【亲测免费】 OpenAI-Compatible Edge-TTS API 使用教程
2026-01-30 05:19:15作者:贡沫苏Truman
1. 项目介绍
本项目提供了一个本地化的、与OpenAI兼容的文本转语音(TTS)API,使用edge-tts技术实现。它模拟了OpenAI的TTS端点(/v1/audio/speech),允许用户从文本生成语音,支持多种语音选项和播放速度,与OpenAI API类似。由于edge-tts使用了微软Edge浏览器的在线文本转语音服务,因此完全免费。
2. 项目快速启动
环境准备
- Docker(推荐):用于容器化设置。
- Python(可选):本地开发时,需要安装
requirements.txt中的依赖。 - ffmpeg(可选):如果需要音频格式转换,则需要安装ffmpeg。如果只使用mp3格式,则为可选。
克隆仓库
git clone https://github.com/travisvn/openai-edge-tts.git
cd openai-edge-tts
配置环境变量
在项目根目录创建一个.env文件,并设置以下变量:
API_KEY=your_api_key_here
PORT=5050
DEFAULT_VOICE=en-US-AvaNeural
DEFAULT_RESPONSE_FORMAT=mp3
DEFAULT_SPEED=1.0
DEFAULT_LANGUAGE=en-US
REQUIRE_API_KEY=True
REMOVE_FILTER=False
EXPAND_API=True
或者,可以直接复制默认的.env.example文件:
cp .env.example .env
使用Docker启动
推荐使用Docker Compose启动:
docker compose up --build
如果要后台运行Docker Compose,可以添加-d参数:
docker compose up -d
或者,直接使用Docker启动:
docker build -t openai-edge-tts .
docker run -p 5050:5050 --env-file .env openai-edge-tts
如果要后台运行Docker容器,可以添加-d参数:
docker run -d -p 5050:5050 --env-file .env openai-edge-tts
启动后,API服务器将通过http://localhost:5050访问。
使用Python启动
如果希望直接使用Python启动项目,可以按照以下步骤操作:
-
设置虚拟环境:
对于macOS/Linux:
python3 -m venv venv source venv/bin/activate对于Windows:
python -m venv venv venv\Scripts\activate -
安装依赖:
pip install -r requirements.txt -
运行服务器:
python app/server.py
服务器启动后,可以通过http://localhost:5050访问。
3. 应用案例和最佳实践
以下是一个使用curl命令生成语音并保存为mp3文件的例子:
curl -X POST http://localhost:5050/v1/audio/speech \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer your_api_key_here" \
-d '{
"input": "你好,我是一个AI助手!告诉我如何帮助你实现你的想法。",
"voice": "echo",
"response_format": "mp3",
"speed": 1.1
}' \
--output speech.mp3
4. 典型生态项目
本项目的开源生态中没有特别提及的典型项目,但可以与各种需要语音合成的应用或服务集成,例如智能助手、教育软件、语音播报系统等。通过将本项目集成到这些应用中,可以在不需要支付额外费用的情况下提供高质量的文本转语音功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
567
3.83 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
892
666
Ascend Extension for PyTorch
Python
376
445
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
349
200
昇腾LLM分布式训练框架
Python
116
145
暂无简介
Dart
796
197
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.37 K
777
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
1.13 K
271
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
308
359