VoxCPM使用教程（二）

Python API

from voxcpm import VoxCPM
import soundfile as sf

model = VoxCPM.from_pretrained(
  "openbmb/VoxCPM2",
  load_denoiser=False,
)

wav = model.generate(
    text="VoxCPM2 是目前推荐使用的多语言语音合成版本。",
    cfg_value=2.0,
    inference_timesteps=10,
)
sf.write("demo.wav", wav, model.tts_model.sample_rate)
print("已保存: demo.wav")

如果你希望先从 ModelScope 下载模型到本地（适用于国内网络访问），可以使用：

pip install modelscope

from modelscope import snapshot_download
snapshot_download("OpenBMB/VoxCPM2", local_dir='./pretrained_models/VoxCPM2') # 指定模型保存的本地路径

from voxcpm import VoxCPM
import soundfile as sf
model = VoxCPM.from_pretrained('./pretrained_models/VoxCPM2', load_denoiser=False)

wav = model.generate(
    text="VoxCPM2 是目前推荐使用的多语言语音合成版本。",
    cfg_value=2.0,
    inference_timesteps=10,
)
sf.write("demo.wav", wav, model.tts_model.sample_rate)

音色设计

用自然语言描述创建全新音色，无需参考音频。格式： 在 text 开头用括号写入音色描述（如 "(音色描述)要合成的文本。"）：

wav = model.generate(
    text="(年轻女性，声音温柔甜美)你好，欢迎使用VoxCPM2！",
    cfg_value=2.0,
    inference_timesteps=10,
)
sf.write("voice_design.wav", wav, model.tts_model.sample_rate)

可控声音克隆

上传一段参考音频，模型克隆其音色，同时可以使用控制指令调节语速、情绪或风格。

wav = model.generate(
    text="这是VoxCPM2生成的克隆语音。",
    reference_wav_path="path/to/voice.wav",
)
sf.write("clone.wav", wav, model.tts_model.sample_rate)

wav = model.generate(
    text="(稍快一点，欢快的语气)这是带风格控制的克隆语音。",
    reference_wav_path="path/to/voice.wav",
    cfg_value=2.0,
    inference_timesteps=10,
)
sf.write("controllable_clone.wav", wav, model.tts_model.sample_rate)

极致克隆

提供参考音频及其精确文本转录，实现基于音频续写的高保真克隆。为获得最高克隆相似度，可将同一音频同时传给 reference_wav_path 和 prompt_wav_path：

wav = model.generate(
    text="这是使用VoxCPM2的极致克隆演示。",
    prompt_wav_path="path/to/voice.wav",
    prompt_text="参考音频的文本转录。",
    reference_wav_path="path/to/voice.wav",  # 可选，提升相似度
)
sf.write("hifi_clone.wav", wav, model.tts_model.sample_rate)

流式 API

import numpy as np

chunks = []
for chunk in model.generate_streaming(
    text="使用VoxCPM进行流式语音合成非常简单！",
):
    chunks.append(chunk)
wav = np.concatenate(chunks)
sf.write("streaming.wav", wav, model.tts_model.sample_rate)

Web Demo

python app.py --port 8808  # 然后在浏览器打开 http://localhost:8808