【免费下载】 speak.js安装与配置完全指南
项目基础介绍及主要编程语言
speak.js是一款采用JavaScript编写的轻量级文本转语音库,它通过Emscripten将eSpeak——一个小型开源TTS引擎,从C++转换成可在浏览器中运行的JavaScript。这意味着你可以直接在客户端利用HTML5实现文本到语音的功能,而无需依赖服务器或额外的API服务。此项目由Alon Zakai(笔名kripken)维护,在GPL-3.0许可下开源。
主要编程语言: JavaScript (核心),部分C++(源码转换前)
关键技术和框架
- Emscripten: 一种LLVM到JavaScript的编译器,用于将C/C++代码转换为可在现代浏览器中执行的JavaScript。
- eSpeak: 一个跨平台的文字转语音(TTS)引擎,支持多种语言。
- HTML5 Audio API: 用于播放生成的语音音频。
准备工作与详细安装配置步骤
步骤1: 获取源代码
首先,你需要下载或克隆speak.js项目。打开终端或命令提示符,执行以下命令来克隆仓库:
git clone https://github.com/kripken/speak.js.git
步骤2: 环境要求
确保你的开发环境中已经安装了Node.js和npm,因为可能需要进行一些脚本操作。Emscripten SDK也是必需的,用于编译C++源码到JavaScript。访问Emscripten官网安装适合你的版本。
步骤3: 编译speak.js(如有必要)
如果想从源码编译,进入项目目录执行以下命令,但注意,项目的默认发布已包含了预编译的版本,大多数情况下可以直接使用。
cd speak.js/src
./emscripten.sh
请注意,你可能需要对emscripten.sh中的路径进行相应调整以匹配你的Emscripten安装位置。
步骤4: 引入speak.js到你的项目
将编译后的文件或者直接使用GitHub仓库中的预编译文件引入到你的项目中。通常,你需要的是speakClient.js以及相关的worker文件(speakWorker.js, speakGenerator.js)。
在HTML文件中加入如下引用:
<script src="path/to/speakClient.js"></script>
确保替换path/to/为你实际存储speakClient.js的路径。
步骤5: 使用speak.js
在你的JavaScript代码中,引入speak.js后即可调用其提供的方法来实现文本转语音。基本使用示例如下:
// 初始化并配置(如果需要定制配置)
// 注意:以下示例简化了集成过程,具体配置步骤请参考项目文档或使用默认配置
// var speaker = new TextToSpeech(options); // 这里是错误的说明,实际上speak.js的使用方式与代码段展示不一致,请参照真实项目文档
// 直接使用speak函数进行文本转换
speak('你好,世界!');
确保你的HTML页面有一个可用于播放音频的元素,比如:
<div id="audio"></div>
步骤6: 体验与调试
当以上步骤完成,刷新你的网页,你应该能够听到预定的文本被念出。若遇到问题,请检查控制台输出寻找错误信息以便定位问题。
至此,你已经成功安装并配置了speak.js,可以开始在其基础上构建你的文本转语音应用了。记住,深入阅读项目文档总是获取最新信息和高级特性的最佳途径。
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00