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OmniVoice

新上架第 1 版 · 更新于

概览

在 Gradio 页面上克隆一种声音,并用它说出超过 600 种语言的文字,页面在浏览器里运行。适合想试用声音克隆文字转语音的人。

OmniVoice 是一款工具包,属于效率类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。

速览

你需要
  • Python 和 pip
  • requirements.txt 里的 Python 包
  • Windows、macOS 或 Linux
用在
  • 浏览器:打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面,它运行在 ZeroGPU 上
  • 你自己的 Windows、macOS 或 Linux 电脑,需要 Python
先运行
pip install -U huggingface_hub
hf download k2-fsa/OmniVoice --repo-type space --local-dir OmniVoice
cd OmniVoice

平台

Windows操作系统
macOS操作系统
Linux操作系统

关于

它是什么

OmniVoice 是 k2-fsa 团队做的 Gradio 页面,用于声音克隆的文字转语音。它的标语说涵盖 600 多种语言。你可以直接在浏览器里打开,不需要安装任何东西。

适合谁

它适合想听听声音克隆在多种语言里是什么效果的人,也适合想看这类演示怎么搭建的开发者。

行业谁在用怎么用例子
媒体内容创作者试听短脚本的语音版本给它一行文字并播放音频
本地化语言团队听文字在各种语言里的发音试一种你很少听到的语言
研究语音研究人员观察声音克隆系统的实际运行让页面处理一句话
软件Python 开发者研究这个演示和它的 omnivoice 包阅读 app.py 和 omnivoice 文件夹

如果你需要有支持的成品语音产品,可以跳过它,因为这只是一个演示页面。

用在哪里

  • 浏览器:打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面,它运行在 ZeroGPU 上
  • 你自己的 Windows、macOS 或 Linux 电脑,需要 Python
使用场景谁用得到什么
把文字读出来创作者为你给出的文字生成的语音
试试克隆声音研究人员用样本中的声音说出的语音
研究这个演示开发者一个 Gradio 应用和它背后的包

如何设置

在线页面不需要准备任何东西。本地副本需要 Python 和 requirements.txt 里的包。

  • Python 和 pip
  • requirements.txt 里的 Python 包
  • Windows、macOS 或 Linux
  1. 安装 Hugging Face hub 库。
  2. 把 Space 的文件下载到名为 OmniVoice 的文件夹。
  3. 进入该文件夹。
  4. 安装 Gradio 6.10.0,再安装 requirements.txt 里的包。
  5. 启动 app.py。
pip install -U huggingface_hub
hf download k2-fsa/OmniVoice --repo-type space --local-dir OmniVoice
cd OmniVoice
pip install gradio==6.10.0
pip install -r requirements.txt
python app.py

如何使用

打开这个 Space 的页面,或者在本地副本里运行上面最后一条命令,再打开它打印出的地址。然后用页面显示的表单生成语音。

python app.py

示例

你打开页面,给它一个短句,要求生成语音。页面运行模型,返回可以在浏览器里播放的音频。

新手与专家

先试一个短句,听听结果。记录里没有 README,所以控件就是页面自己显示的那些。

这个应用用 Gradio 6.10.0 搭建,主文件是 app.py。Hugging Face 上的副本运行在 ZeroGPU 硬件上。记录里提到五个模型,包括 OmniVoice 本身、一个 Higgs 音频分词器、Whisper large v3 turbo、Qwen3 0.6B 和一组 TTS 评测模型。记录没有说明它们各自起什么作用。

  1. 打开页面
  2. 给它文字和一段声音样本
  3. OmniVoice 模型在 ZeroGPU 上运行
  4. 播放音频

注意事项

  • 硬件:Hugging Face 上的副本运行在 ZeroGPU 硬件上。
  • 空缺:来源没有 README,所以这里没有描述声音选项、限制和语言列表。
  • License:apache-2。
  • Cost to run:未提及。
  • Data it reaches:你给它的文字和任何声音样本。

README 和文件

README

OmniVoice

在 Gradio 页面上克隆一种声音,并用它说出超过 600 种语言的文字,页面在浏览器里运行。适合想试用声音克隆文字转语音的人。

由 k2-fsa 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的,应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么:OmniVoice 是 k2-fsa 团队做的 Gradio 页面,用于声音克隆的文字转语音。它的标语说涵盖 600 多种语言。你可以直接在浏览器里打开,不需要安装任何东西。

适合谁:它适合想听听声音克隆在多种语言里是什么效果的人,也适合想看这类演示怎么搭建的开发者。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
媒体 | 内容创作者 | 试听短脚本的语音版本 | 给它一行文字并播放音频
本地化 | 语言团队 | 听文字在各种语言里的发音 | 试一种你很少听到的语言
研究 | 语音研究人员 | 观察声音克隆系统的实际运行 | 让页面处理一句话
软件 | Python 开发者 | 研究这个演示和它的 omnivoice 包 | 阅读 app.py 和 omnivoice 文件夹

如果你需要有支持的成品语音产品,可以跳过它,因为这只是一个演示页面。

用在哪里:

  • 浏览器:打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面,它运行在 ZeroGPU 上
  • 你自己的 Windows、macOS 或 Linux 电脑,需要 Python
使用场景 | 谁用 | 得到什么
把文字读出来 | 创作者 | 为你给出的文字生成的语音
试试克隆声音 | 研究人员 | 用样本中的声音说出的语音
研究这个演示 | 开发者 | 一个 Gradio 应用和它背后的包

如何设置:在线页面不需要准备任何东西。本地副本需要 Python 和 requirements.txt 里的包。

  • Python 和 pip
  • requirements.txt 里的 Python 包
  • Windows、macOS 或 Linux
  1. 安装 Hugging Face hub 库。
  2. 把 Space 的文件下载到名为 OmniVoice 的文件夹。
  3. 进入该文件夹。
  4. 安装 Gradio 6.10.0,再安装 requirements.txt 里的包。
  5. 启动 app.py。
pip install -U huggingface_hub
hf download k2-fsa/OmniVoice --repo-type space --local-dir OmniVoice
cd OmniVoice
pip install gradio==6.10.0
pip install -r requirements.txt
python app.py

如何使用:打开这个 Space 的页面,或者在本地副本里运行上面最后一条命令,再打开它打印出的地址。然后用页面显示的表单生成语音。

python app.py

示例:你打开页面,给它一个短句,要求生成语音。页面运行模型,返回可以在浏览器里播放的音频。

新手与专家:先试一个短句,听听结果。记录里没有 README,所以控件就是页面自己显示的那些。

这个应用用 Gradio 6.10.0 搭建,主文件是 app.py。Hugging Face 上的副本运行在 ZeroGPU 硬件上。记录里提到五个模型,包括 OmniVoice 本身、一个 Higgs 音频分词器、Whisper large v3 turbo、Qwen3 0.6B 和一组 TTS 评测模型。记录没有说明它们各自起什么作用。

打开页面
给它文字和一段声音样本
OmniVoice 模型在 ZeroGPU 上运行
播放音频

注意事项:

  • 硬件:Hugging Face 上的副本运行在 ZeroGPU 硬件上。
  • 空缺:来源没有 README,所以这里没有描述声音选项、限制和语言列表。
  • License:apache-2。
  • Cost to run:未提及。
  • Data it reaches:你给它的文字和任何声音样本。

Hugging Face 上的数据(2026年11月13日)

  • 点赞:1,463
  • 构建方式:gradio
  • 许可证:apache-2.0

链接

  • Space:https://huggingface.co/spaces/k2-fsa/OmniVoice
  • 文件:https://huggingface.co/spaces/k2-fsa/OmniVoice/tree/main

试用

在浏览器里打开这个 Space,或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。

文件
README.md  4 KB

1 个文件,共 4 KB,以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 1 版 · 2026-11-12

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OmniVoice 本页1,463gradioapache-2.0
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Kokoro TTS共有 gradio3,556gradioapache-2.0
Background Removal共有 gradio2,988gradiomit
Omni Image Editor共有 gradio2,922gradiomit
Diffusers Image Outpaint共有 gradio2,565gradioapache-2.0
数据为 Mindket 在 2026-11-12 读取的数值。

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大家怎么说

Hacker News、Bluesky、X、Reddit、Facebook 和 YouTube 上提到这个项目的帖子和评论,来自每周一次的搜索和 Trendshift。它们不是 Mindket 写的,也未经核实,点开即可在原帖处阅读。

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