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inclusionAI/Ming-3.0-tts

语音合成语音克隆多语言语音

Ming-3.0-tts 是一个开源的多语言语音合成模型系列,提供 0.5B 稠密和 7.9B MoE 两种变体,支持语音克隆、语音设计、自然语言控制和副语言控制等功能。 该模型支持多种语言和方言,包括中文、英语、德语、西班牙语、法语、韩语和日语,以及四川话和粤语,并提供内置语音和情感、语速、音调、音量等属性控制。

AI 中文解读 · 根据仓库描述与 README 生成 · 2026/10/21 17:21:17 · 查看原文

值得看Python应用与服务
累计 Stars
177
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选用指南

AI 根据 README 整理 · 2026/10/21 17:21:17

使用方式

提供命令行工具和 Python API 两种使用方式,支持多种任务模式,如 TTS、语音克隆、语音设计、多语言、方言、情感、属性控制、自由形式控制和播客等。

查看 README 依据
### <a id="ming-30-tts-05b"></a>Ming-3.0-tts-0.5b ```bash python infer.py \ --model_path inclusionAI/Ming-3.0-tts-0.5b \ --task TTS \ --language_id Chinese \ --text "傍晚的风从山口吹过来,远处的云慢慢染成了金色。" \ --prompt_wav_path data/voice_presets/voice_audio/lingguang.wav \ --prompt_text "诶,你今天有空吗?我们能不能聊聊这件事啊?" \ --use_spk_emb \ --output output/tts.wav ``` Or from Python: ```python from ming_tts import MingTTS model = MingTTS("inclusionAI/Ming-3.0-tts-0.5b") model.synthesize( task="TTS", language_id="Chinese", # English for English text
| `freeform` | none by default (recommended); optional | not accepted | — | `instruction` | | `voice_design` | none | — | — | `style` | | `ip` | none | — | — | `ip` | `python infer_tiny.py --help` lists the same arguments for the command line; repeat `--prompt_wav` and `--prompt_text` for podcast. | | Ming-3.0-tts-0.5b | Ming-3.0-tts-tiny | | --- | --- | --- | | Python API | `ming_tts.MingTTS` | `ming_tiny.MingTinyTTS` | | CLI | `infer.py` | `infer_tiny.py`, `examples/one_click/` | | Preflight | `tools/preflight.py` | `tools/preflight_tiny.py` |
部署要求

0.5b 模型环境已在 NVIDIA H800-80GB 和 H20-96G 上测试,flash-attn 可选;tiny 模型推荐使用 NVIDIA H800,需要 Python 3.10.15、PyTorch 和 torchaudio 2.7.1+cu118 以及 transformers==4.46.3。

查看 README 依据
├── tokenizer_config.json # special_tokens_map.json / chat_template.jinja └── README.md ``` ## <a id="quick-start-"></a>Quick Start 🚀 ### Installation ```bash git clone https://github.com/inclusionAI/Ming-3.0-tts.git cd Ming-3.0-tts pip install -r requirements.txt # Ming-3.0-tts-0.5b ``` Or build the 0.5b Docker image (torch 2.6, CUDA 12.4, `transformers==4.46.3`): ```bash docker build -f docker/Dockerfile -t ming-tts . ``` The 0.5b environment has been tested on NVIDIA H800-80GB and H20-96G. For 0.5b, `flash-attn` is optional; inference falls back to PyTorch SDPA.
Tiny uses a separate reference inference environment: Python **3.10.15**, PyTorch and torchaudio **2.7.1+cu118** (CUDA 11.8 wheels), and `transformers==4.46.3`. Install the pinned dependencies from [requirements-tiny.txt](requirements-tiny.txt) in a dedicated environment, as other dependency versions differ from 0.5b. We recommend using NVIDIA H800 for inference. ```bash conda create -n ming-tiny python=3.10.15 -y && conda activate ming-tiny pip install -r requirements-tiny.txt ``` ### Model Download ```bash pip install "huggingface_hub[cli]"
已知限制

能力使用单独的任务模式,不支持任意组合;freeform 任务不推荐添加参考音频,且不与语音设计、内置语音、情感、方言或属性控制组合使用。

查看 README 依据
- **Multi-speaker dialogue:** generate a conversation from a script and speaker references (**tiny only**). Capabilities use separate task modes, not arbitrary combinations. See the [Cookbook](#cookbook) for supported inputs, [Performance](#performance) for benchmarks, and [Blog & Demos](https://nomorecoding.github.io/Ming-3.0-tts/) for audio examples. ## <a id="demo-video"></a>Demo Video https://github.com/user-attachments/assets/4062ba4c-7d2d-4a45-a19b-760100b79f9c ## Architecture
text="The garden will remain open until sunset, provided the weather stays clear.", controls={"ip": "US_James"}, use_zero_spk_emb=True, ) ``` ### How it is said **Freeform**: describe the voice and delivery with one natural-language instruction. Both models default to generation without reference audio; adding a reference is not recommended. Not combined with voice design, a built-in voice, emotion, dialect or attribute controls. ```python model.synthesize( task="FREEFORM", text="The old radio crackled softly as the storm moved across the valley.",

README

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收录信息

仓库创建时间
2026/10/19 15:03:25
首次达标收录
2026/10/20 15:01:51
统计更新时间
2026/10/22 19:01:00

按创建时长与累计 Stars 判断等级。首次达标收录后,即使未达当前门槛仍保留;累计 Stars 和仓库状态会定期更新。确认只有 README 及辅助文件的仓库会停止公开。

模型评估

值得看加权总分 4.0 / 5

新颖度
3.8
实用价值
4.5
成熟度
4.2
实质含量
3.6

由 Jev 模型根据仓库描述与 README 评估,2026/10/20 15:01:51 生成。评分仅供参考,不是代码、安全或许可证审查;热度等级另按创建时长与累计 Stars 计算。

仓库信息

最近推送
2026/10/21 19:04:56
许可证标识
MIT
Fork 数
11
当前状态
未归档

收录记录

按创建时长与累计 Stars 首次收录:小火
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