Fish Speech TTS 技能 v2.0.0

本地 AI 语音合成系统，支持声音克隆、情绪分析、多段合成、音色库管理。

🎯 核心功能

1. 声音克隆 — 用参考音频的音色朗读任意文本
2. 情绪分析 — 自动识别台词情绪（开心/悲伤/愤怒/惊讶/温柔/讽刺/恐惧）
3. 多段合成 — 长文本自动分割 + 情绪分段 + 停顿控制
4. 音色库管理 — 注册/管理多个角色音色，支持搜索和筛选
5. 批量配音 — 从 JSON 脚本批量生成配音

📦 前置条件

1. Fish Speech API 必须运行

cd E:fish-speech
.venvScriptsactivate
python tools/api_server.py 
  --llama-checkpoint-path checkpoints/s2-pro 
  --decoder-checkpoint-path checkpoints/s2-pro/codec.pth 
  --device cuda --half --listen 127.0.0.1:18791

2. 依赖安装

# Fish Speech 环境
cd E:fish-speech
.venvScriptsactivate
pip install -e .

# 额外依赖（音频后处理）
pip install pydub

注意: pydub 需要 FFmpeg，Windows 用户需手动安装 FFmpeg 并添加到 PATH。

🚀 快速开始

场景 1: 简单配音（无情绪分析）

E:/fish-speech/.venv/Scripts/python.exe 
  H:/OpenClaw/.openclaw/agents/moviemaster/workspace/skills/fish-speech-tts/main.py 
  tts --text "你好，世界！" 
  --output "E:/fish-speech/output/hello.mp3"

场景 2: 声音克隆

E:/fish-speech/.venv/Scripts/python.exe 
  H:/OpenClaw/.openclaw/agents/moviemaster/workspace/skills/fish-speech-tts/main.py 
  tts --text "顾栖上台缺了这件首饰，狂热粉丝能掀翻整栋场馆！" 
  --ref "D:/Project/二十四节气/配音修改/momo参考音.mp3" 
  --output "E:/fish-speech/output/momo_首饰台词.mp3"

场景 3: 智能配音（带情绪分析）

E:/fish-speech/.venv/Scripts/python.exe 
  H:/OpenClaw/.openclaw/agents/moviemaster/workspace/skills/fish-speech-tts/main.py 
  smart-tts --text "太好了！我们成功了！哈哈，真是太开心了！" 
  --ref "D:/Project/二十四节气/配音修改/momo参考音.mp3" 
  --output "E:/fish-speech/output/happy_scene.mp3" 
  --verbose

输出示例:

文本已分割为 3 段

处理第 1/3 段: 太好了！...
  ✅ 生成成功: output/temp_seg_000.mp3 (45.2 KB)

处理第 2/3 段: 我们成功了！...
  ✅ 生成成功: output/temp_seg_001.mp3 (48.1 KB)

处理第 3/3 段: 哈哈，真是太开心了！...
  ✅ 生成成功: output/temp_seg_002.mp3 (52.3 KB)

=== 情绪分析结果 ===
  段 1: happy (1200ms)
    文本: 太好了！
  段 2: happy (1500ms)
    文本: 我们成功了！
  段 3: happy (1800ms)
    文本: 哈哈，真是太开心了！

合成完成: 3/3 段成功
✅ 完整音频已生成: E:/fish-speech/output/happy_scene.mp3

场景 4: 分析台词情绪

E:/fish-speech/.venv/Scripts/python.exe 
  H:/OpenClaw/.openclaw/agents/moviemaster/workspace/skills/fish-speech-tts/main.py 
  analyze --text "对不起，我真的很难过……"

输出:

文本: 对不起，我真的很难过……
情绪: sad (强度: 0.67)
节奏: slow
停顿: 0.6s
重音: 真的

Fish Speech 参数:
  temperature: 0.60
  top_p: 0.75
  repetition_penalty: 1.10
  chunk_length: 150

场景 5: 音色库管理

添加音色

E:/fish-speech/.venv/Scripts/python.exe 
  H:/OpenClaw/.openclaw/agents/moviemaster/workspace/skills/fish-speech-tts/main.py 
  voice add 
  --id "momo_happy" 
  --name "MOMO-开心" 
  --audio "D:/Project/二十四节气/配音修改/momo参考音.mp3" 
  --description "MOMO 角色开心状态" 
  --gender "female" 
  --language "zh" 
  --emotion "happy" "excited" 
  --register

列出所有音色

E:/fish-speech/.venv/Scripts/python.exe 
  H:/OpenClaw/.openclaw/agents/moviemaster/workspace/skills/fish-speech-tts/main.py 
  voice list

按情绪筛选

E:/fish-speech/.venv/Scripts/python.exe 
  H:/OpenClaw/.openclaw/agents/moviemaster/workspace/skills/fish-speech-tts/main.py 
  voice list --emotion "happy"

同步本地库与 API

E:/fish-speech/.venv/Scripts/python.exe 
  H:/OpenClaw/.openclaw/agents/moviemaster/workspace/skills/fish-speech-tts/main.py 
  voice sync

场景 6: 批量配音

创建脚本文件 scene1.json:

[
  {
    "text": "你好，好久不见！",
    "voice_id": "momo_happy",
    "output": "scene1_line001.mp3"
  },
  {
    "text": "最近怎么样？",
    "voice_id": "momo_neutral",
    "output": "scene1_line002.mp3"
  },
  {
    "text": "对不起，我真的很想你……",
    "voice_id": "momo_sad",
    "emotion": "sad",
    "output": "scene1_line003.mp3"
  }
]

运行批量配音:

E:/fish-speech/.venv/Scripts/python.exe 
  H:/OpenClaw/.openclaw/agents/moviemaster/workspace/skills/fish-speech-tts/main.py 
  batch --script "scene1.json" --output-dir "E:/fish-speech/output/scene1/"

🧠 情绪分析引擎

支持的情绪类型

情绪识别规则

1. 关键词匹配 — 基于预设情绪关键词库
2. 标点符号影响 — 感叹号增强情绪、问号表示疑惑、省略号表示犹豫
3. 上下文提示 — 可通过 --emotion 参数手动指定情绪（覆盖自动分析）

节奏控制

• 语速: 基于情绪和句长自动判断（fast/normal/slow）
• 停顿: 句末自动插入停顿（0.3-0.8 秒）
• 重音: 识别"最+形容词"、"非常+形容词"等模式

📚 音色库管理

目录结构

voice_profiles/
├── voices.json          # 音色档案（JSON）
└── audio/               # 参考音频文件
    ├── momo_happy.mp3
    ├── momo_sad.mp3
    └── ...

音色档案字段

{
  "id": "momo_happy",
  "name": "MOMO-开心",
  "description": "MOMO 角色开心状态",
  "gender": "female",
  "age_range": "20-30",
  "language": "zh",
  "emotion_tags": ["happy", "excited"],
  "ref_audio_path": "voice_profiles/audio/momo_happy.mp3",
  "ref_text": "参考音频对应的文本（可选）",
  "registered": true,
  "metadata": {}
}

API 注册流程

1. 添加到本地库 — voice add 命令
2. 注册到 API — voice register 命令（或 --register 参数）
3. 使用已注册音色 — tts --voice-id momo_happy

🎛️ 高级用法

自定义情绪参数

E:/fish-speech/.venv/Scripts/python.exe 
  H:/OpenClaw/.openclaw/agents/moviemaster/workspace/skills/fish-speech-tts/main.py 
  tts --text "你好" 
  --temperature 0.9 
  --top-p 0.95 
  --repetition-penalty 1.2 
  --output "test.mp3"

控制停顿

E:/fish-speech/.venv/Scripts/python.exe 
  H:/OpenClaw/.openclaw/agents/moviemaster/workspace/skills/fish-speech-tts/main.py 
  smart-tts --text "第一句。第二句。第三句。" 
  --silence-ms 1000 
  --output "with_long_pause.mp3"

禁用段落停顿

E:/fish-speech/.venv/Scripts/python.exe 
  H:/OpenClaw/.openclaw/agents/moviemaster/workspace/skills/fish-speech-tts/main.py 
  smart-tts --text "连续说话不要停顿" 
  --no-silence 
  --output "no_pause.mp3"

🐍 Python API 调用

简单合成

from src.synthesizer import SimpleSynthesizer

synth = SimpleSynthesizer(api_base="http://127.0.0.1:18791")
synth.synthesize(
    text="你好世界",
    output_path="output/hello.mp3",
    ref_audio="reference.mp3"
)

智能合成（带情绪分析）

from src.synthesizer import MultiSegmentSynthesizer

synth = MultiSegmentSynthesizer(
    api_base="http://127.0.0.1:18791",
    output_dir="output"
)

results = synth.synthesize_with_analysis(
    text="太好了！我们成功了！",
    output_path="output/happy.mp3",
    ref_audio="reference.mp3",
    context={"emotion_hint": "happy"},  # 可选：手动指定情绪
    add_silence=True,
    silence_duration_ms=500
)

for r in results:
    print(f"段 {r.segment_index}: {r.emotion} - {'成功' if r.success else '失败'}")

音色库管理

from src.voice_library import VoiceLibrary

library = VoiceLibrary(library_dir="voice_profiles")

# 添加音色
profile = library.add_voice(
    voice_id="momo_happy",
    name="MOMO-开心",
    ref_audio_path="momo_ref.mp3",
    gender="female",
    emotion_tags=["happy", "excited"]
)

# 注册到 API
library.register_to_api("momo_happy")

# 列出所有音色
voices = library.list_voices()
for v in voices:
    print(f"{v.id}: {v.name} (已注册: {v.registered})")

台词分析

from src.text_analyzer import TextAnalyzer

analyzer = TextAnalyzer()
result = analyzer.analyze("顾栖上台缺了这件首饰，狂热粉丝能掀翻整栋场馆！")

print(f"情绪: {result.emotion.emotion} (强度: {result.emotion.intensity})")
print(f"节奏: {result.rhythm.speed}")
print(f"Fish Speech 参数: {result.voice_params}")

📋 参考音频要求

• 时长: 10~30 秒效果最佳
• 格式: WAV / MP3 / FLAC
• 质量: 清晰人声，无明显背景噪音
• 内容: 建议包含目标情绪的朗读

🗂️ 关键目录

⚠️ 注意事项

1. API 必须先启动 — 所有命令都依赖 Fish Speech API 运行
2. pydub + FFmpeg — 多段合成需要 pydub 和 FFmpeg
3. 中文/英文/日文效果最佳 — 支持 80+ 语言
4. 参考音频越清晰，克隆效果越好
5. 每条台词大约 3~5 秒生成时间（RTX 5090）
6. 情绪分析基于规则 — 复杂语境可能需要手动指定情绪

🔄 版本历史

v2.0.0 (2026-06-25)

• ✅ 新增情绪分析引擎
• ✅ 新增多段合成器
• ✅ 新增音色库管理
• ✅ 新增批量配音功能
• ✅ 重写 CLI 入口（main.py）
• ✅ 修复 base64 编码 bug
• ✅ 完整文档和示例

v1.0.0 (初始版本)

• ✅ 基础声音克隆
• ✅ 简单 TTS
• ✅ 批量配音（JSON 脚本）

📖 相关文档

• Fish Speech 官方文档: E:/fish-speech/docs/
• API 文档: http://127.0.0.1:18791/docs
• 技能开发指南: OpenClaw 文档

维护者: 电影大师 (moviemaster)
最后更新: 2026-06-25