文本转语音模型

1. 使用场景

文本转语音模型（TTS）是一种将文本信息转换为语音输出的 AI 模型。该模型将输入文本内容生成自然流畅、富有表现力的语音，适用于多种应用场景：

为博客文章提供音频朗读
生成多语言语音内容
支持实时流媒体音频输出

2. API 使用指南

端点：/audio/speech，具体使用可参考api文档
主要请求参数：
- model：用于语音合成的模型，支持的模型列表。
- input：待转换为音频的文本内容。
- voice：参考音色，支持系统预置音色、用户预置音色、用户动态音色。详细参数请参考：创建文本转语音请求。
- speed：可以控制音频速度，float类型，默认值是1.0，可选范围是[0.25,4.0]；
- gain：音频增益，单位dB，可以控制音频声音大小，float类型，默认值是0.0，可选范围是[-10,10]；
- response_format：控制输出格式，支持 mp3、opus、wav 和 pcm 格式。在选择不同的输出格式时，输出的采样率也会有所不同。
- sample_rate：可以控制输出采样率，对于不同的视频输出类型，默认值和可取值范围均不同，具体如下：
  - opus: 目前只支持48000hz
  - wav, pcm: 支持 (8000, 16000, 24000, 32000, 44100), 默认44100
  - mp3: 支持(32000, 44100), 默认44100

注意：输入内容不要加空格，参考音频要小于30s

2.1 系统预置音色：

目前系统预置了如下 8 种音色：

男生音色：
- 沉稳男声: alex
- 低沉男声: benjamin
- 磁性男声: charles
- 欢快男声: david
女生音色：
- 沉稳女声: anna
- 激情女声: bella
- 温柔女声: claire
- 欢快女声: diana

在线试听上述音频。在请求中使用系统预置音色。在使用对应的系统预置音色时，需要在前面加上模型名称，比如： FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B:alex 表示 FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B 模型下的 alex 音色。

2.2 用户预置音色：

注意：使用用户预置音色，需要进行实名认证。

2.2.1 通过 `base64` 编码格式上传用户预置音色

import requests
import json

url = "https://api.siliconflow.cn/v1/uploads/audio/voice"
headers = {
    "Authorization": "Bearer your-api-key", # 从 https://cloud.siliconflow.cn/account/ak 获取
    "Content-Type": "application/json"
}
data = {
    "model": "FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B", # 模型名称
    "customName": "your-voice-name", # 用户自定义的音频名称
    "audio": "data:audio/mpeg;base64,SUQzBAAAAAAAIlRTU0UAAAAOAAADTGF2ZjYxLjcuMTAwAAAAAAAAAAAAAAD/40DAAAAAAAAAAAAASW5mbwAAAA8AAAAWAAAJywAfHx8fKioqKio1NTU1Pz8/Pz9KSkpKVVVVVVVfX19fampqamp1dXV1f39/f3+KioqKlZWVlZWfn5+fn6qqqqq1tbW1tb+/v7/KysrKytXV1dXf39/f3+rq6ur19fX19f////", # 参考音频的 base64 编码
    "text": "在一无所知中, 梦里的一天结束了，一个新的轮回便会开始" # 参考音频的文字内容
}

response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))

# 打印响应状态码和响应内容
print(response.status_code)
print(response.json())  # 如果响应是 JSON 格式

上述接口返回的 uri 字段，即为自定义音色的 ID，用户可以将其作为后续的 voice 参数中，进行请求。

{'uri': 'speech:your-voice-name:cm04pf7az00061413w7kz5qxs:mjtkgbyuunvtybnsvbxd'}

在请求中使用用户预置音色。

2.2.2 通过文件上传用户预置音色

import requests

url = "https://api.siliconflow.cn/v1/uploads/audio/voice"
headers = {
    "Authorization": "Bearer your-api-key" # 从 https://cloud.siliconflow.cn/account/ak 获取
}
files = {
    "file": open("/Users/senseb/Downloads/fish_audio-Alex.mp3", "rb") # 参考音频文件
}
data = {
    "model": "FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B", # 模型名称
    "customName": "your-voice-name", # 参考音频名称
    "text": "在一无所知中, 梦里的一天结束了，一个新的轮回便会开始" # 参考音频的文字内容
}

response = requests.post(url, headers=headers, files=files, data=data)

print(response.status_code)
print(response.json())  # 打印响应内容（如果是JSON格式）

上述接口返回的 uri 字段，即为自定义音色的 ID，用户可以将其作为后续的 voice 参数中，进行请求。

{'uri': 'speech:your-voice-name:cm04pf7az00061413w7kz5qxs:mjtkgbyuunvtybnsvbxd'}

在请求中使用用户预置音色。

2.3 获取用户动态音色列表

import requests
url = "https://api.siliconflow.cn/v1/audio/voice/list"

headers = {
    "Authorization": "Bearer your-api-key" # 从https://cloud.siliconflow.cn/account/ak获取
}
response = requests.get(url, headers=headers)

print(response.status_code)
print(response.json()) # 打印响应内容（如果是JSON格式）

上述接口返回的 uri 字段，即为自定义音色的 ID，用户可以将其作为后续的 voice 参数中，进行请求。

{'uri': 'speech:your-voice-name:cm04pf7az00061413w7kz5qxs:mjtkgbyuunvtybnsvbxd'}

在请求中使用用户预置音色。

2.4 使用用户动态音色

注意：使用用户预置音色，需要进行实名认证。

在请求中使用用户动态音色。

2.5 删除用户动态音色

import requests

url = "https://api.siliconflow.cn/v1/audio/voice/deletions"
headers = {
    "Authorization": "Bearer your-api-key",
    "Content-Type": "application/json"
}
payload = {
    "uri": "speech:your-voice-name:cm02pf7az00061413w7kz5qxs:mttkgbyuunvtybnsvbxd"
}

response = requests.request("POST", url, json=payload, headers=headers)

print(response.status_code)
print(response.text) #打印响应内容

上述接口请求参数中的 uri 字段，即为自定义音色的 ID。

3. 支持模型列表

注意：支持的 TTS 模型可能发生调整，请在「模型广场」筛选“语音”标签获得当前支持的模型列表。

计费方式：按照输入文本长度对应的 UTF-8 字节数进行计费，在线字节计数器演示。

3.1 FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B 系列模型

跨语言语音合成：实现不同语言之间的语音合成，中文、英文、日语、韩语、中国方言（粤语，四川话，上海话，郑州话，长沙话，天津话）
情感控制：支持生成具有多种情感表达的语音，包括快乐、兴奋、悲伤、愤怒等。
细粒度控制：通过富文本或自然语言，对生成语音的情感和韵律进行细粒度控制。

3.2 fnlp/MOSS-TTSD-v0.5

高表现力语音：自然对话语调，支持情感表达
双人语音克隆：零样本克隆，自动切换说话人
中英双语支持：流畅混合合成，发音自然
长篇语音生成：低延迟，稳定输出长文本

4. 参考音频的最佳实践

提供参考音频的高质量样本可以提升语音克隆效果。

4.1 音频质量指南

仅限单一说话人
吐字清晰、稳定的音量、音调和情绪
简短的停顿（建议 0.5 秒）
理想情况：无背景噪音、专业录音质量、无房间回声
建议时间8～10s左右

4.2 文件格式

支持格式：mp3, wav, pcm, opus
推荐使用 192kbps 以上的 mp3 以避免质量损失
未压缩格式（例如 WAV）提供的额外优势有限

5. 使用示例

5.1 使用系统预置音色

from pathlib import Path
from openai import OpenAI

speech_file_path = Path(__file__).parent / "siliconcloud-generated-speech.mp3"

client = OpenAI(
    api_key="您的 APIKEY", # 从 https://cloud.siliconflow.cn/account/ak 获取
    base_url="https://api.siliconflow.cn/v1"
)

with client.audio.speech.with_streaming_response.create(
  model="FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B", # 支持 fishaudio / GPT-SoVITS / CosyVoice2-0.5B 系列模型
  voice="FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B:alex", # 系统预置音色
  # 用户输入信息
  input="你能用高兴的情感说吗？<|endofprompt|>今天真是太开心了，马上要放假了！I'm so happy, Spring Festival is coming!",
  response_format="mp3" # 支持 mp3, wav, pcm, opus 格式
) as response:
    response.stream_to_file(speech_file_path)

5.2 使用用户预置音色

from pathlib import Path
from openai import OpenAI

speech_file_path = Path(__file__).parent / "siliconcloud-generated-speech.mp3"

client = OpenAI(
    api_key="您的 APIKEY", # 从 https://cloud.siliconflow.cn/account/ak 获取
    base_url="https://api.siliconflow.cn/v1"
)

with client.audio.speech.with_streaming_response.create(
  model="FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B", # 支持 fishaudio / GPT-SoVITS / CosyVoice2-0.5B 系列模型
  voice="speech:your-voice-name:cm02pf7az00061413w7kz5qxs:mttkgbyuunvtybnsvbxd", # 用户上传音色名称，参考
  # 用户输入信息
  input=" 请问你能模仿粤语的口音吗？< |endofprompt| >多保重，早休息。",
  response_format="mp3"
) as response:
    response.stream_to_file(speech_file_path)

5.3 使用用户动态音色

from pathlib import Path
from openai import OpenAI
client = OpenAI()

speech_file_path = Path(__file__).parent / "siliconcloud-generated-speech.mp3"

client = OpenAI(
    api_key="您的 APIKEY", # 从 https://cloud.siliconflow.cn/account/ak 获取
    base_url="https://api.siliconflow.cn/v1"
)

with client.audio.speech.with_streaming_response.create(
  model="FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B", 
  voice="", # 此处传入空值，表示使用动态音色
  # 用户输入信息
  input="  [laughter]有时候，看着小孩子们的天真行为[laughter]，我们总会会心一笑。",
  response_format="mp3",
  extra_body={"references":[
        {
            "audio": "https://sf-maas-uat-prod.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/voice_template/fish_audio-Alex.mp3", # 参考音频 url。也支持 base64 格式
            "text": "在一无所知中, 梦里的一天结束了，一个新的轮回便会开始", # 参考音频的文字内容
        }
    ]}
) as response:
    response.stream_to_file(speech_file_path)

5.4 fnlp/MOSS-TTSD-v0.5 使用示例

# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
import json

url = "https://api.siliconflow.cn/v1/audio/speech"
token = "Your-api-key"

request_data = {
                "model": "fnlp/MOSS-TTSD-v0.5",
                "stream": True,
                "input": "[S1]Hello, how are you today?[S2]I'm doing great, thanks for asking![S1]That's wonderful to hear.",
                "references": [
                    {
                        "audio": "https://sf-maas-uat-prod.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/voice_template/fish_audio-Charles.mp3",
                        "text": "他又躺在那里，眼睛闭着，仍然沉浸在梦境的气氛里。那是个庞杂而亮堂的梦",
                    },
                    {
                        "audio": "https://sf-maas-uat-prod.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/voice_template/fish_audio-Claire.mp3",
                        "text": "他又躺在那里，眼睛闭着，仍然沉浸在梦境的气氛里。那是个庞杂而亮堂的梦"
                    }
                    ],
                "max_tokens": 1600,
                "response_format": "mp3",
                "speed": 1,
                "gain": 0
                }
headers = {'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': "Bearer " + token}
try:
    res = requests.post(url=url, data=json.dumps(request_data), headers=headers)
    if res.status_code != 200:
        print(res.text)
    with open('./test.mp3', 'wb') as file:
        file.write(res.content)
except Exception as e:
    print(request_data)
    print(e)

开始使用

功能特性

常见问题

硅基流动产品集

文本转语音模型

1. 使用场景

2. API 使用指南

2.1 系统预置音色：

2.2 用户预置音色：

2.2.1 通过 `base64` 编码格式上传用户预置音色

2.2.2 通过文件上传用户预置音色

2.3 获取用户动态音色列表

2.4 使用用户动态音色

2.5 删除用户动态音色

3. 支持模型列表

3.1 FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B 系列模型

3.2 fnlp/MOSS-TTSD-v0.5

4. 参考音频的最佳实践

4.1 音频质量指南

4.2 文件格式

5. 使用示例

5.1 使用系统预置音色

5.2 使用用户预置音色

5.3 使用用户动态音色

5.4 fnlp/MOSS-TTSD-v0.5 使用示例

​1. 使用场景

​2. API 使用指南

​2.1 系统预置音色：

​2.2 用户预置音色：

​2.2.1 通过 base64 编码格式上传用户预置音色

​2.2.2 通过文件上传用户预置音色

​2.3 获取用户动态音色列表

​2.4 使用用户动态音色

​2.5 删除用户动态音色

​3. 支持模型列表

​3.1 FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B 系列模型

​3.2 fnlp/MOSS-TTSD-v0.5

​4. 参考音频的最佳实践

​4.1 音频质量指南

​4.2 文件格式

​5. 使用示例

​5.1 使用系统预置音色

​5.2 使用用户预置音色

​5.3 使用用户动态音色

​5.4 fnlp/MOSS-TTSD-v0.5 使用示例

1. 使用场景

2. API 使用指南

2.1 系统预置音色：

2.2 用户预置音色：

2.2.1 通过 `base64` 编码格式上传用户预置音色

2.2.2 通过文件上传用户预置音色

2.3 获取用户动态音色列表

2.4 使用用户动态音色

2.5 删除用户动态音色

3. 支持模型列表

3.1 FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B 系列模型

3.2 fnlp/MOSS-TTSD-v0.5

4. 参考音频的最佳实践

4.1 音频质量指南

4.2 文件格式

5. 使用示例

5.1 使用系统预置音色

5.2 使用用户预置音色

5.3 使用用户动态音色

5.4 fnlp/MOSS-TTSD-v0.5 使用示例