WeTTS

运行效果

板卡实测

真机实时率（处理耗时 ÷ 音频时长），越低越快。

部署指南

1. 1

   在工作流中跑通

   用样例或自己的输入在机房的犀牛派 X1 上运行，确认结果和速度。现在试用 ›

2. 2

   导出工程

   在工作流右上角选择「导出」，下载工程包。模型与样例按 sha256 锁定，前后处理与网站运行时一致。

3. 3

   在板卡上安装运行库

   把工程拷到犀牛派 X1（ARM64、Python 3.10 的 AidLux 环境，AidLux ≥ 2.0），在工程目录下载并校验已验证的配套运行库。

   复制

   python3 install-sdk.py

4. 4

   只需要模型文件？

   各板卡的构建也发布在 Hugging Face ↗，按芯片下载，文件与工程包中的完全一致。

   复制

   hf download APLUX-Agora/WeTTS --include "targets/QCS8550/*" --local-dir ./resources

5. 5

   运行

   结果写入 outputs/，并打印每块积木的耗时。工程通过官方 AidVoice 接口加载模型，代码完整随包提供。

   复制

   python3 app/pipeline.py --sdk-root .sdk --input 你的文件

规格

任务

语音合成

来源

Model Farm

已知限制

使用官方 ONNX 中文前端和多语种 VITS 声学模型，在 CPU 上运行；当前接入中文文本前端，单次最多 200 字符，标点不发音，词表外字符、数字和外文需改写为中文。输出为 16kHz 单声道 PCM WAV，最多 60 秒。已通过真实合成及语音识别回读，不承诺任意文字的发音准确率。 混合中文中的拉丁字母按字母名称朗读，数字逐位朗读，不会静默丢弃；整句英文需选择英文语音合成模型。

许可证

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版本

1.0.0