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:
- Preparação ambiental:确保使用Chrome 113+或Edge 113+等支持WebGPU的浏览器
- Instalação das bibliotecas principais:通过npm获取最新版本的kokoro-js
npm install kokoro-js
Implementação do código principal
典型实现流程包含三个关键阶段:
- Carregamento do modelo: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'
}); - Personalização de voz:通过tts.list_voices()选择不同音色(如af_heart)
- Processamento de resultados:生成的WAV音频可即时播放或通过audio.save()保存
melhores práticas
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
Essa resposta foi extraída do artigoKokoro WebGPU: um serviço de conversão de texto em fala para operação off-line em navegadoresO