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KittenTTS – KittenML开源的轻量级文本转语音模型
智能
2025-08-12 22:08
声明：该文章由作者（sexlyer）发表，转载此文章须经作者同意并请附上出处(0XUCN)及本页链接。。
KittenTTS 是轻量级开源文本转语音（TTS）模型，由 KittenML 团队开发。以极小的模型体积（仅 25MB）和强大的 CPU 优化为特点，无需 GPU 即可在低功耗设备上运行，KittenTTS 提供 8 种预置音色（4 男 4 女），支持多语言（目前主要支持英语），可通过 ONNX/PyTorch 格式集成到各种应用中。首次运行时会下载权重并缓存到本地，之后无需联网即可生成语音，适合离线场景。
KittenTTS的主要功能
轻量化设计：模型体积仅 25MB，参数量约 1500 万，是目前最小的开源 TTS 模型之一，适合在资源受限的设备上运行。
CPU 优化：无需 GPU 支持，可在树莓派、低功耗嵌入式设备或移动端实时运行，降低了硬件门槛。
多语音支持：提供 8 种预置音色（4 男 4 女），用户可以根据需求选择不同的语音风格。
低延迟推理：针对实时交互场景优化，响应速度快，适合硬件触发的语音播报需求。
离线运行能力：首次运行时下载权重并缓存到本地，后续无需联网即可生成语音，适合无网络环境。
开放性与兼容性：支持 ONNX 和 PyTorch 格式，可轻松集成至 Python、Web 应用及嵌入式系统。
KittenTTS的技术原理
模型压缩技术：通过知识蒸馏或参数剪裁，将传统百兆级 TTS 模型大幅压缩至 25MB，同时在压缩过程中尽量保留语音的自然度，确保输出语音的质量。
CPU 推理优化：采用 ONNX Runtime 进行推理加速，避免对 GPU 的依赖，使其能够在 CPU 上高效运行，适合在低功耗设备上使用。
端到端神经语音合成：直接将文本映射到语音波形，无需复杂的中间步骤，兼顾了效率与语音的自然度，提升了整体的语音生成效果。
离线缓存机制：首次运行时下载模型权重并缓存到本地，后续运行无需联网，确保了在无网络环境下的稳定运行，增强了模型的实用性。
KittenTTS的项目地址
Github仓库：https://github.com/KittenML/KittenTTS
KittenTTS的应用场景
离线语音助手：可用于车载导航、野外设备等无网络环境下的语音提示和交互，确保在离线状态下也能正常使用。
教育编程工具：结合图形化编程平台（如 KittenBlock），学生可以轻松制作声控机器人或语音故事机，提升学习趣味性。
辅助技术：为视障人士开发本地化阅读器，避免云端隐私泄露风险，提供安全可靠的语音辅助功能。
移动应用：轻量化和低功耗特性，适合集成到移动应用中，为用户提供语音播报、语音助手等功能。
智能玩具：为儿童玩具提供语音交互功能，增强玩具的互动性和趣味性，提升用户体验。
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