Audio8_TTS Preview

August 19, 2026 · View on GitHub

Audio8

Audio8_TTS Preview

支持多语言语音生成和零样本音色克隆的 0.6B 参数文本转语音模型。

GitHub Demo Hugging Face ONNX INT4 License

English: README.md

本仓库提供 audio8_tts Preview 版模型、Hugging Face remote code、推理工具和独立的 SFT 训练流程，支持多语言语音生成和零样本音色克隆。

Preview 说明： 当前版本的语言覆盖仍然有限，建议优先在下列 11 种语言中使用。后续版本将 持续补齐多语言和中文方言能力。

支持语言

Preview 模型当前表现较好、推荐使用的语言如下：

Language语言
Cantonese粤语
Chinese中文
Dutch荷兰语
English英语
French法语
German德语
Italian意大利语
Japanese日语
Korean韩语
Polish波兰语
Spanish西班牙语

模型结构

audio8_tts 沿用了 Fish Audio S2 Pro 的 DualAR 架构思路。

组件配置
主模型601,159,424 参数，不包含 codec
Slow AR24 层、896 维、14 个 attention head、2 个 KV head
Fast AR4 层、896 维、14 个 attention head、2 个 KV head
声学 token10 个 codebook，每个 codebook 包含 4,096 个条目
Codec44.1 kHz，每个模型帧 2,048 个采样点，约 21.5 帧/秒
上下文最多 2,048 个打包后的文本/音频位置

Slow AR 每个音频帧生成一个 semantic token；Fast AR 根据 slow hidden state 和当前帧已经生成的 codebook，继续生成该帧的十个 codec codebook。推理时 slow AR 和 fast AR 都使用静态 KV cache。 Checkpoint 内置神经音频 codec，不需要额外下载参考音频编码器或波形解码器。

安装

推荐使用 Python 3.10 或更高版本以及支持 CUDA 的 GPU。

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

请从 Hugging Face 下载模型，并将其放入仓库的 model/ 文件夹中。默认本地模型路径为 model/audio8_tts_0_6B_preview/。所有命令也可以通过 --model 接收 Hugging Face 模型 ID。

推理

为获得更好的合成效果，建议单次输入不超过 150 个字。文本过长可能影响生成质量，请根据 需要拆分为较短的片段。

零样本音色克隆

参考文本应当与参考音频中实际说出的内容一致。

python audio8_tts_infer.py \
  --text "欢迎使用 audio8_tts。" \
  --reference-audio examples/reference.wav \
  --reference-text "参考录音对应的准确文本。" \
  --output outputs/clone.wav

无参考音频生成

python audio8_tts_infer.py \
  --text "这条语音不使用参考音色。" \
  --output outputs/no_reference.wav

批量推理

输入文件每行是一个独立 JSON 对象。相对音频路径相对于 JSONL 文件所在目录解析。

{"id":"sample_001","text":"目标文本","reference_audio":"audio/ref.wav","reference_text":"参考文本"}
{"id":"sample_002","text":"不使用参考音色的文本"}

python audio8_tts_infer.py \
  --input-jsonl data/prompts.jsonl \
  --output-dir outputs/batch \
  --batch-size 2

批量命令会生成 manifest.jsonl 和 failures.jsonl。除非传入 --overwrite，否则已有 WAV 会 被跳过。采样和 codec codes 保存参数可通过 python audio8_tts_infer.py --help 查看。

CPU ONNX Runtime

onnx_runtime/ 提供独立的 CPU 部署方案：Slow/Fast AR 使用 weight-only INT4，activation 和 KV cache 使用 FP16，codec 使用 FP16。它包含 命令行推理、本地网页与 HTTP 服务、流式 PCM 输出和参考音频音色注册，运行时不依赖 PyTorch 或 Transformers。

在 Apple M2 测试环境中，在线模型 session 约占 1 GiB 内存。注册音色前会先释放 在线 session，再单独加载 codec encoder，从而控制峰值内存。

从 Audio8-TTS-Preview-0.6B-ONNX-INT4 下载模型，并参阅 ONNX Runtime 中文指南。

SGLang Omni 服务部署

sglang_omni/ 中的适配器提供兼容 OpenAI API 的推理服务，包含 SGLang paged attention、动态 batching、Fast AR 固定 KV cache、参考音频编码和 waveform 解码。 它以独立的 audio8_tts 模型插件安装，不会覆盖 SGLang Omni 核心文件。

兼容版本

适配器使用了 SGLang Omni 的内部接口，因此部署时应固定到以下已验证版本，不要直接使用最新 main 分支。

依赖已验证版本
SGLang Omni68a572348837f7b004857b4b07993c20ade4c017（0.1.0）
SGLang0.5.8
PyTorch2.9.1+cu128
Transformers4.57.1
精度BF16

性能

单流 warm latency 在单张 NVIDIA H20 上测试，使用 BF16、CUDA Graph、greedy decoding， 并生成 128 帧。输出 WAV 时长为 5.85-5.94 秒，不包含冷启动和编译时间。RTF 越低越好。

SGLang Omni 适配器Warm p50 latencyRTF
当前实现0.691 s0.116

配置、实现细节和验证结果请参阅 SGLang Omni 实现与评测报告。

安装

在 Audio8 TTS 仓库根目录执行以下命令。示例使用 Python 3.12 和 uv。

export SGLANG_OMNI_ROOT=/opt/sglang-omni
export MODEL=/models/Audio8-TTS-Preview-0.6b

git clone https://github.com/sgl-project/sglang-omni.git "${SGLANG_OMNI_ROOT}"
git -C "${SGLANG_OMNI_ROOT}" checkout 68a572348837f7b004857b4b07993c20ade4c017

uv venv .venv-sglang --python 3.12
source .venv-sglang/bin/activate
uv pip install -v -e "${SGLANG_OMNI_ROOT}"

hf download AutoArk-AI/Audio8-TTS-Preview-0.6b --local-dir "${MODEL}"
./sglang_omni/scripts/install_adapter.sh "${SGLANG_OMNI_ROOT}"
python3 ./sglang_omni/scripts/verify_install.py --model-path "${MODEL}"

如果 SGLang Omni 已通过 wheel 或 site-packages 安装，可以定位其包目录后安装适配器：

SGLANG_OMNI_PACKAGE="$(python3 -c 'import importlib.util, pathlib; s=importlib.util.find_spec("sglang_omni"); assert s and s.origin; print(pathlib.Path(s.origin).parent)')"
./sglang_omni/scripts/install_adapter.sh "${SGLANG_OMNI_PACKAGE}"

启动服务

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 \
SGLANG_OMNI_ROOT="${SGLANG_OMNI_ROOT}" \
MODEL="${MODEL}" \
AUDIO8_TTS_ENABLE_TORCH_COMPILE=1 \
HOST=0.0.0.0 \
PORT=8010 \
./sglang_omni/scripts/run_server.sh

默认的 fa3 attention backend 适用于 H20、H100 等 Hopper GPU。RTX 5090 等消费级 Blackwell GPU 的计算能力为 (12, 0)，没有对应的 FA3 kernel image，适配器会自动识别 并为 SGLang Slow AR 路径选择 FlashInfer；此时短序列固定 KV cache 的 Fast head 会使用 PyTorch SDPA。无需额外配置。

在任意 GPU 上显式设置该环境变量仍会覆盖自动检测结果：

AUDIO8_TTS_ATTENTION_BACKEND=flashinfer \
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 \
SGLANG_OMNI_ROOT="${SGLANG_OMNI_ROOT}" \
MODEL="${MODEL}" \
./sglang_omni/scripts/run_server.sh

默认配置使用模型名 audio8/tts-0.6b、BF16、单卡、0.2 静态显存比例和最多 32 个并发 请求。主要运行参数包括 MODEL_NAME、AUDIO8_TTS_MEM_FRACTION_STATIC、 AUDIO8_TTS_MAX_RUNNING_REQUESTS、AUDIO8_TTS_CHUNKED_PREFILL_SIZE 和 AUDIO8_TTS_DISABLE_CUDA_GRAPH。开启 Torch compile 后，适配器沿用 SGLang 原生的 batch 策略；只有需要明确限制 compile 上限时才设置 AUDIO8_TTS_TORCH_COMPILE_MAX_BS。 AUDIO8_TTS_ATTENTION_BACKEND 默认为 fa3；在没有 FA3 kernel image 的 GPU（如消费级 Blackwell）上默认为 flashinfer，显式设置可覆盖。如果运行依赖安装在单独的 site-packages 目录中，请设置 SGLANG_OMNI_SITE_PACKAGES。

常见问题

  • 如果 sgl_kernel 导入失败，请安装系统中提供 libnuma 的软件包，例如 numactl 或 libnuma1。
  • CUDA toolkit 的 bin 目录需要加入 PATH。如果 deep_gemm JIT 编译时找不到 nvcc，还需要将 CUDA_PATH 指向 CUDA toolkit 根目录。
  • Transformers 应保持在支持的 4.x 范围（>=4.57.0,<5）。Transformers 5.x 可能使该 custom-code 模型生成无效的全零 codes。

调用 API

无参考音频生成：

curl -sS --fail-with-body \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "audio8/tts-0.6b",
    "input": "你好，这是 Audio8 TTS 服务测试。",
    "response_format": "wav",
    "max_new_tokens": 256,
    "temperature": 0.8,
    "top_p": 0.95,
    "top_k": 50
  }' \
  http://127.0.0.1:8010/v1/audio/speech \
  -o audio8.wav

使用一个参考音色生成：

curl -sS --fail-with-body \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "audio8/tts-0.6b",
    "input": "这句话使用参考音色生成。",
    "response_format": "wav",
    "temperature": 0.8,
    "top_p": 0.95,
    "top_k": 50,
    "references": [{
      "audio_path": "/data/reference.wav",
      "text": "参考录音对应的准确文本。"
    }]
  }' \
  http://127.0.0.1:8010/v1/audio/speech \
  -o audio8_clone.wav

参考音频路径必须在服务运行环境中可见。当前适配器支持 TP=1 和每个请求一个 reference。 设置 "stream": true 可在生成过程中接收 SSE 音频分块。使用 "response_format": "pcm" 开销最低，每个事件的 audio.data 包含 Base64 编码音频。 流式输出默认每 12 个 codec frames 生成一块，使用 128 帧 decoder context 和 1 帧边界 guard。可通过 AUDIO8_TTS_STREAM_CHUNK_FRAMES、 AUDIO8_TTS_STREAM_CONTEXT_FRAMES 和 AUDIO8_TTS_STREAM_GUARD_FRAMES 调整。

流式输出是服务端可选项：启动服务时设置 AUDIO8_TTS_STREAM_ENABLED=1 才会启用 SSE 流式；默认关闭，请求会在生成完成后一次性返回完整音频（请求中的 "stream": true 此时会被忽略）。默认非流式以获得更高的吞吐和稳定的显存占用。 response_format 为 codes/codec/npy 时始终非流式，直接返回 codec codes。

运行以下 smoke test 可以验证部署：

BASE_URL=http://127.0.0.1:8010 ./sglang_omni/scripts/smoke_test.sh
python3 ./sglang_omni/scripts/stream_smoke_test.py \
  --base-url http://127.0.0.1:8010 \
  --output /tmp/audio8_stream.wav

构建镜像时，请在安装 SGLang Omni 包及其 Python 依赖后追加 sglang_omni/Dockerfile.snippet。

SFT 训练

先安装训练依赖：

pip install -r requirements-train.txt

1. 创建原始数据 manifest

目标 audio 必填；reference_audio 和 reference_text 可选，但必须同时出现。

{"id":"utt_001","text":"目标音频文本","audio":"audio/target.wav","reference_audio":"audio/reference.wav","reference_text":"参考音频文本"}
{"id":"utt_002","text":"另一条文本","audio":"audio/another.wav"}

2. 预计算 codec indices

python audio8_tts_prepare.py \
  --input-jsonl data/train.jsonl \
  --output-jsonl prepared_data/train.jsonl \
  --batch-size 4

生成的 manifest 使用相对路径指向经过校验的 [10, T] NumPy 数组。除非传入 --overwrite，否则已有的有效数组会被复用。

3. 开始训练

单卡：

TRAIN_JSONL=prepared_data/train.jsonl \
NPROC_PER_NODE=1 \
bash audio8_tts_sft.sh

单机八卡：

TRAIN_JSONL=prepared_data/train.jsonl \
NPROC_PER_NODE=8 \
BATCH_SIZE=2 \
GRADIENT_ACCUMULATION_STEPS=8 \
bash audio8_tts_sft.sh

多机训练时，在每个节点设置 NNODES、NODE_RANK、MASTER_ADDR 和 MASTER_PORT。常用超参 和输出路径可通过 audio8_tts_sft.sh 中列出的环境变量覆盖，也可以在命令末尾附加 Transformers 参数。

SFT 同时优化 slow semantic/EOS loss 和 fast codebook teacher-forcing loss。只训练其中一个分支时， 可设置 FREEZE_SLOW_AR=true 或 FREEZE_FAST_AR=true。导出目录仍可通过标准 AutoModel 和 AutoProcessor 接口配合 trust_remote_code=True 加载。

评测结果

Audio8 TTS Preview 仅有 0.6B 参数，是本次对比中规模最小的模型。尽管参数量仅为其他模型的 一小部分，它在以下基准测试中依然达到业界领先 TTS 模型的第一梯队水平。其中，Audio8 TTS Preview 在 Seed-TTS 上取得了最低的英文 WER 和有竞争力的中文 CER，并在 CV3 多语言评测中 保持了具有竞争力的整体表现。

WER/CER 越低越好，SIM 越高越好。Seed-TTS 的相似度统一显示为百分数。

Seed-TTS

模型参数量EN WER / SIMZH CER / SIMHard ZH CER / SIM
Audio8 TTS Preview0.6B1.506 / 63.20.950 / 73.111.510 / 68.7
Fish S2 Pro4.6B1.607 / 64.61.038 / 73.810.149 / 70.1
Higgs Audio v24.7B1.524 / 66.40.806 / 72.110.622 / 69.3
CosyVoice3-1.5B1.5B2.22 / 72.01.12 / 78.15.83 / 75.8
MOSS-TTS8.5B1.85 / 73.41.20 / 78.8-
VoxCPM22.3B1.84 / 75.30.97 / 79.58.13 / 75.3

Seed-TTS WER 和 CER 对比

CV3 多语言错误率

模型参数量zhenhard-zhhard-enjakodeesfritru
Audio8 TTS Preview0.6B3.2053.12810.5355.9977.2054.2233.4473.6418.7904.790-
Fish S2 Pro4.6B3.6003.49310.5887.3495.1394.1113.6052.9728.6004.2294.702
Higgs Audio v24.7B3.3783.40410.4245.7544.7424.2603.3002.9299.4253.5555.423
CosyVoice3-1.5B1.5B3.914.999.7710.557.575.696.434.4711.810.56.64
VoxCPM22.3B3.655.008.558.485.965.694.773.809.854.255.21

CV3 多语言 WER 和 CER 对比

参数量直接根据已发布的权重张量统计。MOSS-TTS 包含 8,489,841,664 个参数；VoxCPM2 主模型 包含 2,290,004,544 个参数，单独的 AudioVAE 不计入本次参数量对比。

Fish S2 Pro 因官方评测使用自身 normalizer 而重新评测。Higgs Audio v2 因未公布具体数值而自行 评测。其他基线均采用 VoxCPM 官方仓库汇总的各项目官方值。

不同 normalizer 和评测器下的跨项目数值只能作为参考，不能视为严格同口径排名；评测覆盖也不 会将 Preview 的正式支持范围扩展到前述 11 种语言之外。

限制与负责任使用

  • 当前是 Preview 模型，多语言和中文方言覆盖仍然有限。
  • 过长、噪声较大或转写不准确的参考音频可能降低稳定性和音色相似度。
  • 合成语音可能被用于冒充或传播虚假信息。克隆他人声音前应获得许可，并在适当场景明确标注合成内容。
  • 部署前应针对具体业务完成准确性、安全性和合规测试。

许可证与致谢

本仓库代码和模型权重采用 Apache License 2.0，归属说明见 NOTICE。

感谢 Fish Audio 团队公开 Fish S2 Pro 使用的 DualAR 架构。

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