【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
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust098- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
MiMo-V2.5-ProMiMo-V2.5-Pro作为旗舰模型,擅⻓处理复杂Agent任务,单次任务可完成近千次⼯具调⽤与⼗余轮上 下⽂压缩。Python00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
Kimi-K2.6Kimi K2.6 是一款开源的原生多模态智能体模型,在长程编码、编码驱动设计、主动自主执行以及群体任务编排等实用能力方面实现了显著提升。Python00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
703
4.51 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
567
693
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
547
98
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++
957
955
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
411
338
🎉 (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
1.6 K
940
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.08 K
566
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
128
210
暂无简介
Dart
948
235
Oohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
340
387