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# 文本转语音模型

## 1. 使用场景

文本转语音模型（TTS）是一种将文本信息转换为语音输出的 AI 模型。该模型将输入文本内容生成自然流畅、富有表现力的语音，适用于多种应用场景：

* 为博客文章提供音频朗读
* 生成多语言语音内容
* 支持实时流媒体音频输出

## 2. API 使用指南

* 端点：/audio/speech，具体使用可参考 [API 文档](https://docs.siliconflow.com/api-reference/audio/create-speech)
* 主要请求参数：
  * model：用于语音合成的模型，支持的 [模型列表](/capabilities/text-to-speech#3)。
  * input：待转换为音频的文本内容。
  * voice：参考音色，支持 [系统预置音色](/capabilities/text-to-speech#2-1)、[用户预置音色](/capabilities/text-to-speech#2-2)、[用户动态音色](/capabilities/text-to-speech#2-3)。
    详细参数请参考：[创建文本转语音请求](/api-reference/audio/create-speech)。
  * speed：可以控制音频速度，float 类型，默认值是 1.0，可选范围是\[0.25,4.0]；
  * gain：音频增益，单位 dB，可以控制音频声音大小，float 类型，默认值是 0.0，可选范围是\[-10,10]；
  * response\_format：控制输出格式，支持 mp3、opus、wav 和 pcm 格式。在选择不同的输出格式时，输出的采样率也会有所不同。
  * sample\_rate：可以控制输出采样率，对于不同的视频输出类型，默认值和可取值范围均不同，具体如下：
    * opus: 目前只支持 48000hz
    * wav, pcm: 支持 (8000, 16000, 24000, 32000, 44100), 默认 44100
    * mp3: 支持 (32000, 44100), 默认 44100

<Note>注意：输入内容不要加空格，参考音频要小于30s</Note>

### 2.1 系统预置音色：

目前系统预置了如下 8 种音色：

* 男生音色：
  * 沉稳男声：alex
  * 低沉男声：benjamin
  * 磁性男声：charles
  * 欢快男声：david

* 女生音色：
  * 沉稳女声：anna
  * 激情女声：bella
  * 温柔女声：claire
  * 欢快女声：diana

在请求中 [使用系统预置音色](/capabilities/text-to-speech#5-1)。
在使用对应的系统预置音色时，需要在前面加上模型名称，比如：

`FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B:alex` 表示 `FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B` 模型下的 `alex` 音色。

`fishaudio/fish-speech-1.5:anna` 表示 `fishaudio/fish-speech-1.5` 模型下的 `anna` 音色

### 2.2 用户预置音色：

#### 2.2.1 通过 `base64` 编码格式上传用户预置音色

```python theme={null}
import requests
import json

url = "https://api.siliconflow.com/v1/uploads/audio/voice"
headers = {
    "Authorization": "Bearer your-api-key", # 从 https://cloud.siliconflow.com/account/ak 获取
    "Content-Type": "application/json"
}
data = {
    "model": "FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B", # 模型名称
    "customName": "your-voice-name", # 用户自定义的音频名称
    "audio": "data:audio/mpeg;base64,SUQzBAAAAAAAIlRTU0UAAAAOAAADTGF2ZjYxLjcuMTAwAAAAAAAAAAAAAAD/40DAAAAAAAAAAAAASW5mbwAAAA8AAAAWAAAJywAfHx8fKioqKio1NTU1Pz8/Pz9KSkpKVVVVVVVfX19fampqamp1dXV1f39/f3+KioqKlZWVlZWfn5+fn6qqqqq1tbW1tb+/v7/KysrKytXV1dXf39/f3+rq6ur19fX19f////", # 参考音频的 base64 编码
    "text": "在一无所知中，梦里的一天结束了，一个新的轮回便会开始" # 参考音频的文字内容
}

response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))

# 打印响应状态码和响应内容
print(response.status_code)
print(response.json())  # 如果响应是 JSON 格式
```

上述接口返回的 `uri` 字段，即为自定义音色的 ID，用户可以将其作为后续的 `voice` 参数中，进行请求。

```json theme={null}
{'uri': 'speech:your-voice-name:cm04pf7az00061413w7kz5qxs:mjtkgbyuunvtybnsvbxd'}
```

在请求中 [使用用户预置音色](/capabilities/text-to-speech#5-2)。

#### 2.2.2 通过文件上传用户预置音色

```python theme={null}
import requests

url = "https://api.siliconflow.com/v1/uploads/audio/voice"
headers = {
    "Authorization": "Bearer your-api-key" # 从 https://cloud.siliconflow.com/account/ak 获取
}
files = {
    "file": open("/Users/senseb/Downloads/fish_audio-Alex.mp3", "rb") # 参考音频文件
}
data = {
    "model": "FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B", # 模型名称
    "customName": "your-voice-name", # 参考音频名称
    "text": "在一无所知中，梦里的一天结束了，一个新的轮回便会开始" # 参考音频的文字内容
}

response = requests.post(url, headers=headers, files=files, data=data)

print(response.status_code)
print(response.json())  # 打印响应内容（如果是 JSON 格式）
```

上述接口返回的 `uri` 字段，即为自定义音色的 ID，用户可以将其作为后续的 `voice` 参数中，进行请求。

```json theme={null}
{'uri': 'speech:your-voice-name:cm04pf7az00061413w7kz5qxs:mjtkgbyuunvtybnsvbxd'}
```

在请求中 [使用用户预置音色](/capabilities/text-to-speech#5-2)。

### 2.3 获取用户动态音色列表

```python theme={null}
import requests
url = "https://api.siliconflow.com/v1/audio/voice/list"

headers = {
    "Authorization": "Bearer your-api-key" # 从 https://cloud.siliconflow.com/account/ak 获取
}
response = requests.get(url, headers=headers)

print(response.status_code)
print(response.json()) # 打印响应内容（如果是 JSON 格式）
```

上述接口返回的 `uri` 字段，即为自定义音色的 ID，用户可以将其作为后续的 `voice` 参数中，进行请求。

```json theme={null}
{'uri': 'speech:your-voice-name:cm04pf7az00061413w7kz5qxs:mjtkgbyuunvtybnsvbxd'}
```

在请求中[使用用户预置音色](/capabilities/text-to-speech#5-2)。

### 2.4 使用用户动态音色

在请求中[使用用户动态音色](/capabilities/text-to-speech#5-3)。

### 2.5 删除用户动态音色

```python theme={null}
import requests

url = "https://api.siliconflow.com/v1/audio/voice/deletions"
headers = {
    "Authorization": "Bearer your-api-key",
    "Content-Type": "application/json"
}
payload = {
    "uri": "speech:your-voice-name:cm02pf7az00061413w7kz5qxs:mttkgbyuunvtybnsvbxd"
}

response = requests.request("POST", url, json=payload, headers=headers)

print(response.status_code)
print(response.text) #打印响应内容
```

上述接口请求参数中的 `uri` 字段，即为自定义音色的 ID。

## 3. 支持模型列表

<Note>注意：支持的 TTS 模型可能发生调整，请在「模型广场」筛选 [“语音”标签](https://cloud.siliconflow.com/models?types=speech) 获得当前支持的模型列表。</Note>
<Note>计费方式：按照输入文本长度对应的 [UTF-8 字节](https://zh.wikipedia.org/wiki/UTF-8) 数进行计费，[在线字节计数器演示](https://mothereff.in/byte-counter)。</Note>

### 3.1 fishaudio/fish-speech 系列模型

<Note>注意：当前的 fishaudio/fish-speech 系列模型仅支持使用充值余额进行支付。在使用前，请确保账户充值余额充足。</Note>

* fish-speech-1.5 支持语言：中文、英语、日语、德语、法语、西班牙语、韩语、阿拉伯语、俄语、荷兰语、意大利语、波兰语、葡萄牙语

### 3.1 FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B 系列模型

* 跨语言语音合成：实现不同语言之间的语音合成，中文、英文、日语、韩语、中国方言（粤语，四川话，上海话，郑州话，长沙话，天津话）
* 情感控制：支持生成具有多种情感表达的语音，包括快乐、兴奋、悲伤、愤怒等。
* 细粒度控制：通过富文本或自然语言，对生成语音的情感和韵律进行细粒度控制。

### 3.2 fnlp/MOSS-TTSD-v0.5

* 高表现力语音：自然对话语调，支持情感表达
* 双人语音克隆：零样本克隆，自动切换说话人
* 中英双语支持：流畅混合合成，发音自然
* 长篇语音生成：低延迟，稳定输出长文本

## 4. 参考音频的最佳实践

提供参考音频的高质量样本可以提升语音克隆效果。

### 4.1 音频质量指南

* 仅限单一说话人
* 吐字清晰、稳定的音量、音调和情绪
* 简短的停顿（建议 0.5 秒）
* 理想情况：无背景噪音、专业录音质量、无房间回声
* 建议时间 8～10s 左右

### 4.2 文件格式

* 支持格式：mp3, wav, pcm, opus
* 推荐使用 192kbps 以上的 mp3 以避免质量损失
* 未压缩格式（例如 WAV）提供的额外优势有限

## 5. 使用示例

### 5.1 使用系统预置音色

```python theme={null}
from pathlib import Path
from openai import OpenAI

speech_file_path = Path(__file__).parent / "siliconcloud-generated-speech.mp3"

client = OpenAI(
    api_key="您的 API KEY", # 从 https://cloud.siliconflow.com/account/ak 获取
    base_url="https://api.siliconflow.com/v1"
)

with client.audio.speech.with_streaming_response.create(
  model="FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B", # 支持 fishaudio / CosyVoice2-0.5B 系列模型
  voice="FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B:alex", # 系统预置音色
  # 用户输入信息
  input="你能用高兴的情感说吗？<|endofprompt|>今天真是太开心了，马上要放假了！I'm so happy, Spring Festival is coming!",
  response_format="mp3" # 支持 mp3, wav, pcm, opus 格式
) as response:
    response.stream_to_file(speech_file_path)

```

#### 5.2 使用用户预置音色

```python theme={null}
from pathlib import Path
from openai import OpenAI

speech_file_path = Path(__file__).parent / "siliconcloud-generated-speech.mp3"

client = OpenAI(
    api_key="您的 API KEY", # 从 https://cloud.siliconflow.com/account/ak 获取
    base_url="https://api.siliconflow.com/v1"
)

with client.audio.speech.with_streaming_response.create(
  model="FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B", # 支持 fishaudio / CosyVoice2-0.5B 系列模型
  voice="speech:your-voice-name:cm02pf7az00061413w7kz5qxs:mttkgbyuunvtybnsvbxd", # 用户上传音色名称，参考
  # 用户输入信息
  input=" 请问你能模仿粤语的口音吗？< |endofprompt| >多保重，早休息。",
  response_format="mp3"
) as response:
    response.stream_to_file(speech_file_path)

```

#### 5.3 使用用户动态音色

```python theme={null}
from pathlib import Path
from openai import OpenAI
client = OpenAI()

speech_file_path = Path(__file__).parent / "siliconcloud-generated-speech.mp3"

client = OpenAI(
    api_key="您的 API KEY", # 从 https://cloud.siliconflow.com/account/ak 获取
    base_url="https://api.siliconflow.com/v1"
)

with client.audio.speech.with_streaming_response.create(
  model="FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B", 
  voice="", # 此处传入空值，表示使用动态音色
  # 用户输入信息
  input="[laughter] 有时候，看着小孩子们的天真行为 [laughter]，我们总会会心一笑。",
  response_format="mp3",
  extra_body={"references":[
        {
            "audio": "https://sf-maas-uat-prod.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/voice_template/fish_audio-Alex.mp3", # 参考音频 url。也支持 base64 格式
            "text": "在一无所知中，梦里的一天结束了，一个新的轮回便会开始", # 参考音频的文字内容
        }
    ]}
) as response:
    response.stream_to_file(speech_file_path)
```