM 和 DNN 合成基线，便于对比实验
- 与 PyTorch 无缝集成，支持自定义模型训练
不足之处
- 文档和社区活跃度较低，示例较少
- 依赖较多，安装配置可能稍显复杂
适用场景
- 学术研究中快速验证语音合成新算法
- 教学场景中演示统计参数语音合成原理
- 开发者构建个性化语音合成原型系统
替代项目
Merlin、ESPnet-TTS、Coqui TTS
项目介绍
上一篇：WaveGrad
下一篇：VoiceFlow-TTS
同类项目推荐
tango
开源
输入一句话，自动生成匹配的音频内容
A family of diffusion models for text-to-audio generation.
AuK
开源
一个模型搞定语音生成、编辑与分离
AuK: An Open-Source Foundational Model for Speech Generation and Editing
swift-tts
开源
Swift 项目三行代码接入系统 TTS，兼容 TCA 和 Combine
A straightforward package containing version for Swift modern concurrency, Point-Fre···
ai-dj
开源
现场演出中实时用 AI 生成音乐，保持人类掌控
AI music generation for live performance - Standalone (Ableton Link) + VST3/AU. 8 tr···