轻微的笑声和语调起伏，几乎能听出“人味”。
这个项目叫 OpenAudio（原名 Fish-Speech）。
它不仅是一个高质量的开源 TTS 模型，更像是“情感可控”的语音生成平台。
在 TTS 技术还停留在“声音自然”阶段时，OpenAudio 已经开始探索“声音表达”的下一步。
项目介绍
OpenAudio 是一个由 开发的开源 TTS 系统， 目标是打造一个能与商业级产品（如 OpenAI Voice Engine、ElevenLabs）抗衡的多语言语音合成模型。
它的特别之处在于：
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不只是能「说得准」，还可以「说得像人」。
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支持多语言、情感、语调、特殊音效标记，让生成语音更有表现力。
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采用大语言模型（LLM）架构训练，实现更强的语义理解与表达能力。
功能亮点
高质量语音合成
在 Seed-TTS Eval 评测中，OpenAudio-S1 模型在英文文本上取得：
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WER（词错误率）0.008
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CER（字符错误率）0.004 这意味着它的发音准确率几乎逼近完美。
可控的情感与语调
你可以在文本中直接插入情感标记，例如：
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基本情感：
(angry)、(sad)、(excited) -
高级情感：
(disdainful)、(anxious)、(hysterical) -
语调标记：
(shouting)、(whispering) -
特殊音效：
(laughing)、(sobbing)
这种控制方式让生成语音不仅自然，更能表达复杂的情绪氛围——这在虚拟角色配音、游戏对白、虚拟主播等场景中极具潜力。
多语言与跨语言支持
无需音素标注即可处理多语言文本，目前支持： 英语、中文、日语、韩语、法语、德语、阿拉伯语、西班牙语等。 你可以直接复制粘贴混合语言文本，它都能正确朗读。
双模型架构
| 模型 | 参数量 | 特点 |
|---|---|---|
| OpenAudio-S1 | 40亿 | 旗舰版本，功能最全，质量最高 |
| OpenAudio-S1-mini | 5亿 | 精简版，推理更快，支持 Hugging Face 部署 |
两种模型都集成了 RLHF（基于人类反馈的强化学习），进一步提升了自然度。
部署与使用指南
在线体验
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可直接生成语音
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或使用 Hugging Face Space 测试 mini 模型
本地部署
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支持 Linux / Windows（macOS 即将支持）
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提供 Gradio WebUI 与 PyQt6 GUI 两种推理界面
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在 NVIDIA RTX 4090 GPU 上，实时因子约为 1:7，推理速度极快
部署过程相对简单：
git clone https://github.com/fishaudio/fish-speech
cd fish-speech
pip install -r requirements.txt
python app.py
即可启动 WebUI 界面进行推理。
适用场景
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AI 配音 / 内容创作：为视频、播客、虚拟人物生成多情感语音
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游戏对白 / NPC 对话：可控语气让游戏角色更生动
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多语言教学 / 语言训练：自然发音与语调帮助学习者更好模仿
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智能体语音输出：让 Agent 不再单调机械
对于开发者而言，它不仅是一个工具，更是一种新的交互可能性。
技术细节
| 模块 | 技术特性 |
|---|---|
| 模型架构 | LLM 驱动的 TTS（非音素依赖） |
| 数据训练 | 多语言 + 情感语料 |
| 推理加速 | 支持 torch.compile 优化 |
| 模型评估 | Seed-TTS 指标（WER、CER） |
| 前端框架 | Gradio + PyQt6 GUI |
总结
我认为 OpenAudio 代表了 TTS 技术的一个重要分水岭： 过去的目标是“让机器会说话”； 现在的目标是“让机器会表达”。
对于开发者而言，它的开源意义不仅在于技术突破，更在于开放了“语音情感表达”的新范式。 如果你正在做智能体、内容生成或虚拟交互相关项目，OpenAudio 值得你亲手跑一遍。
项目资源：
GitHub：https://github.com/fishaudio/fish-speech
文档：