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ChatTTS-ui 完整部署指南10分钟跑通本地语音合成与API【免费下载链接】ChatTTS-ui一个简单的本地网页界面使用ChatTTS将文字合成为语音同时支持对外提供API接口。A simple native web interface that uses ChatTTS to synthesize text into speech, along with support for external API interfaces.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/ChatTTS-uiChatTTS-ui 是一个把 ChatTTS 文本转语音模型装进浏览器的本地工具在网页输入中文或中英混合文本即可合成语音同时对外提供 /tts API 供你的程序调用。本部署教程覆盖 Windows、Linux、MacOS 三个平台按最短路径走10 分钟内让服务跑通并合成出第一段语音。⭐ 30秒快速体验双击 app.exe 先跑起来这一节解决不装任何环境、先看到服务跑起来的问题适合 Windows 用户。到本仓库的 Releases 页面下载最新 Windows 压缩包解压到任意目录如D:\ChatTTS-ui双击app.exe首次运行会自动联网下载模型约几 GB只需一次控制台出现Start:127.0.0.1:9966后浏览器会自动打开没打开就手动访问http://127.0.0.1:9966文本框输入你好这是测试点合成按钮听到语音即成功⚠️ 注意安全软件可能误报添加信任即可英伟达显卡显存大于 4G 且已装 CUDA 12.8 才会启用 GPU 加速否则自动走 CPU。不用 Windows往下看按你的条件选路线。选路指南按你的条件挑路线这一节解决我这台机器该用哪种方式的问题先定路线再动手。Windows 只想用 → 上一节预打包版结束Windows 要改代码 → 预打包不行走后面的源码路线Linux 服务器且有 Docker → Docker 部署GPU/CPU 各一份现成配置Linux 无 Docker 或要改代码 → 源码部署MacOS → 只有源码一条路用 Homebrew 装依赖判断口径GPU 只对英伟达显卡有意义且要求显存 ≥4G、CUDA 12.8不满足就按 CPU 走功能一样只是慢些。分平台部署从最省力到最灵活这一节解决具体命令怎么敲的问题。Windows源码路线次选需要改代码时装 Python 3.9–3.11勾选 Add to PATH和 git把 ffmpeg.exe 放进 ffmpeg 目录说明见 ffmpeg/ffmpeg下载.txt再按 README.md 的 Windows 源码节装依赖并执行python app.py。LinuxDocker 一键部署推荐先克隆仓库并进入目录git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/ChatTTS-ui chat-tts-ui cd chat-tts-ui启动容器有英伟达 GPU 用 gpu 版docker compose -f docker-compose.gpu.yaml up -d无 GPU 换 CPU 版docker compose -f docker-compose.cpu.yaml up -d跟踪日志确认状态docker compose logs -f --no-log-prefix日志出现Start:0.0.0.0:9966即成功浏览器访问http://127.0.0.1:9966局域网其他设备用服务器 IP 加 9966 端口访问。模型在首次启动时自动下载到项目内的 models 目录。没有 Docker 或要改代码的 Linux 用户直接走下节源码部署。MacOSHomebrew 加源码唯一路线先用 Homebrew 装系统依赖Linux 源码部署则用apt或yum装ffmpeg和git即可brew install python3.10 git ffmpeg libsndfile克隆仓库、建虚拟环境并激活虚拟环境独立的 Python 小环境不污染系统git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/ChatTTS-ui chat-tts-ui cd chat-tts-ui python3 -m venv venv source venv/bin/activate安装项目依赖再装 CPU 版 PyTorchpip install -r requirements.txt pip install torch2.7.1 torchaudio2.7.1启动服务会自动打开浏览器python3 app.py看到Start:127.0.0.1:9966即跑通。仓库自带的 .env 已设好compilefalseMac 上无需额外改代码。跑通验证一次最小 API 请求这一节解决怎么确认服务真的能用的问题。最省事的验证是让接口直接合成一个 wav 文件curl -X POST http://127.0.0.1:9966/tts -d text你好这是一次API测试 -d voice3333 -o out.wav判断标准out.wav大于 0 字节且能正常播放同时 static/wavs 目录里多出一个新的 wav 文件即全链路成功。不想存文件的话去掉-o out.wav看返回 JSON出现code:0且audio_files里有url字段即为成功浏览器打开该 url 可试听。网页端同理输入文本、选音色、点合成能听到声音就没问题。进阶配置端口、设备、音色与后台运行这一节解决跑通之后常用的几项调整全是运行时配置不用动代码。改地址和端口编辑 .env 的WEB_ADDRESS127.0.0.1:9966改成0.0.0.0:9966或局域网 IP 后重启局域网其他设备即可访问选计算设备.env的device可设default优先 CUDA需显存 ≥4G、cpu、cuda、mpsMac 芯片换音色把 csv 或 pt 音色文件放进 speaker/ 目录网页选择音色下拉框自动出现填数字如 3333 则是随机音色同一数字在不同机器上声音可能不同合成参数都通过 /tts 传递speed默认 5 控语速temperature0.3、top_p0.7、top_k20 控自然度skip_refine1跳过文本精修可加快合成prompt可加[laugh_0]这类控制符后台运行Linux 执行nohup python3 app.py 日志按日期滚动写入 logs 目录⚠️ 避坑区高频报错排查这一节解决遇到报错不知道从哪查的问题每条按现象→原因→解法给出。下载模型报 ProxyError / proxy 类错误 → modelscope 只允许中国大陆 IP 直连 → 关闭代理后重启服务报 Missing spk_stat.pt → 魔塔镜像模型缺该文件 → 从 2Noise/ChatTTS 的 Hugging Face 仓库补下放进models/pzc163/chatTTS/asset/FileNotFoundError 指向 config/path.yaml → 模型没下完整 → 删除 models 目录重启重下Dynamo is not supported on Python 3.12 → 仅支持 Python 3.9–3.11 → 换 3.10 重建虚拟环境显存够却始终用 CPU → 装的是 CPU 版 torch → 先pip uninstall -y torch torchaudio再装 2.7.1 的 CUDA 12.8cu128构建版机器需已装 CUDA 12.8报 cannot find a working triton → 编译优化失败 → .env 保持compilefalse仓库默认即是MacOS 装 soundfile 失败 → 缺系统库 →brew install libsndfile后重试Docker 启动报用户/权限错误 → compose 需要宿主机 UID/GID →export UID$(id -u) GID$(id -g)后重新启动服务跑通后剩下的就是挑音色、调参数、接 API 了。完整参数说明看 README.md更多报错查 faq.md解决不了的问题到仓库 Issues 里提。【免费下载链接】ChatTTS-ui一个简单的本地网页界面使用ChatTTS将文字合成为语音同时支持对外提供API接口。A simple native web interface that uses ChatTTS to synthesize text into speech, along with support for external API interfaces.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/ChatTTS-ui创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 ChatTTS-ui 完整部署指南：10分钟跑通本地语音合成与API
ChatTTS-ui 完整部署指南10分钟跑通本地语音合成与API【免费下载链接】ChatTTS-ui一个简单的本地网页界面使用ChatTTS将文字合成为语音同时支持对外提供API接口。A simple native web interface that uses ChatTTS to synthesize text into speech, along with support for external API interfaces.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/ChatTTS-uiChatTTS-ui 是一个把 ChatTTS 文本转语音模型装进浏览器的本地工具在网页输入中文或中英混合文本即可合成语音同时对外提供 /tts API 供你的程序调用。本部署教程覆盖 Windows、Linux、MacOS 三个平台按最短路径走10 分钟内让服务跑通并合成出第一段语音。⭐ 30秒快速体验双击 app.exe 先跑起来这一节解决不装任何环境、先看到服务跑起来的问题适合 Windows 用户。到本仓库的 Releases 页面下载最新 Windows 压缩包解压到任意目录如D:\ChatTTS-ui双击app.exe首次运行会自动联网下载模型约几 GB只需一次控制台出现Start:127.0.0.1:9966后浏览器会自动打开没打开就手动访问http://127.0.0.1:9966文本框输入你好这是测试点合成按钮听到语音即成功⚠️ 注意安全软件可能误报添加信任即可英伟达显卡显存大于 4G 且已装 CUDA 12.8 才会启用 GPU 加速否则自动走 CPU。不用 Windows往下看按你的条件选路线。选路指南按你的条件挑路线这一节解决我这台机器该用哪种方式的问题先定路线再动手。Windows 只想用 → 上一节预打包版结束Windows 要改代码 → 预打包不行走后面的源码路线Linux 服务器且有 Docker → Docker 部署GPU/CPU 各一份现成配置Linux 无 Docker 或要改代码 → 源码部署MacOS → 只有源码一条路用 Homebrew 装依赖判断口径GPU 只对英伟达显卡有意义且要求显存 ≥4G、CUDA 12.8不满足就按 CPU 走功能一样只是慢些。分平台部署从最省力到最灵活这一节解决具体命令怎么敲的问题。Windows源码路线次选需要改代码时装 Python 3.9–3.11勾选 Add to PATH和 git把 ffmpeg.exe 放进 ffmpeg 目录说明见 ffmpeg/ffmpeg下载.txt再按 README.md 的 Windows 源码节装依赖并执行python app.py。LinuxDocker 一键部署推荐先克隆仓库并进入目录git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/ChatTTS-ui chat-tts-ui cd chat-tts-ui启动容器有英伟达 GPU 用 gpu 版docker compose -f docker-compose.gpu.yaml up -d无 GPU 换 CPU 版docker compose -f docker-compose.cpu.yaml up -d跟踪日志确认状态docker compose logs -f --no-log-prefix日志出现Start:0.0.0.0:9966即成功浏览器访问http://127.0.0.1:9966局域网其他设备用服务器 IP 加 9966 端口访问。模型在首次启动时自动下载到项目内的 models 目录。没有 Docker 或要改代码的 Linux 用户直接走下节源码部署。MacOSHomebrew 加源码唯一路线先用 Homebrew 装系统依赖Linux 源码部署则用apt或yum装ffmpeg和git即可brew install python3.10 git ffmpeg libsndfile克隆仓库、建虚拟环境并激活虚拟环境独立的 Python 小环境不污染系统git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/ChatTTS-ui chat-tts-ui cd chat-tts-ui python3 -m venv venv source venv/bin/activate安装项目依赖再装 CPU 版 PyTorchpip install -r requirements.txt pip install torch2.7.1 torchaudio2.7.1启动服务会自动打开浏览器python3 app.py看到Start:127.0.0.1:9966即跑通。仓库自带的 .env 已设好compilefalseMac 上无需额外改代码。跑通验证一次最小 API 请求这一节解决怎么确认服务真的能用的问题。最省事的验证是让接口直接合成一个 wav 文件curl -X POST http://127.0.0.1:9966/tts -d text你好这是一次API测试 -d voice3333 -o out.wav判断标准out.wav大于 0 字节且能正常播放同时 static/wavs 目录里多出一个新的 wav 文件即全链路成功。不想存文件的话去掉-o out.wav看返回 JSON出现code:0且audio_files里有url字段即为成功浏览器打开该 url 可试听。网页端同理输入文本、选音色、点合成能听到声音就没问题。进阶配置端口、设备、音色与后台运行这一节解决跑通之后常用的几项调整全是运行时配置不用动代码。改地址和端口编辑 .env 的WEB_ADDRESS127.0.0.1:9966改成0.0.0.0:9966或局域网 IP 后重启局域网其他设备即可访问选计算设备.env的device可设default优先 CUDA需显存 ≥4G、cpu、cuda、mpsMac 芯片换音色把 csv 或 pt 音色文件放进 speaker/ 目录网页选择音色下拉框自动出现填数字如 3333 则是随机音色同一数字在不同机器上声音可能不同合成参数都通过 /tts 传递speed默认 5 控语速temperature0.3、top_p0.7、top_k20 控自然度skip_refine1跳过文本精修可加快合成prompt可加[laugh_0]这类控制符后台运行Linux 执行nohup python3 app.py 日志按日期滚动写入 logs 目录⚠️ 避坑区高频报错排查这一节解决遇到报错不知道从哪查的问题每条按现象→原因→解法给出。下载模型报 ProxyError / proxy 类错误 → modelscope 只允许中国大陆 IP 直连 → 关闭代理后重启服务报 Missing spk_stat.pt → 魔塔镜像模型缺该文件 → 从 2Noise/ChatTTS 的 Hugging Face 仓库补下放进models/pzc163/chatTTS/asset/FileNotFoundError 指向 config/path.yaml → 模型没下完整 → 删除 models 目录重启重下Dynamo is not supported on Python 3.12 → 仅支持 Python 3.9–3.11 → 换 3.10 重建虚拟环境显存够却始终用 CPU → 装的是 CPU 版 torch → 先pip uninstall -y torch torchaudio再装 2.7.1 的 CUDA 12.8cu128构建版机器需已装 CUDA 12.8报 cannot find a working triton → 编译优化失败 → .env 保持compilefalse仓库默认即是MacOS 装 soundfile 失败 → 缺系统库 →brew install libsndfile后重试Docker 启动报用户/权限错误 → compose 需要宿主机 UID/GID →export UID$(id -u) GID$(id -g)后重新启动服务跑通后剩下的就是挑音色、调参数、接 API 了。完整参数说明看 README.md更多报错查 faq.md解决不了的问题到仓库 Issues 里提。【免费下载链接】ChatTTS-ui一个简单的本地网页界面使用ChatTTS将文字合成为语音同时支持对外提供API接口。A simple native web interface that uses ChatTTS to synthesize text into speech, along with support for external API interfaces.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/ChatTTS-ui创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考