浏览器端集成步骤
要实现基于WebGPU的语音合成，需要遵循以下技术路径：
- Vorbereitung der Umwelt：确保使用Chrome 113+或Edge 113+等支持WebGPU的浏览器
- Installation von Kernbibliotheken：通过npm获取最新版本的kokoro-js
npm install kokoro-js
Implementierung des Kerncodes
典型实现流程包含三个关键阶段：
- Modellbeladung：指定使用webgpu后端和优化的量化参数（如q8）
const tts = await KokoroTTS.from_pretrained(model_id, {
dtype: 'fp32', device: 'webgpu'
}); - Anpassung der Sprache：通过tts.list_voices()选择不同音色（如af_heart）
- Verarbeitung der Ergebnisse：生成的WAV音频可即时播放或通过audio.save()保存
bestes Verfahren
推荐在WebGPU模式下使用fp32精度以获得最佳音质，并注意300MB+的模型加载时间优化
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 " 如何在浏览器中使用Kokoro WebGPU进行文本转语音？
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil