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：
- environmental preparation：确保使用Chrome 113+或Edge 113+等支持WebGPU的浏览器
- Installation of core libraries：通过npm获取最新版本的kokoro-js
npm install kokoro-js
Core Code Implementation
典型实现流程包含三个关键阶段：
- Model loading：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'
}); - Voice customization：通过tts.list_voices()选择不同音色（如af_heart）
- Results processing：生成的WAV音频可即时播放或通过audio.save()保存
best practice
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
This answer comes from the articleKokoro WebGPU: A Text-to-Speech Service for Offline Operation in BrowsersThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何在浏览器中使用Kokoro WebGPU进行文本转语音？
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