Piper：本地离线神经 TTS 引擎（piper-tts）安装与使用指南

Piper 是由 Rhasspy 团队发起、现由 Open Home Foundation 维护的快速本地神经文本转语音引擎，内嵌 espeak-ng 做音素化，支持命令行、HTTP 服务、Python API、C/C++ 库，提供 100+ 语言/方言预训练声音。它被 Home Assistant、NVDA 屏幕阅读器、Open Voice OS 等广泛采用，是边缘设备首选的轻量 TTS。原仓库 rhasspy/piper 已迁移到 OHF-Voice/piper1-gpl。

一、项目官方信息

二、官方图片

Piper 仓库社交预览图：

三、环境要求

• Python 3.9+；
• Linux / macOS / Windows；
• 支持 CPU 推理，无需 GPU；
• espeak-ng（用于音素化，piper-tts wheel 通常已捆绑）；
• 下载对应语言的 .onnx 模型文件与 .onnx.json 配置。

四、部署步骤

1. 安装

pip install piper-tts

2. 下载声音模型

从声音列表选择一个语音，下载两个文件：

• <voice>.onnx（模型权重）
• <voice>.onnx.json（配置元数据）

例如英文 en_US-amy-medium：

mkdir -p ~/.local/share/piper-voices
cd ~/.local/share/piper-voices
wget https://github.com/rhasspy/piper-voices/raw/main/en/en_US/amy/medium/en_US-amy-medium.onnx
wget https://github.com/rhasspy/piper-voices/raw/main/en/en_US/amy/medium/en_US-amy-medium.onnx.json

3. 命令行合成

echo 'Welcome to the world of speech synthesis!' | piper \
  --model ~/.local/share/piper-voices/en_US-amy-medium.onnx \
  --output_file welcome.wav

4. Python API 调用

from piper import PiperVoice

voice = PiperVoice.load("en_US-amy-medium.onnx")
with open("hello.wav", "wb") as f:
    voice.synthesize_wav("Hello from Piper", f)

5. HTTP 服务

python -m piper.http_server \
  --model ~/.local/share/piper-voices/en_US-amy-medium.onnx \
  --port 5000

6. C/C++ 库

libpiper/ 目录提供 C/C++ API，可直接嵌入其他应用；Java 绑定见 piper-jni。

五、使用方法

多语言支持

piper-voices 仓库提供 100+ 语言/方言的预训练声音，按 {lang}/{region}/{name}/{quality}/ 目录组织：

• 英语、德语、法语、西语、俄语、意大利语、荷兰语；
• 中文、日语、韩语、阿拉伯语；
• 以及大量低资源语言（非洲、印度、东南亚语言）。

声音质量档位

每个声音有三档：

• low：体积最小，速度最快；
• medium：平衡；
• high：音质最好，体积最大。

典型场景

• Home Assistant：作为语音播报组件；
• NVDA：屏幕阅读器发声；
• Open Voice OS：语音助手 TTS；
• 边缘设备：树莓派本地合成，无网络依赖；
• LocalAI：作为 OpenAI TTS 后端。

训练新声音

参考 docs/TRAINING.md，使用 LJSpeech 格式数据集训练，配合 espeak-ng 音素化。

六、常见问题 FAQ

Q1：Piper 是什么？ 轻量本地神经 TTS，CPU 实时合成，离线可用。

Q2：怎么安装？ pip install piper-tts，再下载 .onnx 声音模型。

Q3：支持中文吗？ 支持，从 piper-voices 仓库选择中文声音即可。

Q4：需要 GPU 吗？ 不需要，CPU 实时合成。

Q5：怎么起 HTTP 服务？ python -m piper.http_server --model xxx.onnx --port 5000。

Q6：新模型怎么训练？ 参考 docs/TRAINING.md，使用 LJSpeech 格式数据集训练。

Q7：原仓库为什么迁移？ rhasspy/piper 已归档，维护权移交给 Open Home Foundation，新仓库为 OHF-Voice/piper1-gpl。

七、跳转链接

• GitHub 仓库：OHF-Voice/piper1-gpl
• 声音列表：VOICES.md
• 声音样本：rhasspy.github.io/piper-samples
• pip 包：piper-tts
• espeak-ng：espeak-ng/espeak-ng