KittenML推出一个仅 25MB 的开源文本转语音模型Kitten TTS

KittenML推出一款名为 Kitten TTS 的新型文本转语音（TTS）模型，它以极小体积、无需 GPU 和高质量语音合成能力为特点，专为边缘设备和轻量级部署场景设计。

• GitHub：https://github.com/KittenML/KittenTTS
• 模型：https://huggingface.co/KittenML/kitten-tts-nano-0.1

尽管参数量仅为 1500 万，远小于主流 TTS 模型（通常数亿至数十亿参数），Kitten TTS 仍能生成自然、清晰的语音，在低功耗设备上实现实时推理。

为什么值得关注？

在 AI 模型普遍追求“更大更强”的趋势下，Kitten TTS 走了一条相反的路径：更小、更快、更易部署。

✅ 核心特性

• 超轻量级：模型文件小于 25 MB，可轻松嵌入移动应用、IoT 设备或浏览器。
• 纯 CPU 运行：无需 GPU 支持，可在树莓派、老旧笔记本甚至手机上流畅运行。
• 推理速度快：针对实时合成优化，延迟低，适合对话系统、辅助工具等交互场景。
• 多语音支持：提供多种高品质预训练语音，涵盖不同性别与语调风格。
• 完全开源：代码与模型均已开放，支持本地部署，无数据外传风险。

这意味着开发者可以将其集成到隐私敏感或离线环境中，例如：

• 无障碍辅助工具（为视障用户朗读文本）
• 嵌入式语音导航系统
• 教育类 App 中的发音模块
• 家庭机器人或智能玩具

轻量不等于妥协

尽管体积极小，Kitten TTS 并未完全牺牲音质。其架构经过专门压缩与蒸馏设计，在清晰度和自然度之间取得平衡，语音质量显著优于传统小型 TTS 方案（如 eSpeak 或早期 Griffin-Lim 方法）。

项目团队强调，该模型的目标不是替代 Tacotron 2、VITS 或微软 Azure TTS 等高性能服务，而是填补一个被忽视的需求空白：在资源受限设备上提供可用、可靠、本地化的语音合成能力。

“我们不需要每台设备都连接云端才能说话。”——项目文档中的简短说明

当前状态与使用方式

Kitten TTS 目前处于 开发者预览阶段，面向早期用户开放测试。项目已开源，代码托管于 GitHub，并设有 Discord 社区用于反馈与协作。

虽然尚未发布详细的技术白皮书，但从公开信息看，模型支持标准文本输入，输出为 PCM 或 WAV 格式的音频流，易于集成到现有应用中。