MOSS-TTS 家族

    

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MOSS‑TTS 家族是由 MOSI.AI 与 OpenMOSS 团队 推出的开源 语音与声音生成模型家族。该系列面向 高保真、高表现力 与 复杂真实场景 设计，覆盖稳定长文本语音、多说话人对话、音色/角色设计、环境音效以及实时流式 TTS 等能力。

新闻

• 2026.6.18：🚀 MOSS-TTS-Local-Transformer-v1.5 在 SGLang-Omni 中获得 Day-0 支持，这是首个支持 MossTTSLocal 架构的推理后端，提供 OpenAI 兼容的 /v1/audio/speech 接口、流式输出和音色克隆。Cookbook 请见：moss_tts_local、moss_tts。
• 2026.6.18：🚀 发布 MOSS-TTS-Local-Transformer-v1.5，这是一个 4B MossTTSLocal checkpoint，继承全部 v1.5 能力（语言标签、稳定音色克隆、显式停顿控制等），将 backbone 从 Qwen3-1.7B 扩展到 Qwen3-4B，并使用 MOSS-Audio-Tokenizer-v2 实现原生 48 kHz 立体声 输出。
• 2026.6.7：🚀 发布 MOSS-Audio-Tokenizer-v2，原生支持 48 kHz 立体声输入与输出。更多详情请查看 MOSS-Audio-Tokenizer 仓库！
• 2026.6.2：🚀 vLLM-Omni 现已支持完整 MOSS-TTS 系列（MossTTSDelay、MossTTSRealtime 和 MossTTSNano 架构），包括 MOSS-TTS-v1.5、MOSS-TTS、MOSS-TTSD、MOSS-SoundEffect、MOSS-VoiceGenerator、MOSS-TTS-Realtime 和 MOSS-TTS-Nano。请查看 recipe 与 examples。
• 2026.5.26：🚀 发布 MOSS-SoundEffect-v2.0，全新文本到音频模型，采用 DiT 主干 + Flow Matching 训练目标，可从中英文本生成最长 30 秒、48 kHz 的音效，详见 moss_soundeffect_v2/。
• 2026.5.26：🚀 发布 MOSS-TTS-v1.5，在提供语言标签时多语种合成更强，voice clone 更稳定，也改进了长参考短文本克隆、标点韵律跟随，并支持通过 [pause X.Ys] 显式控制停顿。
• 2026.5.6：🚀 MOSS-TTS 和 MOSS-Audio-Tokenizer 现已支持 mlx-audio。详情请访问 mlx-audio GitHub 仓库。
• 2026.4.29：📝 MOSS-TTS 2.0 即将到来！我们正在通过需求收集表收集大家在使用 TTS 过程中的反馈、建议与功能需求。
• 2026.4.13：🚀 ~100M 参数量的 MOSS-TTS-Nano 已发布！支持多语种 voice clone、48 kHz 立体声输入输出，并且仅需 4 核 CPU 即可实现流式输出。详情可查看 GitHub 仓库 和我们的 blog。
• 2026.3.31: 📄 MOSS-TTSD 和 MOSS-VoiceGenerator 的技术报告现已在arXiv上发布！
• 2026.3.26: 📘 新增 MOSS-TTS-Realtime 微调教程！
• 2026.3.20: 📄 我们的技术报告现已在arXiv上发布！
• 2026.3.18：🚀 在配套仓库 OpenMOSS/llama.cpp 中新增了 first-class MOSS-TTS llama.cpp 实现，提供 GGUF backbone 推理与 ONNX 音频编解码器解码的端到端可运行链路。可从 first-class e2e 指南 开始。
• 2026.3.16：📘 新增 MossTTSLocal 架构微调教程，适用于 MOSS-TTS-Local-Transformer！
• 2026.3.12：🚀 新增面向 MossTTSDelay 架构的 SGLang 后端支持，可用于 MOSS-TTS（Delay）和 MOSS-SoundEffect 的高效推理，生成吞吐可提升约 3 倍！
• 2026.3.11：📘 新增 MossTTSDelay 架构微调教程，适用于 MOSS-TTS（Delay）、MOSS-TTSD、MOSS-VoiceGenerator 和 MOSS-SoundEffect！
• 2026.3.10：⚡️ 大幅优化了 llama.cpp 推理管线的显存占用。现在 8B 模型可以运行在 8GB 显存的 GPU 上！
• 2026.3.4：新增 无 PyTorch 推理 支持 — 通过 llama.cpp + ONNX Runtime 实现端侧轻量部署。量化 GGUF 权重发布于 OpenMOSS-Team/MOSS-TTS-GGUF，ONNX 音频编解码器发布于 OpenMOSS-Team/MOSS-Audio-Tokenizer-ONNX。详见 llama.cpp 后端。
• 2026.3.4：🎉 我们在 🦞 龙虾 的 ClawHub 平台上架了 MOSS-TTS skills：feishu-voice-tts 与 moss-tts-voice。
• 2026.2.10：🎉🎉🎉 我们已发布 MOSS-TTS Family。更多详情请查看我们的 Blog！我们的 Huggingface Space 在这里：MOSS-TTS, MOSS-TTSD-v1.0, MOSS-VoiceGenerator.

演示

目录

• MOSS-TTS 家族
  • 新闻
  • 演示
  • 目录
  • 介绍
  • 模型架构
  • 模型概览
  • 支持的语言
  • MOSS-TTS-v1.5
  • MOSS-TTS-Local-Transformer-v1.5
  • 快速开始
    • OpenClaw API Skills
    • 环境准备
      • 使用 Conda
      • 使用 uv
      • （可选）安装 FlashAttention 2
    • MOSS‑TTS 基础用法
  • 微调
  • llama.cpp 后端（无 PyTorch 推理）
    • 快速开始
    • 安装方案
    • 模型权重
    • 配置
  • 加速推理后端
    • SGLang-Omni
    • vLLM-Omni
  • 评测
    • MOSS‑TTS 评测
    • MOSS‑TTSD 评测
      • 客观评测
      • 主观评测
    • MOSS‑VoiceGenerator 主观评测
    • MOSS‑TTS-Realtime 评测
  • MOSS-TTS-Nano
    • 介绍
    • 模型权重
  • 语音编解码器
    • 介绍
    • 模型权重
    • 重建质量客观评测
  • 📚 更多信息
    • 🌟 社区项目
  • 证书
  • 引用
  • 星标历史数据

介绍

当一段音频需要 听起来像真实的人类、准确发音、在不同内容间切换说话风格、稳定持续数十分钟，并且 支持对话、角色扮演与实时交互 时，单一 TTS 模型往往不足以胜任。MOSS‑TTS 家族将工作流拆分为 5 个可独立使用、亦可组合成完整管线的量产级模型。

• MOSS‑TTS：MOSS‑TTS 是家族中的旗舰量产级 TTS 基础模型，核心能力是高保真以及最优性能的零样本语音克隆，支持长文本长语音生成、拼音、音标与时长精细控制，以及多语种/中英混合合成。它可作为大规模旁白、配音和语音产品的核心底座。
• MOSS‑TTSD：MOSS‑TTSD 是对话语音生成模型，用于生成高表现力、多说话人、超长连续对话的音频。本次我们更新了全新的v1.0版本，相比于0.7版本，它在音色相似度，说话人切换准确率，词错误率等客观指标上取得了业界最优的性能，在竞技场主观评测中，也战胜了豆包、Gemini2.5-pro等顶尖闭源模型。详情请访问 MOSS-TTSD 仓库。
• MOSS‑VoiceGenerator：MOSS‑VoiceGenerator 是开源音色设计模型，可从文本风格指令直接生成多样的说话人音色或风格，无需参考音频。它统一音色设计、风格控制与内容合成，可独立创作，也可作为下游 TTS 的音色设计层。模型性能在竞技场评分上超过了其余等顶尖音色设计模型。
• MOSS‑TTS‑Realtime：MOSS‑TTS‑Realtime 是面向实时语音智能体的多轮上下文感知实时 TTS 模型。它结合多轮对话中的文本与历史语音信号进行低时延增量合成，使多轮回复保持连贯、自然且音色一致。非常适合搭配文本模型构建低时延语音智能体。MOSS‑TTS‑Realtime 的 TTFB（Time To First Byte）达到180ms，$T_{\text{LLM-first-sentence}} + T_{\text{MOSS-TTS-Realtime-TTFB}}$ 整体为377ms。
• MOSS‑SoundEffect：MOSS‑SoundEffect 是面向内容制作的音效生成模型，具备广泛类别覆盖与可控时长能力。它能根据文本指令生成自然环境、城市场景、生物、人类动作与类音乐片段等音频，适用于影视、游戏、交互体验和数据合成。

模型架构

我们在统一训练/评测框架下将 MossTTSDelay 与 MossTTSLocal 作为互补基线：Delay 更强调长上下文稳定性、推理速度与工程可用性，Local 更强调轻量灵活和面向流式场景的客观指标表现。二者共同提供可复现、可对比的落地与研究参考。

MossTTSRealtime 不是第三个对比基线，而是面向语音智能体的能力型设计。它同时利用历史文本与用户语音声学信息建模多轮上下文，以低时延流式合成保持回复连贯和音色一致。

架构	核心机制	架构细节
MossTTSDelay	多头并行 RVQ 预测，结合延迟模式调度
MossTTSLocal	基于深度 Transformer 的时间同步 RVQ 模块
MossTTSRealtime	用于实时合成的分层文本-音频输入

模型概览

Model	Architecture	Size	Model Card	Hugging Face	ModelScope
MOSS-TTS-v1.5	MossTTSDelay	8B
MOSS-TTS 1.0	MossTTSDelay	8B
MOSS-TTS-Local-Transformer-v1.5	MossTTSLocal	4B
MOSS-TTS-Local-Transformer	MossTTSLocal	1.7B
MOSS‑TTSD‑V1.0	MossTTSDelay	8B
MOSS‑VoiceGenerator	MossTTSDelay	1.7B
MOSS‑SoundEffect	MossTTSDelay	8B
MOSS‑SoundEffect‑v2.0	MossSoundEffectPipeline	1.3B DiT
MOSS‑TTS‑Realtime	MossTTSRealtime	1.7B

支持的语言

MOSS-TTS-v1.5 和 MOSS-TTS-Local-Transformer-v1.5 当前支持 31 种语言。它们保留了 MOSS-TTS 1.0 支持的 20 种语言，并继续训练扩展到粤语、荷兰语、芬兰语、印地语、马其顿语、马来语、罗马尼亚语、斯瓦希里语、他加禄语、泰语和越南语。

MOSS-TTSD 和 MOSS-TTS-Realtime 的语言覆盖请以各自 model card 为准。

语言	代码	标识	语言	代码	标识	语言	代码	标识
中文	zh	🇨🇳	粤语	yue	🇭🇰	英语	en	🇺🇸
阿拉伯语	ar	🇸🇦	捷克语	cs	🇨🇿	丹麦语	da	🇩🇰
荷兰语	nl	🇳🇱	芬兰语	fi	🇫🇮	法语	fr	🇫🇷
德语	de	🇩🇪	希腊语	el	🇬🇷	希伯来语	he	🇮🇱
印地语	hi	🇮🇳	匈牙利语	hu	🇭🇺	意大利语	it	🇮🇹
日语	ja	🇯🇵	韩语	ko	🇰🇷	马其顿语	mk	🇲🇰
马来语	ms	🇲🇾	波斯语（法尔西语）	fa	🇮🇷	波兰语	pl	🇵🇱
葡萄牙语	pt	🇵🇹	罗马尼亚语	ro	🇷🇴	俄语	ru	🇷🇺
西班牙语	es	🇪🇸	斯瓦希里语	sw	🇹🇿	瑞典语	sv	🇸🇪
他加禄语	tl	🇵🇭	泰语	th	🇹🇭	土耳其语	tr	🇹🇷
越南语	vi	🇻🇳

MOSS-TTS-v1.5

MOSS-TTS-v1.5 延续自 MOSS-TTS 1.0，保留了零样本 voice clone、长文本语音生成、token 级时长控制、拼音/IPA 发音控制、多语种合成与 code-switching 等主要能力。

相比 MOSS-TTS 1.0，v1.5 重点改进了以下方面：

• 带语言标签的多语种合成更强：当语言已知时，建议在构造用户消息时设置语言，例如 processor.build_user_message(text=text_fr, language="French")。
• voice clone 更稳定：提升说话人相似度，并降低多次生成之间的音色波动。
• 长参考音频、短目标文本的克隆更可靠：当参考音频明显长于待合成文本时，v1.5 更稳定。
• 标点驱动的韵律停顿更稳定：尤其在长句中更能跟随标点停顿。
• 显式停顿控制：支持 [pause X.Ys] 这样的内联停顿标记，例如 我今天学习了一首中国的古诗，它的名字是[pause 3.2s]静夜思！。

MOSS-TTS-Local-Transformer-v1.5

MOSS-TTS-Local-Transformer-v1.5 是 48 kHz 立体声 Local-Transformer 版本。它使用 MOSS-Audio-Tokenizer-v2 作为音频 tokenizer，并在 moss_tts_local_v1.5/ 中提供实时流式解码示例。

相比 MOSS-TTS-Local-Transformer-v1.0，v1.5 重点改进了以下方面：

• 更高保真的立体声音频建模：v1.5 使用 MOSS-Audio-Tokenizer-v2 作为音频 tokenizer，支持原生 48 kHz 立体声输入与输出，提供更丰富的空间细节和更自然的听感。
• 带语言标签的多语种合成更强：当语言已知时，建议在构造用户消息时设置语言，例如 processor.build_user_message(text=text, language="French")，或在对应 API 字段中指定。
• voice clone 更稳定：提升说话人相似度，并降低多次生成之间的音色波动。
• 长参考音频、短目标文本的克隆更可靠：当参考音频明显长于待合成文本时，v1.5 更稳定。
• 标点驱动的韵律停顿更稳定：尤其在长句中更能跟随标点停顿。
• 显式停顿控制：支持 [pause X.Ys] 这样的内联停顿标记，例如 我今天学习了一首中国的古诗，它的名字是[pause 3.2s]静夜思！。

快速开始

OpenClaw API Skills

我们在🦞 龙虾 的 ClawHub 平台上架了 MOSS-TTS skills。API Key 可在 MOSI AI Studio 获取。

Skill	说明	安装命令
feishu-voice-tts	在飞书发送语音消息	clawhub install feishu-voice-tts
moss-tts-voice	调用 MOSS-TTS API 生成语音	clawhub install moss-tts-voice

环境准备

建议使用干净、隔离的 Python 环境，并使用 Transformers 5.0.0，以避免依赖冲突。

使用 Conda

conda create -n moss-tts python=3.12 -y
conda activate moss-tts

安装 FFmpeg 系统依赖（torchcodec 音频 I/O 需要）：

# Debian/Ubuntu
sudo apt-get install -y ffmpeg
# macOS
brew install ffmpeg

安装全部依赖：

git clone https://github.com/OpenMOSS/MOSS-TTS.git
cd MOSS-TTS
pip install --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128 -e ".[torch-runtime]"

使用 uv

# 请先安装 uv：https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/
git clone https://github.com/OpenMOSS/MOSS-TTS.git
cd MOSS-TTS
uv venv --python 3.12 .venv
source .venv/bin/activate
uv pip install --torch-backend cu128 -e ".[torch-runtime]"

（可选）安装 FlashAttention 2

如果你的硬件支持，可以安装 FlashAttention 2 以提升速度并降低显存占用。

如果你使用 Conda/pip：

pip install --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128 -e ".[torch-runtime,flash-attn]"

如果机器内存较小、CPU 核数较多，可以限制并行编译数：

MAX_JOBS=4 pip install --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128 -e ".[torch-runtime,flash-attn]"

如果你使用 uv：

uv pip install --torch-backend cu128 -e ".[torch-runtime,flash-attn]"

如果机器内存较小、CPU 核心较多，可以限制并行编译数：

MAX_JOBS=4 uv pip install --torch-backend cu128 -e ".[torch-runtime,flash-attn]"

说明：

• 依赖统一在 pyproject.toml 中管理，当前固定了 torch==2.9.1+cu128 和 torchaudio==2.9.1+cu128。
• uv 方案中使用 --torch-backend cu128，由 uv 处理 PyTorch CUDA 轮子来源，同时其余依赖仍使用默认安全索引策略解析。
• 如果需要其他后端，可将 cu128 替换为目标后端（例如 cpu、cu126）。
• 如果 FlashAttention 2 编译失败，可以跳过，直接使用默认 attention 后端。
• FlashAttention 2 仅支持部分 GPU，通常搭配 torch.float16 或 torch.bfloat16 使用。

MOSS‑TTS 基础用法

如果你更希望使用 Gradio 界面，我们为主要模型提供了对应脚本：

Model	Script
MOSS-TTS	clis/moss_tts_app.py
MOSS-TTS-Local-Transformer-v1.5	clis/moss_tts_local_v1.5_app.py
MOSS-TTSD	clis/moss_ttsd_app.py
MOSS-VoiceGenerator	clis/moss_voice_generator_app.py
MOSS-SoundEffect	clis/moss_sound_effect_app.py

MOSS-TTS-Realtime 的 Gradio demo 请直接参考 MOSS-TTS-Realtime Model Card

提示：MOSS-TTS-v1.5 与 1.0 MossTTSDelay-8B checkpoint 使用相同生成 API。多语种输入中，如果已知语言，建议设置 language。

MOSS-TTS 提供便捷的 generate 接口。下面示例覆盖：

1. 直接合成（中文 / 英文 / 带语言标签的多语种文本 / 拼音 / IPA）
2. voice clone
3. 时长控制
4. 通过 [pause X.Ys] 显式控制停顿

from pathlib import Path
import importlib.util
import torch
import torchaudio
from transformers import AutoModel, AutoProcessor
# Disable the broken cuDNN SDPA backend
torch.backends.cuda.enable_cudnn_sdp(False)
# Keep these enabled as fallbacks
torch.backends.cuda.enable_flash_sdp(True)
torch.backends.cuda.enable_mem_efficient_sdp(True)
torch.backends.cuda.enable_math_sdp(True)


pretrained_model_name_or_path = "OpenMOSS-Team/MOSS-TTS-v1.5"
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
dtype = torch.bfloat16 if device == "cuda" else torch.float32

def resolve_attn_implementation() -> str:
    # Prefer FlashAttention 2 when package + device conditions are met.
    if (
        device == "cuda"
        and importlib.util.find_spec("flash_attn") is not None
        and dtype in {torch.float16, torch.bfloat16}
    ):
        major, _ = torch.cuda.get_device_capability()
        if major >= 8:
            return "flash_attention_2"

    # CUDA fallback: use PyTorch SDPA kernels.
    if device == "cuda":
        return "sdpa"

    # CPU fallback.
    return "eager"


attn_implementation = resolve_attn_implementation()
print(f"[INFO] Using attn_implementation={attn_implementation}")

processor = AutoProcessor.from_pretrained(
    pretrained_model_name_or_path,
    trust_remote_code=True,
)
processor.audio_tokenizer = processor.audio_tokenizer.to(device)

text_1 = "亲爱的你，\n你好呀。\n\n今天，我想用最认真、最温柔的声音，对你说一些重要的话。\n这些话，像一颗小小的星星，希望能在你的心里慢慢发光。\n\n首先，我想祝你——\n每天都能平平安安、快快乐乐。\n\n希望你早上醒来的时候，\n窗外有光，屋子里很安静，\n你的心是轻轻的，没有着急，也没有害怕。\n\n希望你吃饭的时候胃口很好，\n走路的时候脚步稳稳，\n晚上睡觉的时候，能做一个又一个甜甜的梦。\n\n我希望你能一直保持好奇心。\n对世界充满问题，\n对天空、星星、花草、书本和故事感兴趣。\n当你问“为什么”的时候，\n希望总有人愿意认真地听你说话。\n\n我也希望你学会温柔。\n温柔地对待朋友，\n温柔地对待小动物，\n也温柔地对待自己。\n\n如果有一天你犯了错，\n请不要太快责怪自己，\n因为每一个认真成长的人，\n都会在路上慢慢学会更好的方法。\n\n愿你拥有勇气。\n当你站在陌生的地方时，\n当你第一次举手发言时，\n当你遇到困难、感到害怕的时候，\n希望你能轻轻地告诉自己：\n“我可以试一试。”\n\n就算没有一次成功，也没有关系。\n失败不是坏事，\n它只是告诉你，你正在努力。\n\n我希望你学会分享快乐。\n把开心的事情告诉别人，\n把笑声送给身边的人，\n因为快乐被分享的时候，\n会变得更大、更亮。\n\n如果有一天你感到难过，\n我希望你知道——\n难过并不丢脸，\n哭泣也不是软弱。\n\n愿你能找到一个安全的地方，\n慢慢把心里的话说出来，\n然后再一次抬起头，看见希望。\n\n我还希望你能拥有梦想。\n这个梦想也许很大，\n也许很小，\n也许现在还说不清楚。\n\n没关系。\n梦想会和你一起长大，\n在时间里慢慢变得清楚。\n\n最后，我想送你一个最最重要的祝福：\n\n愿你被世界温柔对待，\n也愿你成为一个温柔的人。\n\n愿你的每一天，\n都值得被记住，\n都值得被珍惜。\n\n亲爱的你，\n请记住，\n你是独一无二的，\n你已经很棒了，\n而你的未来，\n一定会慢慢变得闪闪发光。\n\n祝你健康、勇敢、幸福，\n祝你永远带着笑容向前走。"
text_2 = "We stand on the threshold of the AI era.\nArtificial intelligence is no longer just a concept in laboratories, but is entering every industry, every creative endeavor, and every decision. It has learned to see, hear, speak, and think, and is beginning to become an extension of human capabilities. AI is not about replacing humans, but about amplifying human creativity, making knowledge more equitable, more efficient, and allowing imagination to reach further. A new era, jointly shaped by humans and intelligent systems, has arrived."
text_3 = "nin2 hao3，qing3 wen4 nin2 lai2 zi4 na3 zuo4 cheng2 shi4？"
text_4 = "nin2 hao3，qing4 wen3 nin2 lai2 zi4 na4 zuo3 cheng4 shi3？"
text_5 = "您好，请问您来自哪 zuo4 cheng2 shi4？"
text_6 = "/həloʊ, meɪ aɪ æsk wɪtʃ sɪti juː ɑːr frʌm?/"
text_7 = "Bonjour, je voudrais essayer une voix française naturelle et stable."
text_8 = "我今天学习了一首中国的古诗，它的名字是[pause 3.2s]静夜思！"

# Use audio from ./assets/audio to avoid downloading from the cloud.
ref_audio_1 = "https://speech-demo.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/moss_tts_demo/tts_readme_demo/reference_zh.wav"
ref_audio_2 = "https://speech-demo.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/moss_tts_demo/tts_readme_demo/reference_en.m4a"

conversations = [
    # Direct TTS (no reference). Language tags are recommended in v1.5.
    [processor.build_user_message(text=text_1)],
    [processor.build_user_message(text=text_2)],
    # Direct TTS (no reference). For languages other than Chinese and English,
    # set the language tag whenever it is known.
    [processor.build_user_message(text=text_7, language="French")],
    # Pinyin or IPA input
    [processor.build_user_message(text=text_3)],
    [processor.build_user_message(text=text_4)],
    [processor.build_user_message(text=text_5)],
    [processor.build_user_message(text=text_6)],
    # Explicit pause control. Use [pause X.Ys], such as [pause 3.2s].
    [processor.build_user_message(text=text_8)],
    # Voice cloning (with reference)
    [processor.build_user_message(text=text_1, reference=[ref_audio_1])],
    [processor.build_user_message(text=text_2, reference=[ref_audio_2])],
    # Duration control
    [processor.build_user_message(text=text_2, tokens=325)],
    [processor.build_user_message(text=text_2, tokens=600)],
]

model = AutoModel.from_pretrained(
    pretrained_model_name_or_path,
    trust_remote_code=True,
    attn_implementation=attn_implementation,
    dtype=dtype,
).to(device)
model.eval()

batch_size = 1

save_dir = Path("inference_root")
save_dir.mkdir(exist_ok=True, parents=True)
sample_idx = 0
with torch.no_grad():
    for start in range(0, len(conversations), batch_size):
        batch_conversations = conversations[start : start + batch_size]
        batch = processor(batch_conversations, mode="generation")
        input_ids = batch["input_ids"].to(device)
        attention_mask = batch["attention_mask"].to(device)

        outputs = model.generate(
            input_ids=input_ids,
            attention_mask=attention_mask,
            max_new_tokens=4096,
        )

        for message in processor.decode(outputs):
            audio = message.audio_codes_list[0]
            out_path = save_dir / f"sample{sample_idx}.wav"
            sample_idx += 1
            if audio.ndim == 1:
                audio = audio.unsqueeze(0)
            torchaudio.save(
                str(out_path),
                audio.detach().cpu().to(torch.float32),
                processor.model_config.sampling_rate,
            )

各模型的完整使用方式请参考对应的 model card。48 kHz 立体声 Local-Transformer v1.5 checkpoint 和实时流式解码请参考 moss_tts_local_v1.5/。

微调

微调教程按架构分别组织。

当前已提供：

• MossTTSDelay / OpenMOSS-Team/MOSS-TTS-v1.5（也兼容 OpenMOSS-Team/MOSS-TTS）：见 moss_tts_delay/finetuning/README_zh.md
• MossTTSLocal / OpenMOSS-Team/MOSS-TTS-Local-Transformer：见 moss_tts_local/finetuning/README_zh.md
• MossTTSLocal / OpenMOSS-Team/MOSS-TTS-Local-Transformer-v1.5：见 moss_tts_local_v1.5/finetuning/README_zh.md
• Moss-TTS-Realtime / OpenMOSS-Team/MOSS-TTS-Realtime: 见 moss_tts_realtime/finetuning/README_zh.md

后续其余架构的微调教程也会分别补充到对应目录下。

llama.cpp 后端（无 PyTorch 推理）

MOSS-TTS 支持使用 llama.cpp 运行 Qwen3 backbone，配合 ONNX Runtime / TensorRT 运行音频编解码器，实现 完全无 PyTorch 依赖 的轻量端侧推理。

我们也在配套仓库 OpenMOSS/llama.cpp 中维护了一条更新的 first-class MOSS-TTS 链路。与下方介绍的 legacy bridge 后端不同，这条链路把多通道 embedding、多输出头和 delay-pattern decode 直接放进了 llama.cpp。

如需使用这条链路，请从 first-class e2e 指南 开始。

快速开始

# 1. 安装（无 PyTorch）
pip install -e ".[llama-cpp-onnx]"

# 2. 下载预量化 backbone + embedding/lm_head 权重
huggingface-cli download OpenMOSS-Team/MOSS-TTS-GGUF --local-dir weights/MOSS-TTS-GGUF

# 3. 下载 ONNX 音频编解码器
huggingface-cli download OpenMOSS-Team/MOSS-Audio-Tokenizer-ONNX --local-dir weights/MOSS-Audio-Tokenizer-ONNX

# 4. 编译 C bridge（一次性，需要 llama.cpp 源码编译）
cd moss_tts_delay/llama_cpp && bash build_bridge.sh /path/to/llama.cpp && cd ../..

# 5. 推理
python -m moss_tts_delay.llama_cpp \
    --config configs/llama_cpp/default.yaml \
    --text "你好世界！" --output output.wav

# 6. (可选) 针对 8 GB 显存 GPU 的低显存模式 — 按阶段加载/卸载组件
python -m moss_tts_delay.llama_cpp \
    --config configs/llama_cpp/trt-8gb.yaml \
    --text "你好世界！" --output output.wav

安装方案

方案	安装命令	依赖	适用场景
无 Torch (ONNX)	pip install -e ".[llama-cpp-onnx]"	numpy, onnxruntime-gpu, tokenizers	推荐入门方案
无 Torch (TRT)	pip install -e ".[llama-cpp-trt]"	numpy, tensorrt, cuda-python	最高音频编解码器性能（需自行编译 engine）
Torch 加速	pip install -e ".[llama-cpp-onnx,llama-cpp-torch]"	+ torch	GPU 加速 LM heads（约 30 倍提速）

想要自行转换权重？ 请参阅 转换指南，了解如何使用 llama.cpp 提取、转换和量化 MOSS-TTS 权重。

模型权重

仓库	内容	下载命令
OpenMOSS-Team/MOSS-TTS-GGUF	Q4_K_M backbone .gguf、embeddings/（.npy）、lm_heads/（.npy）、tokenizer	huggingface-cli download OpenMOSS-Team/MOSS-TTS-GGUF --local-dir weights/MOSS-TTS-GGUF
OpenMOSS-Team/MOSS-Audio-Tokenizer-ONNX	Encoder & decoder ONNX 模型	huggingface-cli download OpenMOSS-Team/MOSS-Audio-Tokenizer-ONNX --local-dir weights/MOSS-Audio-Tokenizer-ONNX

注意： 我们 不提供 预编译的 TensorRT engine，因为 TRT engine 与 GPU 架构和 TensorRT 版本强绑定。如需使用 TRT，请从 ONNX 模型自行编译 — 参考 moss_audio_tokenizer/trt/build_engine.sh。

配置

configs/llama_cpp/ 中提供了四个预设配置：

• default.yaml — ONNX 音频 Tokenizer + GGUF backbone（推荐入门）
• trt.yaml — TensorRT 音频 Tokenizer + GGUF backbone（最大吞吐，需自行编译 engine）
• trt-8gb.yaml — 针对 8 GB 显存 GPU 的低显存模式（分阶段加载，TRT 音频）
• cpu-only.yaml — 纯 CPU 运行（无需 GPU）

关键配置项：

• heads_backend: auto | numpy | torch — LM heads 计算后端
• audio_backend: onnx | trt | torch — 音频编解码器后端
• low_memory: true | false — 针对有限显存的分阶段加载（按阶段加载/卸载 encoder, backbone, decoder）
• kv_cache_type_k / kv_cache_type_v — KV cache 量化（例如 q8_0, q4_0）以减少显存占用
• flash_attn: auto | enabled | disabled — flash attention 用于降低 prefill 阶段的峰值显存

完整文档请查看 moss_tts_delay/llama_cpp/README.md。

加速推理后端

MOSS-TTS 模型可使用高吞吐推理后端进行生产部署。SGLang-Omni 和 vLLM-Omni 都提供 OpenAI 兼容服务，并支持流式输出和音色克隆。

SGLang-Omni

SGLang-Omni 支持 MossTTSDelay 和 MossTTSLocal 架构。它目前是唯一支持 MossTTSLocal 架构的推理后端，为 MOSS-TTS-Local-Transformer-v1.5 提供 Day-0 支持。

安装和使用请参考 cookbooks：

• MOSS-TTS（Delay）：docs/cookbook/moss_tts.md
• MOSS-TTS-Local-Transformer：docs/cookbook/moss_tts_local.md

vLLM-Omni

vLLM-Omni 支持 MossTTSDelay、MossTTSRealtime 和 MossTTSNano 架构，覆盖 MOSS-TTS、MOSS-TTS-v1.5、MOSS-TTSD、MOSS-SoundEffect、MOSS-VoiceGenerator、MOSS-TTS-Realtime 和 MOSS-TTS-Nano。

安装和使用请参考：

• Recipe 与部署配置：recipes/OpenMOSS/MOSS-TTS.md
• 离线推理示例：examples/offline_inference/text_to_speech/moss_tts/
• MOSS-TTS-Nano 示例：examples/offline_inference/text_to_speech/moss_tts_nano/

评测

本节总结 MOSS‑TTS、MOSS‑TTSD 与 MOSS‑VoiceGenerator 的 家族级评测亮点。完整细节请参见各模型的 model card。

MOSS‑TTS 评测

MOSS‑TTS 在开源零样本 TTS 基准 Seed‑TTS‑eval 上取得当前最佳结果，超越所有开源模型，并与主流闭源系统相当。

Model	Params	Open‑source	EN WER (%) ↓	EN SIM (%) ↑	ZH CER (%) ↓	ZH SIM (%) ↑
DiTAR	0.6B	❌	1.69	73.5	1.02	75.3
FishAudio‑S1	4B	❌	1.72	62.57	1.22	72.1
CosyVoice3	1.5B	❌	2.22	72	1.12	78.1
Seed‑TTS		❌	2.25	76.2	1.12	79.6
MiniMax‑Speech		❌	1.65	69.2	0.83	78.3
CosyVoice	0.3B	✅	4.29	60.9	3.63	72.3
CosyVoice2	0.5B	✅	3.09	65.9	1.38	75.7
CosyVoice3	0.5B	✅	2.02	71.8	1.16	78
F5‑TTS	0.3B	✅	2	67	1.53	76
SparkTTS	0.5B	✅	3.14	57.3	1.54	66
FireRedTTS	0.5B	✅	3.82	46	1.51	63.5
FireRedTTS‑2	1.5B	✅	1.95	66.5	1.14	73.6
Qwen2.5‑Omni	7B	✅	2.72	63.2	1.7	75.2
FishAudio‑S1‑mini	0.5B	✅	1.94	55	1.18	68.5
IndexTTS2	1.5B	✅	2.23	70.6	1.03	76.5
VibeVoice	1.5B	✅	3.04	68.9	1.16	74.4
HiggsAudio‑v2	3B	✅	2.44	67.7	1.5	74
GLM-TTS	1.5B	✅	2.23	67.2	1.03	76.1
GLM-TTS-RL	1.5B	✅	1.91	68.1	0.89	76.4
VoxCPM	0.5B	✅	1.85	72.9	0.93	77.2
Qwen3‑TTS	0.6B	✅	1.68	70.39	1.23	76.4
Qwen3‑TTS	1.7B	✅	1.5	71.45	1.33	76.72
MossTTSDelay	8B	✅	1.84	70.86	1.37	76.98
MossTTSLocal	1.7B	✅	1.93	73.28	1.44	79.62

MOSS‑TTSD 评测

客观评测

我们使用三个客观指标来评估 MOSS‑TTSD-v1.0 的性能：说话人归属准确性（ACC）、说话人相似度（SIM）和词错误率（WER）。我们对比了 MOSS‑TTSD-v1.0 与多个开源模型和闭源模型的性能，结果如下，MOSS-TTSD-v1.0 均取得了最优或次优性能。

Model	ZH - SIM	ZH - ACC	ZH - WER	EN - SIM	EN - ACC	EN - WER
Comparison with Open-Source Models
MOSS-TTSD-v1.0	0.7949	0.9587	0.0485	0.7326	0.9626	0.0988
MOSS-TTSD-v0.7	0.7423	0.9391	0.0517	0.6743	0.9266	0.1612
Vibevoice 7B	0.7590	0.9222	0.0570	0.7140	0.9554	0.0946
Vibevoice 1.5 B	0.7415	0.8798	0.0818	0.6961	0.9353	0.1133
FireRedTTS2	0.7383	0.9022	0.0768	-	-	-
Higgs Audio V2	-	-	-	0.6860	0.9025	0.2131
Comparison with Proprietary Models
MOSS-TTSD-v1.0 (elevenlabs_voice)	0.8165	0.9736	0.0391	0.7304	0.9565	0.1005
Eleven V3	0.6970	0.9653	0.0363	0.6730	0.9498	0.0824
MOSS-TTSD-v1.0 (gemini_voice)	-	-	-	0.7893	0.9655	0.0984
gemini-2.5-pro-preview-tts	-	-	-	0.6786	0.9537	0.0859
gemini-2.5-flash-preview-tts	-	-	-	0.7194	0.9511	0.0871
MOSS-TTSD-v1.0 (doubao_voice)	0.8226	0.9630	0.0571	-	-	-
Doubao_Podcast	0.8034	0.9606	0.0472	-	-	-

主观评测

对于开源模型，标注者会从说话人归属准确性、音色相似度、韵律与整体质量等维度对每个样本对进行评分。遵循 LMSYS Chatbot Arena 的方法，我们计算各维度的 Elo 评分与置信区间。

对于闭源模型，标注者只需在每个样本对中选择整体更偏好的一项，并据此计算胜率。

MOSS‑VoiceGenerator 主观评测

MOSS‑VoiceGenerator 在 整体偏好、指令遵循 与 自然度 上表现出强主观偏好。

MOSS‑TTS-Realtime 评测

我们评估了MOSS-TTS-Realtime的TTFB (Time To First Byte)和RTF(Real-Time Factor)。

注意：在测试期间启用了SDPA + torch.compile。以下结果在单个L20 GPU上进行了测试。

Model	TTFB (ms)	RTF
MOSS-TTS-Realtime	180（After warm up）	0.51

我们使用 vLLM 部署 Qwen3.5-9B 来测量 $T_{\text{LLM-first-sentence}}$。生成 12 个 token（TTS prefill 长度）所需时间为 197 ms。

$T_{\text{LLM-first-sentence}} + T_{\text{MOSS-TTS-Realtime-TTFB}} = 197ms + 180ms = 377ms$

MOSS-TTS-Nano

介绍

MOSS-TTS-Nano 是面向 CPU 优先、实时部署场景的轻量级 TTS 模型。它聚焦于真实产品落地里最关键的几个点：更小的模型体积、更低的流式生成时延，以及足以支撑本地 demo、Web 服务和轻量级生产集成的 voice clone 质量。基于纯自回归的 Audio Tokenizer + LLM 管线，MOSS-TTS-Nano 在保持部署栈简洁的同时，让无需 GPU 的实时语音生成真正具备可用性。

其主要特性包括：

• 0.1B 参数量：模型体积紧凑，显著降低了内存占用与部署成本，更适合本地部署和轻量级服务化场景。
• 仅需 4 核 CPU 即可实现实时生成：能够在纯 CPU 环境下高效完成流式语音生成，适合本地应用和成本敏感型部署场景。
• 支持多语种 voice clone：支持多语种语音克隆流程，可基于单条参考音频完成跨语言合成。
• 支持 48 kHz 立体声输入输出：原生支持高质量立体声音频，有助于同时提升参考音频保真度和最终听感。

如需了解更多环境配置、进阶用法和评测指标，请访问 MOSS-TTS-Nano 仓库。

MOSS-TTS-Nano 架构图

模型权重

Model	Hugging Face	ModelScope
MOSS-TTS-Nano

MOSS—Audio-Tokenizer

介绍

MOSS-Audio-Tokenizer 是 MOSS‑TTS 家族的统一离散音频接口，基于 Cat（Causal Audio Tokenizer with Transformer）架构——一个 16 亿参数、完全由 Causal Transformer 块构建的“无 CNN”同构音频 tokenizer。

• 统一离散桥接：为 MOSS‑TTS、MOSS‑TTSD、MOSS‑VoiceGenerator、MOSS‑SoundEffect 与 MOSS‑TTS‑Realtime 提供共享骨干，使家族内音频表示一致。
• 极致压缩与高保真：将 24kHz 原始音频压缩到 12.5Hz 的极低帧率；采用 32 层残差向量量化（RVQ），支持从 0.125kbps 到 4kbps 的可变码率高保真重建。
• 超大规模通用音频训练：从零训练，使用 300 万小时多样化数据（语音、音效与音乐），在开源音频 tokenizer 中达到 SOTA 级重建效果。
• 原生流式设计：纯 Causal Transformer 架构专为可扩展性与低时延流式推理而设计，支持实时生产流程。

如需了解更多配置、进阶用法与评测指标，请访问 MOSS-Audio-Tokenizer 仓库。

MOSS Audio Tokenizer 架构图

模型权重

Model	Sampling Rate	Channels	Hugging Face	ModelScope
MOSS-Audio-Tokenizer	24kHz	1 channel (mono)
MOSS-Audio-Tokenizer-v2	48kHz	2 channels (stereo)
MOSS-Audio-Tokenizer-Nano	48kHz	2 channels (stereo)

重建质量客观评测

我们在 LibriSpeech test-clean 子集上，对比 MOSS Audio Tokenizer 与多个开源音频 tokenizer 的 SIM、STOI、PESQ-NB、PESQ-WB 指标，并通过调节 RVQ 码本数量来控制码率。MOSS Audio Tokenizer 在 0–4 kbps 的比特率上的重建质量领先其他开源音频 tokenizer。

📚 更多信息

🌟 社区项目

MOSS-TTS 社区正在快速发展，我们也很高兴展示一些由社区成员构建的优秀项目与功能：

• ComfyUI-MOSS-TTS：面向 ComfyUI 的 MOSS-TTS 扩展。
• MOSS-TTS-OpenAI：兼容 OpenAI 接口的 MOSS-TTS API。
• AnyPod：以 MOSS-TTS/MOSS-TTSD 作为后端的播客生成工具。
• 挪威语 LoRA for MOSS-TTS — 一个基于 NbAiLab/NST 挪威语语音数据集训练的社区 LoRA 适配器（mlp，r=16）。由 Tosee 公司的 Martin Bergo 贡献。LoRA 权重：ToSee-Norway/MOSS-TTS-Norwegian-LoRA。训练脚本见 community/norwegian-lora/。

证书

MOSS-TTS 家族中的模型使用 Apache License 2.0 许可证。

引用

@misc{gong2026mossttstechnicalreport,
      title={MOSS-TTS Technical Report}, 
      author={Yitian Gong and Botian Jiang and Yiwei Zhao and Yucheng Yuan and Kuangwei Chen and Yaozhou Jiang and Cheng Chang and Dong Hong and Mingshu Chen and Ruixiao Li and Yiyang Zhang and Yang Gao and Hanfu Chen and Ke Chen and Songlin Wang and Xiaogui Yang and Yuqian Zhang and Kexin Huang and ZhengYuan Lin and Kang Yu and Ziqi Chen and Jin Wang and Zhaoye Fei and Qinyuan Cheng and Shimin Li and Xipeng Qiu},
      year={2026},
      eprint={2603.18090},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.SD},
      url={https://arxiv.org/abs/2603.18090}, 
}

@misc{zhang2026mossttsdtextspokendialogue,
      title={MOSS-TTSD: Text to Spoken Dialogue Generation}, 
      author={Yuqian Zhang and Donghua Yu and Zhengyuan Lin and Botian Jiang and Mingshu Chen and Yaozhou Jiang and Yiwei Zhao and Yiyang Zhang and Yucheng Yuan and Hanfu Chen and Kexin Huang and Jun Zhan and Cheng Chang and Zhaoye Fei and Shimin Li and Xiaogui Yang and Qinyuan Cheng and Xipeng Qiu},
      year={2026},
      eprint={2603.19739},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.SD},
      url={https://arxiv.org/abs/2603.19739}, 
}

@misc{huang2026mossvoicegeneratorcreaterealisticvoices,
      title={MOSS-VoiceGenerator: Create Realistic Voices with Natural Language Descriptions}, 
      author={Kexin Huang and Liwei Fan and Botian Jiang and Yaozhou Jiang and Qian Tu and Jie Zhu and Yuqian Zhang and Yiwei Zhao and Chenchen Yang and Zhaoye Fei and Shimin Li and Xiaogui Yang and Qinyuan Cheng and Xipeng Qiu},
      year={2026},
      eprint={2603.28086},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.SD},
      url={https://arxiv.org/abs/2603.28086}, 
}

星标历史数据