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@yhslgg: 兄弟们,再分享一个开源视频翻译工具——pyVideoTrans,GitHub 17700 星,做视频搬运和本地化的必备! 一句话:一个视频丢进去,自动走完语音识别→字幕翻译→AI配音→视频合成整条流水线,出来就是另一种语言的完整视频。 核…

X AI KOLs Timeline ↗ · 2026-06-03 缓存

pyVideoTrans 是一个开源视频翻译工具,支持自动语音识别、字幕翻译、AI 配音和视频合成,集成了多种 ASR、翻译和 TTS 引擎,适合跨语言视频制作和本地化。

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这个新出的MOSS TTS 1.5语音克隆功能非常厉害

Reddit r/LocalLLaMA ↗ · 2026-05-30

MOSS TTS 1.5是一款具备语音克隆功能的新款文本转语音模型,可通过Hugging Face Space使用。由于其开放许可协议,被认为优于Fish Audio S2 Pro。

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@HuggingPapers: NVIDIA 刚刚在 Hugging Face 上发布了 Kokoro TTS 模型的优化版本。一款轻量级、8200万参数的语音合成器…

X AI KOLs Following ↗ · 2026-05-29 缓存

NVIDIA 在 Hugging Face 上发布了 Kokoro TTS 模型的优化 ONNX 版本。这款拥有 8200 万参数的模型轻量、快速,且可用于商业用途。

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@badlogicgames:pibot 现在完全本地运行,使用 parakeet 进行语音转文字(STT),qwen3-tts 进行文字转语音(TTS),以及 Qwen 3.6 作为本地的多模态大语言模型……

X AI KOLs Following ↗ · 2026-05-29 缓存

pibot 现已完全本地化,采用 Parakeet 进行语音转文字(STT),Qwen3-tts 进行文字转语音(TTS),并通过 llama.cpp 使用 Qwen 3.6 作为本地多模态大语言模型,推理引擎基于 Rust/mlx-c,实现了零 Python 依赖。

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seshat-tts:一款支持语音克隆的本地实时游戏旁白工具

Reddit r/ArtificialInteligence ↗ · 2026-05-29

seshat-tts 是一款开源工具,可通过 OCR 或大语言模型提取文本,并使用 pocket-tts 进行本地合成,实现带语音克隆的实时游戏旁白。语音克隆在 RTX 2070 Super 上约需 10 秒,缓存后可在 CPU 上运行。

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@Mng64218162: 你可以免费在本地完成。Claude自行编写动画HTML,免费的Edge TTS处理语音,ffmpeg渲染…

X AI KOLs Following ↗ · 2026-05-27 缓存

一项免费开源的AI技能,可本地生成完整动画并配有旁白的解说视频,使用Claude生成动画代码,Edge TTS生成语音,ffmpeg进行渲染——无需订阅或API密钥。

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OpenMOSS-Team/MOSS-TTS-v1.5 · Hugging Face

Reddit r/LocalLLaMA ↗ · 2026-05-26 缓存

MOSS-TTS v1.5是一个更新的开源文本转语音模型,具有改进的多语言合成(支持31种语言)、更稳定的零样本语音克隆以及显式的内联停顿控制。

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TTS基准对比(截至2026年5月的所有已知TTS)

Reddit r/LocalLLaMA ↗ · 2026-05-24

一个用户创建的用于比较本地TTS工具的基准测试,包含Windows和Mac的结果,Linux测试待完成。包含HTML结果页面和GitHub仓库。

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@_albertgu: 为@cartesia团队推出Sonic 3.5感到无比自豪,它树立了TTS领域的新标杆。我个人…

X AI KOLs Following ↗ · 2026-05-22 缓存

Cartesia推出Sonic 3.5,这是一款支持42种语言的全新TTS模型,在Artificial Analysis Speech Arena排行榜上位居榜首。

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@AlphaSignalAI:一个66M参数的模型刚刚在树莓派上击败了ElevenLabs。文本转语音多年来一直存在于云端。每个语音…

X AI KOLs Timeline ↗ · 2026-05-22 缓存

Supertonic 3是一个99M参数的开源TTS模型,完全在设备上运行,在树莓派上击败了ElevenLabs,在笔记本电脑CPU上的性能是实时的167倍。

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StepAudio 2.5 技术报告

Hugging Face Daily Papers ↗ · 2026-05-22 缓存

StepAudio 2.5 是一个统一的音频-语言模型,通过利用针对任务定制的基于人类反馈的强化学习来优化共享表示,在自动语音识别(ASR)、文本转语音(TTS)和实时口语交互方面取得了最先进的结果。

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@gkxspace: 我每月 AI 订阅两三千,其中有些是TTS、ASR之类的,主流的几家都挺贵,API协议也都不一样 我一直在想有没有可以一个套餐做到: 语音复刻、会议转写、AI 播客生成、实时语音问答、语音输入、写代码 可算找到了一个活菩萨,阶跃星辰的 S…

X AI KOLs Timeline ↗ · 2026-05-20 缓存

阶跃星辰推出Step Plan订阅服务,月费6.99美元,整合了LLM、TTS、ASR、图像生成等多种AI模型,支持OpenAI SDK直连,可用于语音复刻、会议转写、AI播客生成等场景。

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21款GPU运行小型TTS模型基准测试(显存峰值:5GB)

Reddit r/LocalLLaMA ↗ · 2026-05-18

一位用户在vast.ai上对21款消费级GPU进行了基准测试,运行小型TTS模型(OmniVoice),显存峰值5GB,比较了相对于实时速度和RTX 3090的性能。

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@Honcia13: 电子书秒变有声书的开源神器来了——Audiblez! 把 EPUB 直接扔进去, 几分钟就吐出高质量 M4B 有声书! 用的 Kokoro 语音模型,仅82M参数,但听感自然到离谱。 亮点: T4 GPU跑《动物庄园》只要5分钟 支持中英…

X AI KOLs Timeline ↗ · 2026-05-16 缓存

Audiblez 是一个开源工具,能将 EPUB 电子书快速转换为高质量的 M4B 有声书,使用 Kokoro-82M 语音模型,支持多种语言和图形界面,通过 pip 一键安装。

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@libapi_: Hermes Web UI v0.5.25 发布。 群聊房间支持重置 / 克隆 Web UI 状态目录可配置 新增 MiMo TTS (普通话/台湾话 超好听/粤语/英语) Provider 模型列表改由后端代理,减少跨域失败 修复 Br…

X AI KOLs Timeline ↗ · 2026-05-16 缓存

Hermes Web UI v0.5.25 发布,新增群聊房间重置/克隆、状态目录可配置、MiMo TTS(支持普通话、台湾话、粤语、英语),并改进了 Provider 模型列表代理等。

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GitHub - pwilkin/openmoss: 基于GGML的OpenMOSS纯C++管道

Reddit r/LocalLLaMA ↗ · 2026-05-15 缓存

OpenMOSS 是 MOSS-TTS 的独立 C++/GGML 移植版本,提供了一个自包含的二进制文件,用于文本转语音和语音克隆,基于 Qwen3-8B 骨干网络和 32 个 RVQ 音频码本。它包含用于一次性合成的 CLI 和用于重复生成的 HTTP 服务器。

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@FeitengLi: 99M 参数的 TTS 跑在 CPU 上,比 2B 大模型跑在 A100 上还快。 Supertone 新开源的 supertonic-3 ONNX Runtime,完全本地,浏览器能跑,手机能跑,树莓派也能跑。

X AI KOLs Timeline ↗ · 2026-05-15 缓存

Supertone released Supertonic 3, an open-source TTS model with 99M parameters that runs faster on CPU than a 2B model on A100, supporting 31 languages and ONNX Runtime for fully local inference.

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@akshay_pachaar: 这个TTS模型生成语音的速度比人耳听到快167倍。Supertonic 是一款通过ONNX实现跨平台推理的设备端TTS引擎…

X AI KOLs Following ↗ · 2026-05-15 缓存

Supertonic 是一款新的开源TTS引擎,通过ONNX在设备上运行,支持31种语言,在速度上超越ElevenLabs,即使在无GPU的树莓派上也能运行。

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@aigclink: 一个开源的端到端视频翻译+视频问答Skill:violin,亮点是不只是直译,而是内容再创作的设想 它把ASR、LLM翻译和TTS整合成了一条无缝管道视频Skill,这三个环节自动衔接,输入视频即得到翻译后的配音视频 翻译风格可调,比如说…

X AI KOLs Timeline ↗ · 2026-05-15

Violin是一个开源端到端视频翻译+视频问答工具,整合ASR、LLM翻译和TTS,支持风格调整和内容再创作,可针对视频内容问答。

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为服务型企业运行生产级语音代理6个月:延迟计算远比演示所暗示的复杂。

Reddit r/ArtificialInteligence ↗ · 2026-05-15

在为服务型企业运行语音AI代理6个月后,作者揭示了现实世界中的延迟是双峰的(中位数约800ms,p95约2.4s),而p95决定了用户的感知。诸如VAD误触发、长提示词下函数调用退化、以及TTS质量等问题比LLM的选择更重要,而多语言支持则增加了显著的成本。

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