Browser-seitige Integrationsschritte
Um WebGPU-basierte Sprachsynthese zu implementieren, muss der folgende technische Weg beschritten werden:
- Vorbereitung der UmweltStellen Sie sicher, dass Sie einen WebGPU-fähigen Browser wie Chrome 113+ oder Edge 113+ verwenden.
- Installation von Kernbibliotheken: die neueste Version von kokoro-js über npm beziehen
npm install kokoro-js
Implementierung des Kerncodes
Ein typischer Realisierungsprozess besteht aus drei Schlüsselphasen:
- ModellbeladungWebgpu-Backend und quantitative Parameter für die Optimierung angeben (z.B. q8)
const tts = await KokoroTTS.from_pretrained(model_id, {
dtype: 'fp32', device: 'webgpu'
}); - Anpassung der SpracheAuswahl verschiedener Töne (z.B. af_heart) über tts.list_voices()
- Verarbeitung der ErgebnisseDas erzeugte WAV-Audio kann sofort abgespielt oder mit audio.save() gespeichert werden.
bestes Verfahren
Es wird empfohlen, die fp32-Präzision im WebGPU-Modus zu verwenden, um die beste Klangqualität zu erzielen, und die Optimierung der Ladezeit für Modelle über 300 MB zu beachten.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelKokoro WebGPU: Ein Text-to-Speech-Dienst für den Offline-Betrieb in BrowsernDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie benutzt man Kokoro WebGPU für Text-to-Speech im Browser?
