ChatTTS-ui离线工作模式：无网络环境下的语音合成方案

2026-02-05 04:11:12作者：柯茵沙

一个简单的本地网页界面，使用ChatTTS将文字合成为语音，同时支持对外提供API接口。A simple native web interface that uses ChatTTS to synthesize text into speech, along with support for external API interfaces.

项目地址：https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/ChatTTS-ui

你是否遇到过需要在断网环境下使用语音合成功能的情况？无论是野外作业、涉密环境还是网络不稳定的场景，离线工作能力都至关重要。本文将详细介绍如何配置ChatTTS-ui的离线工作模式，让你在没有网络连接的情况下也能顺畅使用语音合成功能。

离线工作原理与准备

ChatTTS-ui的离线工作模式核心在于提前下载并配置好所有必要的模型文件和依赖项。与在线模式不同，离线模式不会尝试从网络获取任何资源，所有操作都在本地完成。

![离线工作流程图](https://mermaid.ink/img/pako:eNqNkl1v2jAUhv9Kl2M2E1dZJ24q0YI6aJmI0lRrQKtVhC0Qq140mS7E26963SdtbF0KzJdPnH_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q1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5Wq1LmX5W为实现ChatTTS-ui的离线工作模式，需完成模型本地化部署和配置修改两个关键步骤。以下是具体实施方案：

模型文件本地化部署

ChatTTS-ui依赖多个核心模型文件，这些文件默认从网络下载。离线使用前需提前获取并放置到指定目录：

下载完整模型包
通过项目提供的离线下载渠道获取模型压缩包：
- GitHub下载地址: all-models.7z
- 百度网盘下载地址: pan.baidu.com/s/1yGDZM9YNN7kW9e7SFo8lLw (提取码: ct5x)

文件部署结构
解压后将得到的所有.pt文件复制到项目的asset目录下，确保目录结构符合配置要求：

asset/
├── Vocos.pt
├── DVAE_full.pt
├── GPT.pt
├── Decoder.pt
└── tokenizer.pt

模型路径配置可参考ChatTTS/config/config.py中的Path类定义：

@dataclass(repr=False, eq=False)
class Path:
    vocos_ckpt_path: str = "asset/Vocos.pt"
    dvae_ckpt_path: str = "asset/DVAE_full.pt"
    gpt_ckpt_path: str = "asset/GPT.pt"
    decoder_ckpt_path: str = "asset/Decoder.pt"
    tokenizer_path: str = "asset/tokenizer.pt"

离线模式配置修改

完成模型部署后，需修改启动配置以禁用网络请求，确保程序仅使用本地资源：

修改模型加载路径
打开主程序文件app.py，定位模型下载相关代码（约35行）：
```
# 原代码
CHATTTS_DIR = snapshot_download('pzc163/chatTTS', cache_dir=MODEL_DIR)

# 修改为
CHATTTS_DIR = MODEL_DIR + "/pzc163/chatTTS"
```
此修改将强制程序从本地路径加载模型，而非尝试网络下载。
验证模型完整性
启动程序前，确认关键模型文件存在：
```
# 检查asset目录下的模型文件
ls -l asset/*.pt
```
若缺少文件，参考asset/模型下载说明.txt进行补充。
启动参数优化
为避免启动时的网络检测，可添加--offline参数（需0.96+版本支持）：
```
python app.py --offline
```
若使用Docker部署，修改docker-compose.cpu.yaml或docker-compose.gpu.yaml，添加环境变量：
```
environment:
  - OFFLINE_MODE=1
```

离线使用注意事项

首次运行要求
离线配置需在有网络环境下完成首次部署，确保所有依赖包安装完成：

# 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
# 或 .\venv\scripts\activate (Windows)

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 安装CUDA支持（可选）
pip install torch==2.2.0 torchaudio==2.2.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

常见问题处理
- 模型路径错误：参考faq.md第14条"如何离线使用"进行排查
- 文件缺失报错：确保ChatTTS/config/config.py中定义的路径与实际文件匹配
- 性能优化：低配置设备可修改.env文件，设置compile=false禁用模型编译加速

功能验证
启动服务后，通过API或Web界面测试合成功能：

# API调用示例（无需网络）
import requests
res = requests.post('http://127.0.0.1:9966/tts', data={
  "text": "这是离线语音合成测试",
  "voice": "3333",
  "temperature": 0.3
})
print(res.json())

成功响应将返回本地生成的音频文件路径，如listen-speaker/目录下的.wav文件。