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：
- 环境准备：确保使用Chrome 113+或Edge 113+等支持WebGPU的浏览器
- 安装核心库：通过npm获取最新版本的kokoro-js
npm install kokoro-js
核心代码实现
典型实现流程包含三个关键阶段：
- 模型加载：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'
}); - 语音定制：通过tts.list_voices()选择不同音色（如af_heart）
- 结果处理：生成的WAV音频可即时播放或通过audio.save()保存
最佳实践
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
本答案来源于文章《Kokoro WebGPU：浏览器中离线运行的文本转语音服务》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何在浏览器中使用Kokoro WebGPU进行文本转语音？
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