开源文本到语音模式

我们平台上每个TTS模型都是开放源码,并且大多使用麻省理工学院或阿帕奇2.0。 少数模型和声音仅获得非商业性许可,并标有“个人和非商业性用途 ” 。 通过我们的托管API使用它们,或者在完全控制的情况下自行托管它们于自己的基础设施上。

开放源码 MIT 许可证 阿帕契 2. 0 自住 吉特胡布

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与Kokoro、Piper、VITS、Melotts免费
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Open Source TTS Benefits

为什么开源模式对您的项目很重要

所有开放源码

以 TTS.ai 为基础的每样模型都是开放源码,每样样页都列出其许可证。没有专有黑盒和供应商锁定。

开放源码许可证

多数模型都根据麻省理工学院或阿帕奇2.0获得许可证。 少数模型使用其他许可证,而非商业性使用许可证的模型或声音则标有“个人和非商业用途”。

自住

下载任何模型并运行在您自己的硬件上。 完全控制您的数据、 静态和基础设施。 不需要对云的依赖 。

GPU 优化

在 CUDA 支持下,为 NVIDIA GPUs 优化了模型。 Piper 只运行在 CPU 上。 大多数模型需要 2-8GB VRAM 来有效推断 。

维持社区

活跃的开放源码社区维护和改进这些模式,欢迎捐款——提交错误、改进和关于GitHub的新声音。

商业许可证

5美元/一美元支付的计划携带了生产所得的商业许可证,没有使用费或使用费;免费的一阶用于个人使用,不包括标有“个人和非商业用途”的模型和声音。

我们的开放源码模型目录

每一个模型,它的执照,它能做的最好

KokoroKokoro

Free

Lightweight 82M parameter model delivering studio-quality speech with blazing-fast inference.

快速 5/5

最佳用于: Apache 2. 0 - 质量最佳的免费模式,82M Prams, 容易自我主机

尝试 Kokoro

PiperPiper

Free

A fast, local neural text to speech system optimized for Raspberry Pi and embedded devices.

快速 3/5

最佳用于: MIT - 仅使用CPU,为边缘装置和嵌入的自我托管装置提供完美条件

尝试 Piper

VITSVITS

Free

Conditional variational autoencoder with adversarial learning for end-to-end text-to-speech.

快速 3/5

最佳用于: MIT-许多下游模式使用的基本结构

尝试 VITS

BarkBark

Standard

Transformer-based text-to-audio model that generates realistic speech, music, and sound effects.

慢 4/5

最佳用于: MIT——标准TTS以外的独特的音频生成能力

尝试 Bark

Tortoise TTSTortoise TTS

Premium

Multi-voice text-to-speech focused on quality with autoregressive architecture.

慢 5/5 语音克隆

最佳用于: Apache 2.0 - 最高质量,广泛研究的参考实施

尝试 Tortoise TTS

OpenVoiceOpenVoice

Premium

Instant voice cloning with granular control over style, emotion, and accent.

中 4/5 语音克隆

最佳用于: MIT - 具有颗粒风格控制的开放源语音克隆

尝试 OpenVoice

How to Use Open Source TTS

使用主机 API 或自己运行模型

1

探索开放源码模型

浏览我们的20+开放源代码 TTS 模型目录。 每个模型页面显示许可证、 架构、 能力和自我托管要求 。

2

在您的浏览器中尝试

直接在 TTS.ai 上测试任何模型而不安装任何设备。 我们的 GPU 服务器处理处理, 这样您就可以在承诺自行托管之前评估质量 。

3

自 己 或 使用我们的 API

克隆模型来自 GitHub, 并在当地运行, 或者使用我们主机的 API 生产。 自我托管可以完全控制; 我们的 API 提供了管理的基础设施 。

4

构建您的应用程序

使用自营模型或我们的REST API将 TTS 纳入产品。 先检查每个模型许可证: 少数模型和声音仅用于非商业用途。

许可证比较

TTS.ai 上每个模型的许可证

型 许可证 商业使用 修改 自我自住 归属
Kokoro Apache 2.0 所需
Piper MIT 引擎; 语音许可不同 仅一些声音 任择
VITS MIT 任择
MeloTTS MIT 任择
Chatterbox MIT 任择
Tortoise TTS Apache 2.0 所需
StyleTTS 2 MIT 任择
OpenVoice MIT 任择
Sesame CSM Apache 2.0 所需
Orpheus Llama 3.2 "Built with Llama"
Spark TTS CC BY-NC-SA 4.0 仅用于个人和非商业用途 所需
OuteTTS CC BY-NC-SA 4.0 仅用于个人和非商业用途 所需

自我住房与东道主API

自己做模特 或者让我们处理基础设施

以自 己的硬件为主

在 TTS.ai 上的每个模型都可以在 GitHub 或 Hugging Face 上作为开放源码项目。 下载重量, 安装依赖关系, 并在您自己的 GPU 上进行推断 。 您完全控制着长期性、 隐私和缩放 。

  • 完整数据隐私 - 音频从不离开您的服务器
  • 初始启动后没有每项请求费用
  • 自定义对数据进行自定义微调
  • 需要 GPU 硬件(建议 NVIDIA)
  • 您管理更新、 缩放和依赖关系

使用 TTS.ai 托管 API

立即通过一个 REST API 来访问所有 20 + 模型。 我们处理 GPU 提供、 模式更新、 队列管理 和 缩放 。 一个 API 键可以让您访问每个模型, 不需要管理单独的部署 。

  • 不需要 GPU 硬件
  • 所有20+模型通过单一API
  • 自动模式更新和改进
  • 99.9%的剩余基础设施闲置时间
  • 只为使用而付费

快速启动: API 或 自住

使用主机 API, 或在当地安装 Kokoro 几分钟后

备选1: TTS.ai 托管的API 最轻松
import requests

response = requests.post("https://api.tts.ai/v1/tts", json={
    "text": "Open source TTS with a simple API.",
    "model": "kokoro",
    "voice": "af_heart",
    "format": "wav"
}, headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"})

with open("output.wav", "wb") as f:
    f.write(response.content)
备选方案2:拥有管道的自住式 全面控制
# Install Kokoro locally
pip install kokoro

# Generate speech on your own GPU
import kokoro

pipeline = kokoro.KPipeline(lang_code="a")
generator = pipeline("Hello from your own server!", voice="af_heart")
for i, (gs, ps, audio) in enumerate(generator):
    kokoro.save(audio, f"output_{i}.wav")

开放源码, 价格低廉的定价

我们主办的API使开放源代码的TTS在不管理GPU的情况下可以进入。

自由级

$0

注册时15个贷项

  • 4种免费开放源模式
  • 基本使用无注册
  • 个人非商业性使用

启动器

$9

500 000个字符/月/月

  • 所有20+开放源模式
  • 语音克隆
  • API 访问

职业

$29

2 000 000个字符/月/月

  • 优先的 GPU 处理
  • 所有溢价模型
  • 企业支助
查看完整定价

常问问题

关于公开源码文本供演讲的共同问题

是的,关于TTS.ai的每个模型都是开放源码,而且大多数使用麻省理工学院或阿帕奇2.0。 少数使用其他许可证,包括一些仅允许非商业性使用的许可证,这些许可证在语音采集器上标注为“个人和非商业性使用”。每个样本都列出其许可证清单。

两者都是允许商业使用、修改和再分配的开放源码许可。 Apache 2.0增加了明确的专利赠款,如果您修改代码,则要求做出修改。 MIT更简单,要求更少。 两者都对企业友好。

是的, 每一个模型都可以自我托管。 克隆来自 GitHub 的模型存储库, 安装依赖关系, 下载模型重量, 并运行推论 。 我们为每个模型的自我托管要求提供文件, 包括 GPU、 RAM 和 Python 版本 。

管道不需要GPU(只有CPU),而Kokoro和MelotTS需要1-2GB VRAM。大多数标准模型需要4GB VRAM。乌龟和Sesame CSM需要8GB。 NVIDIA RTX 3060 (12GB) 最舒适的模型可以运行。

是的,开放源码许可证允许修改,包括微调。GPT-SoVITS和巴克等模型提供微调脚本。您可以用自己的语音数据培训模型,以创建自定义声音或改进特定语言的性能。

顶级开放源码模型(Kokoro, StysteleTTS 2,Chatterbox)现在在质量基准方面匹配或超过11Labs和Google TTS等商业服务。 商业服务的主要优势是管理基础设施和支持,而不是音频质量。

某些模式和声音已被删除:XTTS/XTTS-V2(科基的CPML非商业性)、F5-TTS(CC-BY-NC,非商业性)和Higgs-V2(Boson许可证,限制性),其他几种模式和声音,如STS、OutteTS和大部分Piper声音,仅获得非商业性用途许可;它们被标为“个人和非商业用途”,因此对商业项目使用不同的声音。

是的, 大多数模型都接受通过 GitHub 提供的社区捐款。 您可以提交错误报告、 新语言的语音录音、 代码改进和文件。 请查看每个模型的 GitHub 数据库, 了解贡献指南和活跃问题 。

空闲时按需装入模型并卸载以共享 GPU 内存 。 我们的 GPU 服务器使用动态装入方式运行 4x Tesla P40 (96GB 总计 VRAM) 的 20+ 模型。 对于自托管, 单 24GB GPU 可以同时为 3-5 模型服务 。

许多模型提供官方的 Docker 图像或 Docker 文件。 对于运行多个模型, 您可以在 GPU 访问时使用 NVIDIA 容器工具包建立一个定制的 Docker 设置。 我们的 API 服务器结构可以作为参考执行 。

多数模型需要 Python 3.10-3.12。 Coqui TTS (VITS) 具体需要 Python 3.11 。 我们推荐大多数模型使用 Python 3.12 。 请检查每个模型的要求是否准确兼容 。 txt

If you self-host, mostly yes: MIT and Apache 2.0 licenses explicitly allow commercial use, and most models here use them, so you can build SaaS products, mobile apps, games and services with no licensing fees or royalties. Check the license on each model page first, because a few models and voices are non-commercial. Audio generated on TTS.ai itself follows your plan: personal use on the free tier, commercial use on any paid plan.
5.0/5 (1)

我们能改进什么?您的反馈帮助我们解决问题。

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20+开放源码模型,每个模型都有许可证清单。使用我们的API或自我主机,选择权在你。