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# Kokoro-82M：最好的TTS小模型
- URL: https://www.hubwiz.com/blog/kokoro-82m-best-small-tts-model/
- Published: 2025-01-22T15:25:36.000Z
- Updated: 2025-01-22T15:25:36.000Z
- Description: 最近，一种名为 Kokoro-82M 的革命性模型已经发布，它只有 8200 万个参数，并在 TTS 领域获得了 SOTA 结果。
- Author: admin
- Tags: MODEL-ZOO, KOKORO-82M, TTS, #Import 2026-10-14 14:41

不仅仅是文本生成，生成式 AI 一直在不同领域打破基准，无论是视频生成、图像生成等。甚至 TTS 也达到了新的高度。最近，一种名为 Kokoro-82M 的革命性模型已经发布，它只有 8200 万个参数，并在 TTS 领域获得了 SOTA 结果。

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2025/01/image-378.png)

该模型在 TTS spaces中排名第一

Kokoro-82M的主要特点：

- 高效率：尽管 Kokoro-82M 的规模相对较小（82M 个参数），但在 TTS 基准测试中的 Elo 评级方面，其表现优于较大的模型。
- 低数据要求：在不到 100 小时的音频数据上进行训练，明显少于许多竞争模型（例如 XTTS v2、MetaVoice、Fish Speech）。
- 语音包：包括 10 个独特的语音包（例如 Bella、Sarah、Adam、Michael、Emma 等），可提供多种语音选项。
- ONNX 支持：提供 ONNX 版本以实现高效部署和推理。
- 支持的语言：主要是美式英语和英式英语。
- 架构：基于 StyleTTS 2 和 ISTFTNet，具有仅解码器架构（无扩散或编码器）。
- 开源模型

Kokoro-82M的性能：

- Elo 排名：Kokoro-82M 在 TTS Spaces Arena 中排名第一，表现优于 XTTS v2（4.67 亿个参数）、MetaVoice（12 亿个参数）和 Fish Speech（约 5 亿个参数）等大型模型。
- 效率：使用更少的参数和更少的训练数据实现高质量 TTS，表明 TTS 模型的缩放定律比之前认为的更陡峭。

Kokoro-82M的使用：

- 轻松集成：Kokoro-82M 可以轻松集成到使用 Hugging Face 生态系统的项目中。
- 语音选择：用户可以从多个语音包（例如 Bella、Sarah、Adam、Michael）中选择不同的口音和风格。
- 音素输出：该模型生成 24kHz 音频并为高级用例提供音素输出。

Kokoro-82M训练详情：

- 计算：在 A100 80GB GPU 上训练约 500 GPU 小时，成本约为 400 美元。
- 数据：使用许可/非版权音频数据（公共领域或 Apache/MIT 许可）和 IPA 音素标签。
- 训练周期：训练时间少于 20 个周期。
- 数据集：主要由长篇阅读和叙述组成，没有对话数据。

Kokoro-82M的局限性：

- 无语音克隆：由于训练数据集较小（<100 小时），因此缺乏语音克隆功能。
- 对 espeak-ng 的依赖：依赖外部 g2p（字素到音素）工具，这可能会导致故障模式。

## 2、什么是 g2p？

g2p 代表字素(grapheme)到音素(phoneme)的转换。它是将书面文本（字素或字母）转换为其相应的语音表示（音素或声音）的过程。例如，单词“cat”可能被转换为音素 /k/ /æ/ /t/，代表单词的发音方式。

为什么 Kokoro-82M 依赖外部 g2p？

Kokoro-82M 使用一种名为 espeak-ng（一种流行的开源语音合成器）的外部工具来处理 g2p 转换。Kokoro-82M 不是将 g2p 功能直接构建到模型中，而是将此任务转移给一个单独的系统 espeak-ng。

- 有限的多语言支持：目前仅支持英语（美国和英国口音），但多语言功能在架构上是可行的。
- 并非适用于所有任务的最先进技术：虽然 Kokoro-82M 效率高，但可能无法与更大的模型（例如 1B+ 参数扩散变换器或 GPT-4o 等 MLLM）相媲美。

## 3、如何免费使用 Kokoro-82M TTS？

该模型可以在[这里](https://huggingface.co/spaces/hexgrad/Kokoro-TTS?source=post%5Fpage-----512b4ba4f94c--------------------------------)免费测试。

如果你愿意，该模型非常轻量，也可以在 Google Colab 上使用：

```
# 1️⃣ Install dependencies silently
!git lfs install
!git clone https://huggingface.co/hexgrad/Kokoro-82M
%cd Kokoro-82M
!apt-get -qq -y install espeak-ng > /dev/null 2>&1
!pip install -q phonemizer torch transformers scipy munch

# 2️⃣ Build the model and load the default voicepack
from models import build_model
import torch
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
MODEL = build_model('kokoro-v0_19.pth', device)
VOICE_NAME = [
    'af', # Default voice is a 50-50 mix of Bella & Sarah
    'af_bella', 'af_sarah', 'am_adam', 'am_michael',
    'bf_emma', 'bf_isabella', 'bm_george', 'bm_lewis',
    'af_nicole', 'af_sky'][0]
VOICEPACK = torch.load(f'voices/{VOICE_NAME}.pt', weights_only=True).to(device)
print(f'Loaded voice: {VOICE_NAME}')

# 3️⃣ Call generate, which returns 24khz audio and the phonemes used
from kokoro import generate
text = "How could I know? It's an unanswerable question. Like asking an unborn child if they'll lead a good life. They haven't even been born."
audio, out_ps = generate(MODEL, text, VOICEPACK, lang=VOICE_NAME[0])
# Language is determined by the first letter of the VOICE_NAME:
# 🇺🇸 'a' => American English => en-us
# 🇬🇧 'b' => British English => en-gb

# 4️⃣ Display the 24khz audio and print the output phonemes
from IPython.display import display, Audio
display(Audio(data=audio, rate=24000, autoplay=True))
print(out_ps)
```

## 4、结束语

Kokoro-82M 是一种高效且有效的 TTS 模型，其性能超出预期，以最少的计算和数据要求提供高质量的语音合成。它在基准测试中的成功和易用性使其成为 TTS 领域的有力竞争者。

---

原文链接：[Kokoro-82M: The best TTS model in just 82 Million parameters](https://medium.com/data-science-in-your-pocket/kokoro-82m-the-best-tts-model-in-just-82-million-parameters-512b4ba4f94c?ref=hubwiz.com)

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