自然的文本转语音 在你的设备上合成。
神经语音,在本地合成。
工作室级 TTS 通过 Transformers.js 完全在你的设备上运行。
100% 私密
文本不离开浏览器。合成完全在本地完成。
WebGPU 加速
有 GPU 时用 GPU 推理,并回退到 WASM。
Kokoro-82M
Apache-2.0 开放权重的神经 TTS:一个英语引擎加一个原生普通话引擎(v1.1-zh),能自然朗读中英混合文本。
128 个音色
28 个美式与英式英语音色(A–F 质量分级),以及 100 个普通话女声与男声音色。
长文档模式
整篇文章、脚本直接粘贴——免费最高 10,000 字符,Pro 最高 100,000 字符。文本按句边界切块、逐块合成,并以交叉淡变拼接成一条完整音频。
批量队列,三种格式
免费可排队 5 条文本(Pro 50 条),可载入多个 .txt 文件,并分别或打包 ZIP 导出 WAV、MP3、Opus。不限次数、无水印;一切留在你的设备上。
输入文字、选择音色、试听。
- 01
输入或粘贴文本
输入要转为语音的文本。
- 02
选择音色
从 128 个英语或普通话神经音色中选择,并按需调整语速。
- 03
播放或下载
在浏览器中试听,或下载为 WAV 音频文件。
关于 Voice Synth
一个免费的文本转语音工具,借助 Kokoro 神经语音模型完全在你的浏览器中生成听感自然的语音。你可以用它制作旁白草稿、视频配音、语言学习、无障碍朗读,或听听自己写的文字被读出来——没有账号、没有 API 密钥,也不按词定价。
同一界面内置两套引擎:28 个带有官方自然度评级的美式与英式英语语音,以及 100 个可朗读中英混合文本的普通话语音,总计 128 个语音。语速控制、长文档模式、批量队列和本地历史记录,让这个工作室功能完整。
工作原理
Kokoro-82M 是一个紧凑、高质量的神经 TTS 模型,通过 Transformers.js 在本地运行:在 Chrome 或 Edge 上有 WebGPU 加速,其他环境则走 WebAssembly 路径。英语引擎是经由 kokoro-js 调用的 v1.0 构建;普通话引擎是内置中文 G2P 的 v1.1-zh 构建。语音与模型权重只下载一次,随后被缓存,此后合成可以离线进行。如果 WebGPU 运行在执行时失败,工具会透明地在 WASM 上重试一次,而不是抛出晦涩的错误。
128 个语音与语音浏览器
语音浏览器是为这么大的音色库而打造的:按名称或 ID 全文搜索,按性别与口音(普通话、美式、英式)筛选,复用缓存音频的固定例句预览,存储在你设备上的收藏,以及最近使用列表——此外还有英语语音所带的官方 A–F 自然度评级。选中一个语音就会直接带回合成器;没有队列,也不请求服务端目录。
长文档模式
你并不限于只能输入一句简短的话。超出单次调用安全额度的文本会在句子边界处切分——对超长句子有强制兜底——逐块合成并实时显示进度(如第 3 块,共 12 块),再用短促的等增益交叉淡入淡出拼接,使接缝处不出现咔哒声。免费版可朗读最长 10,000 字符的文档;Pro 可达 100,000 字符。你可以随时取消长时间的运行;若英语语音被用来朗读中日韩(CJK)文本,工具会事先发现并明确提示改用普通话语音。
格式、批量队列与历史记录
WAV(16-bit,24 kHz)始终可以导出。Chromium 浏览器还可通过 WebCodecs 提供 MP3;其他浏览器使用 Opus/WebM。可用格式会被事先检测并如实标注,而不是等到点击时才失败。批量模式下免费版最多排队 5 个文本(Pro 为 50 个),可一次载入多个 .txt 文件,按顺序逐个处理并显示单项进度,成品可单独导出或打包为 ZIP。历史面板会把最近十二次生成——文本、语音和语速——保存在浏览器中,可一键重新生成,也可以随时清空。
限制与隐私
两个档位都没有运行次数、没有每月字符配额,也没有水印,并且都包含商用授权;区别仅在于单文档长度(10,000 与 100,000 字符)和批量大小(5 与 50 个文本)。你的文本永远不会离开浏览器——脚本、笔记和草稿在设计上就是私密的,这也是处理机密内容时优先选择本工具而非云端 TTS API 的主要原因。
常见问题
为什么英语语音只能读英语?音素与词汇覆盖范围是引擎固有的;普通话 v1.1 引擎才是专为中文和混合文本设计的,工具会强制执行这一点,而不是产生乱码般的语音。
可以离线生成音频吗?可以——语音及其模型一旦缓存,合成就不再需要联网。
MP3 是一定可用的吗?只要存在 WebCodecs MP3 编码(Chromium),它就可用;WAV 是通用格式,在没有 MP3 的环境则提供 Opus/WebM。
免费版真的可以免费用于商业配音吗?是的,不按次收费、没有水印——只有文档长度和批量大小是 Pro 的区别所在。