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sherpa-onnx-tts

@bitterbot-ai · 收录于 1 周前 · 上游提交 1 周前

Local text-to-speech via sherpa-onnx (offline, no cloud)

场景离线朗读语音合成

适合你，如果需要在无网络环境下生成语音

/ 下载安装
https://github.com/bitterbot-ai/bitterbot-desktop/tree/main/skills/sherpa-onnx-tts ↗
/ 通过 npx 安装 校验哈希
npx oh-my-skill add bitterbot-ai/bitterbot-desktop/sherpa-onnx-tts
/ 通过 bash 安装
curl -fsSL https://oh-my-skill.com/install.sh | bash -s -- bitterbot-ai/bitterbot-desktop/sherpa-onnx-tts
/ 已经装过?验证本机副本,不用重装
npx oh-my-skill verify bitterbot-ai/bitterbot-desktop/sherpa-onnx-tts
安装目标可用 --agent / --scope 或 --to 明确指定;省略时只会在唯一已存在的 agent 目录上自动选择,零命中或多命中会停止并提示。content_hash 缺失或不一致均拒装。
2425GitHub stars
~592上下文体积 · 单文件
索引托管

怎么用

商店整理自技能原文 · 版本 867a130 · 表述以原文为准
它做什么

安装后，Claude 可以调用本地 sherpa-onnx 引擎，将文字合成为语音并保存为 WAV 文件。整个过程离线运行，无需联网。

什么时候触发

当你要求 Claude 把一段文字转成语音，并指定输出文件路径时触发。

装好后可以这样说
Claude 会调用本地 TTS 生成 WAV 文件。
使用预设的 lessac 模型进行合成。
技能原文 SKILL.md作者撰写 · MIT · 867a130

sherpa-onnx-tts

Local TTS using the sherpa-onnx offline CLI.

Install
  1. Download the runtime for your OS (extracts into ~/.bitterbot/tools/sherpa-onnx-tts/runtime)
  2. Download a voice model (extracts into ~/.bitterbot/tools/sherpa-onnx-tts/models)

Update ~/.bitterbot/bitterbot.json:

{
  skills: {
    entries: {
      "sherpa-onnx-tts": {
        env: {
          SHERPA_ONNX_RUNTIME_DIR: "~/.bitterbot/tools/sherpa-onnx-tts/runtime",
          SHERPA_ONNX_MODEL_DIR: "~/.bitterbot/tools/sherpa-onnx-tts/models/vits-piper-en_US-lessac-high",
        },
      },
    },
  },
}

The wrapper lives in this skill folder. Run it directly, or add the wrapper to PATH:

export PATH="{baseDir}/bin:$PATH"
Usage
{baseDir}/bin/sherpa-onnx-tts -o ./tts.wav "Hello from local TTS."

Notes:

  • Pick a different model from the sherpa-onnx tts-models release if you want another voice.
  • If the model dir has multiple .onnx files, set SHERPA_ONNX_MODEL_FILE or pass --model-file.
  • You can also pass --tokens-file or --data-dir to override the defaults.
  • Windows: run node {baseDir}\\bin\\sherpa-onnx-tts -o tts.wav "Hello from local TTS."
按 MIT 许可原样转载,未经改动 · 在 GitHub 查看 →

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