Background
在多语言场景下，传统的TTS系统往往需要复杂的依赖库和庞大的模型文件，导致部署效率低下。Kokoro-ONNX通过ONNX runtime的优化架构解决了这一痛点。
Core Solutions
- 轻量化安装: Use
pip install -U kokoro-onnx一步安装核心组件（约300MB），量化版本仅80MB - 模块化语言包: By
voices.json文件管理多语言配置，只需替换对应语音模型即可切换语言 - 预编译依赖：ONNX runtime的跨平台特性避免环境编译，支持macOS M1原生运行
- 快速启动方案：按序执行
uv init→uv add→下载模型三步曲即可完成部署
Implementation of recommendations
对于高频语言切换场景，建议建立语言模型目录结构，例如：/models/en/,/models/ja/，通过脚本自动加载对应路径的.onnxDocumentation.
This answer comes from the articleKokoro-ONNX: Efficient Text-to-Speech Tool with Multi-Language and Multi-Voice SupportThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何解决多语言文本转语音的快速部署难题？
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