【亲测免费】 ChatTTS-ui 项目使用教程
1. 项目介绍
ChatTTS-ui 是一个基于 ChatTTS 的本地网页界面,用于将文字合成为语音。该项目不仅提供了一个简单的网页界面,还支持对外提供 API 接口,方便开发者集成到其他应用中。ChatTTS-ui 支持中英文、数字混杂的语音合成,并且提供了多种部署方式,包括 Windows、Linux 和 MacOS 系统。
2. 项目快速启动
2.1 克隆项目仓库
首先,你需要克隆 ChatTTS-ui 项目到本地:
git clone https://github.com/jianchang512/ChatTTS-ui.git
cd ChatTTS-ui
2.2 安装依赖
在项目目录下,安装所需的依赖:
pip install -r requirements.txt
2.3 启动应用
安装完成后,你可以通过以下命令启动应用:
python app.py
启动后,默认会打开浏览器窗口,访问地址为 http://127.0.0.1:9966。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 文字转语音
在网页界面中,你可以输入文字并选择音色,点击“合成”按钮即可将文字转换为语音。生成的语音文件会保存在本地,并可以通过网页下载。
3.2 API 接口使用
ChatTTS-ui 还提供了 API 接口,方便开发者集成到其他应用中。以下是一个简单的 API 调用示例:
import requests
res = requests.post('http://127.0.0.1:9966/tts', data={
"text": "你好,欢迎使用 ChatTTS-ui",
"voice": "2222",
"temperature": 0.3,
"top_p": 0.7,
"top_k": 20,
"skip_refine": 0,
"custom_voice": 0
})
print(res.json())
3.3 在 pyVideoTrans 中使用
你可以将 ChatTTS-ui 集成到 pyVideoTrans 项目中,实现视频字幕的语音合成。首先,确保 pyVideoTrans 版本为 1.82+,然后在设置中填写 ChatTTS-ui 的请求地址:
http://127.0.0.1:9966
4. 典型生态项目
4.1 pyVideoTrans
pyVideoTrans 是一个视频翻译和字幕生成工具,可以与 ChatTTS-ui 结合使用,实现视频字幕的语音合成。通过集成 ChatTTS-ui 的 API 接口,pyVideoTrans 可以自动将字幕转换为语音,并嵌入到视频中。
4.2 其他语音合成项目
ChatTTS-ui 可以与其他语音合成项目结合使用,例如与语音识别项目结合,实现从语音到文字再到语音的完整流程。通过 API 接口,开发者可以轻松地将 ChatTTS-ui 集成到现有的语音处理系统中。
通过以上步骤,你可以快速上手并使用 ChatTTS-ui 项目,实现文字到语音的转换,并将其集成到其他应用中。
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