引言

这是"一天一个开源项目"系列的第11篇文章。今天带你了解的项目是 Supertonic(GitHub)。

传统的TTS系统要么依赖云端API(有延迟和隐私问题),要么速度慢、质量差。Supertonic通过ONNX运行时实现了极速、高质量、完全设备端的语音合成,在M1 Mac上达到1000+字符/秒的速度,支持50+语言,内置智能文本规范化,无需预处理,让语音合成真正"飞起来"。

你将学到什么

  • Supertonic的核心架构和技术特点
  • 如何在各种平台上使用Supertonic进行TTS
  • ONNX运行时的优势和实现
  • 内置文本规范化的智能处理
  • 流式处理和实时语音合成
  • 与其他TTS系统的对比分析
  • 如何开始使用Supertonic构建应用

前置知识

  • 对TTS(文本转语音)有基本了解
  • 熟悉至少一种编程语言(Python、JavaScript、Swift、Java等)
  • 了解ONNX的基本概念(可选)
  • 对设备端AI有基本认识(可选)

项目背景

项目简介

Supertonic 是一个极速、设备端、多语言的文本转语音(TTS)系统,专为极致性能和最小计算开销而设计。通过ONNX Runtime运行,完全在设备上运行——无需云端、无需API调用、无需隐私担忧。

项目解决的核心问题

  • 云端TTS有延迟和隐私问题
  • 传统设备端TTS速度慢、质量差
  • 缺乏多语言支持
  • 文本规范化需要预处理
  • 不同平台需要不同的实现

面向的用户群体

  • 需要设备端TTS的移动应用开发者
  • 需要离线语音合成的桌面应用开发者
  • 对隐私有要求的开发者
  • 需要多语言TTS的国际化应用开发者
  • 对性能有极致要求的开发者

作者/团队介绍

团队:Supertone Inc.

  • 背景:专注于语音技术和AI的科技公司
  • 贡献者:4位贡献者,包括核心开发团队
  • 理念:打造极速、高质量、完全设备端的TTS系统

项目创建时间:2024年(从GitHub活动来看是持续活跃的项目)

项目数据

  • GitHub Stars: 2.6k+(持续快速增长)
  • Forks: 232+
  • 版本: v2.0.0(最新版本,2026年1月6日发布)
  • License: MIT(代码),OpenRAIL-M(模型)
  • Demo: Hugging Face Spaces
  • 文档: GitHub README包含完整使用指南
  • 社区: GitHub Issues活跃

项目发展历程

  • 2024年:项目创建,发布v1版本
  • 2024-2025年:持续优化,添加多语言支持
  • 2025年:发布v2版本,性能大幅提升
  • 2026年:持续迭代,社区活跃度持续提升

主要功能

核心作用

Supertonic的核心作用是提供极速、高质量、完全设备端的TTS系统,主要功能包括:

  1. 极速语音合成:M1 Mac上达到1000+字符/秒的速度
  2. 多语言支持:支持50+语言,包括英语、中文、日语、韩语等
  3. 智能文本规范化:内置文本规范化,无需预处理
  4. 流式处理:支持流式TTS,实现实时语音合成
  5. 完全离线:无需云端,完全在设备上运行

使用场景

  1. 移动应用

    • 阅读助手应用
    • 语音导航应用
    • 无障碍应用
  2. 桌面应用

    • 电子书阅读器
    • 文档朗读工具
    • 语音助手
  3. Web应用

    • 浏览器扩展
    • 在线语音合成服务
    • 语音聊天应用
  4. IoT设备

    • 智能音箱
    • 语音交互设备
    • 边缘计算设备

快速开始

安装方式

Supertonic支持多种编程语言和平台:

Python

# 安装Python包
pip install supertonic

# 使用示例
from supertonic import SupertonicTTS

tts = SupertonicTTS()
audio = tts.synthesize("Hello, world!")

JavaScript/Node.js

# 安装npm包
npm install supertonic

# 使用示例
const { SupertonicTTS } = require('supertonic');

const tts = new SupertonicTTS();
const audio = await tts.synthesize("Hello, world!");

其他平台

  • C++: 使用cpp目录下的实现
  • Swift: 使用swift目录下的实现
  • Java: 使用java目录下的实现
  • C#: 使用csharp目录下的实现
  • Go: 使用go目录下的实现
  • Rust: 使用rust目录下的实现
  • Flutter: 使用flutter目录下的实现
  • Web: 使用web目录下的实现

最简单的使用示例

Python示例

from supertonic import SupertonicTTS

# 初始化TTS引擎
tts = SupertonicTTS()

# 合成语音
text = "Supertonic is a lightning-fast, on-device TTS system."
audio = tts.synthesize(text)

# 保存音频文件
with open("output.wav", "wb") as f:
    f.write(audio)

JavaScript示例

const { SupertonicTTS } = require('supertonic');

async function synthesize() {
    const tts = new SupertonicTTS();
    const audio = await tts.synthesize("Supertonic is lightning-fast!");
    // 处理音频数据
    console.log("Audio generated:", audio.length, "bytes");
}

synthesize();

核心特性

  • 极速性能:M1 Mac上1000+字符/秒,远超传统TTS系统
  • 多语言支持:支持50+语言,包括主要国际语言
  • 智能文本规范化:内置文本规范化,处理数字、日期、缩写等复杂表达
  • 流式处理:支持流式TTS,实现实时语音合成
  • 完全离线:无需云端,完全在设备上运行,保护隐私
  • 跨平台支持:支持C++、Swift、JavaScript、Java、C#、Go、Rust、Flutter、Web等
  • ONNX运行时:基于ONNX Runtime,高效推理
  • 高质量语音:生成自然、清晰的语音

项目优势

对比项Supertonic云端TTS传统设备端TTS
速度 1000+字符/秒️ 受网络影响
隐私 完全本地 数据上传 本地
延迟 极低 网络延迟️ 中等
多语言 50+语言 支持️ 有限
文本规范化 内置智能处理️ 需要预处理 需要预处理
离线使用 完全离线 需要网络 离线
成本 免费开源 API费用 免费

为什么选择Supertonic?

相比云端TTS和传统设备端TTS,Supertonic提供极速性能、完全离线、智能文本规范化、多语言支持,是设备端TTS的理想选择。


项目详细剖析

架构设计

Supertonic采用ONNX Runtime作为推理引擎,实现高效的设备端TTS。

核心架构

Supertonic TTS System
├── Text Normalization(文本规范化)
│   ├── 数字处理
│   ├── 日期时间处理
│   ├── 缩写展开
│   └── 多语言支持
├── Text-to-Latent(文本到潜在空间)
│   ├── Flow Matching模型
│   ├── Length-Aware RoPE
│   └── 文本-语音对齐
├── Latent-to-Speech(潜在空间到语音)
│   ├── Speech Autoencoder
│   ├── 流式处理
│   └── 音频生成
└── ONNX Runtime(推理引擎)
    ├── 模型优化
    ├── 硬件加速
    └── 跨平台支持

ONNX Runtime优势

ONNX Runtime提供了以下优势:

  • 跨平台:统一的模型格式,支持多种平台
  • 硬件加速:支持GPU、NPU等硬件加速
  • 模型优化:自动优化模型推理性能
  • 易于部署:模型导出后可直接部署

文本规范化

Supertonic内置智能文本规范化,能够处理:

  • 数字:123 → "one hundred twenty-three"
  • 日期:2024-01-01 → "January first, twenty twenty-four"
  • 时间:2:30 → "two thirty"
  • 缩写:Dr. → "Doctor"
  • 单位:30kph → "thirty kilometers per hour"
  • 技术缩写:h → "hours"

优势

  • 无需预处理,直接处理原始文本
  • 智能识别上下文,正确展开缩写
  • 支持多语言,每种语言有专门的规范化规则

流式处理

Supertonic支持流式TTS,实现实时语音合成:

工作流程

  1. 文本分块处理
  2. 逐块生成音频
  3. 实时输出音频流
  4. 低延迟响应

优势

  • 低延迟,适合实时应用
  • 内存占用小,适合移动设备
  • 用户体验好,响应迅速

多语言支持

Supertonic支持50+语言,包括:

主要语言

  • 英语、中文、日语、韩语
  • 西班牙语、法语、德语、意大利语、葡萄牙语
  • 俄语、阿拉伯语、印地语
  • 泰语、越南语、印尼语

其他语言

  • 荷兰语、波兰语、土耳其语、捷克语
  • 罗马尼亚语、匈牙利语、希腊语
  • 芬兰语、瑞典语、挪威语、丹麦语
  • 以及更多语言

每种语言都有专门的:

  • 文本规范化规则
  • 语音模型
  • 发音字典

性能优化

Supertonic通过多种技术实现极速性能:

模型优化

  • 模型压缩:减小模型大小,提升推理速度
  • 量化:使用INT8量化,在保持质量的同时提升速度
  • 算子融合:融合多个算子,减少计算开销

硬件加速

  • GPU加速:利用GPU并行计算能力
  • NPU加速:支持NPU硬件加速(如Apple Neural Engine)
  • CPU优化:针对CPU的SIMD优化

推理优化

  • 批处理:批量处理多个请求
  • 缓存:缓存常用文本的音频结果
  • 预加载:预加载模型到内存

应用案例

多个项目基于Supertonic构建:

  1. TLDRL:Chrome扩展,免费设备端TTS,可朗读任何网页
  2. Read Aloud:开源TTS浏览器扩展,支持Chrome和Edge
  3. PageEcho:iOS电子书阅读器应用
  4. VoiceChat:浏览器中的设备端语音到语音LLM聊天机器人
  5. OmniAvatar:从照片和语音生成说话头像视频
  6. CopiloTTS:Kotlin多平台TTS SDK
  7. Voice Mixer:PyQt5工具,用于混合和修改语音风格
  8. Supertonic MNN:基于MNN的轻量级库(fp32/fp16/int8)
  9. Transformers.js:Hugging Face的JS库,支持Supertonic
  10. Pinokio:Mac、Windows、Linux的一键本地云

技术论文

Supertonic基于三篇核心论文:

  1. SupertonicTTS: Main Architecture

    • 介绍SupertonicTTS的整体架构
    • 包括语音自编码器、基于Flow Matching的文本到潜在空间模块
    • 高效设计选择
  2. Length-Aware RoPE: Text-Speech Alignment

    • 提出Length-Aware Rotary Position Embedding (LARoPE)
    • 改善交叉注意力机制中的文本-语音对齐
  3. Self-Purifying Flow Matching: Training with Noisy Labels

    • 描述自净化技术
    • 使用噪声或不可靠标签稳健训练Flow Matching模型

项目地址与资源

官方资源

  • GitHub: github.com/supertone-i…
  • Demo: Hugging Face Spaces

适用人群

Supertonic特别适合:需要设备端TTS的移动应用开发者、需要离线语音合成的桌面应用开发者、对隐私有要求的开发者、需要多语言TTS的国际化应用开发者、对性能有极致要求的开发者、需要实时语音合成的应用开发者。

不适合:只需要云端TTS的用户、不需要多语言支持的场景、对模型大小有严格限制的极端场景。


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