也是时候给 AI 找个好嗓子了
最近我一直在折腾本地大模型，想给自己做一个语音助手。虽然 LLM 的回复已经很智能了，但一旦到了“开口说话”的环节，体验往往就断崖式下跌。我试过传统的 pyttsx3，也用过 Google 的 TTS，说实话，那种浓浓的“机器味”很容易让人出戏。
我一直想要这样一个工具：它的声音必须足够自然，要有呼吸感，不能像念经一样平铺直叙；其次，如果能复刻我自己的声音，或者某些特定的音色，那就更完美了。
前段时间刷 GitHub 偶然发现了 Fish Audio，体验了一下它的 Demo，当时就被惊艳到了。它不仅语调自然，而且反应速度极快。这几天刚好有空，顺手研究了一下它的 Python SDK，把玩一番后，我觉得它完全符合我对于“下一代 TTS”的想象。
什么是 Fish Audio？
简单来说，Fish Audio 是一个基于生成式 AI 的文本转语音（TTS）服务。但它和我们以前接触的那些拼接式或者早期参数化的 TTS 不太一样。
目前的 AI 语音领域，大家可能听过 ElevenLabs，它确实很强，但价格也劝退了不少人。Fish Audio 在我看来是一个非常强有力的竞争者，而且对开发者非常友好。
为什么值得关注？
传统的 TTS 往往是在“读字”，而 Fish Audio 给人的感觉是在“说话”。它能够理解文本中的情绪和停顿，生成出来的音频具有很强的情感表现力。更重要的是，它不仅支持多语种，还开放了极其强大的声音克隆功能，且延迟控制得非常好（官方宣称在 150ms 左右），这对实时交互场景来说至关重要。
为什么我会选择它？
在深入代码之前，我想先聊聊这几天使用下来的直观感受，主要有三个点打动了我：
极致的自然感
很多 TTS 最难处理的就是语气词和长句的断句。Fish Audio 在这方面处理得很细腻，它不会机械地念出每一个字，而是会根据上下文调整语调。比如一句简单的“嗯……让我想想”，它能读出那种迟疑的感觉，而不是生硬的三个字。
强大的声音克隆
这是我最喜欢的功能。以前想要训练一个自己的声音模型，可能需要录制几个小时的干音，然后在昂贵的 GPU 上跑几天。但在 Fish Audio 里，你只需要提供一段 10 秒左右的参考音频，它就能迅速捕捉到音色特点，并用这个声音把文本读出来。这种 “Zero-shot”（零样本）或 “Few-shot”（少样本）的学习能力，极大降低了定制化语音的门槛。
开发者友好的 SDK
作为一个喜欢写代码的人，我非常看重 SDK 的设计。Fish Audio 的 Python SDK 设计得非常 Pythonic，支持同步和异步调用，接口清晰，几乎没有上手难度。它是开源的，这意味着你可以随时查看源码了解底层的实现逻辑。
上手实战：用 Python 让文字“活”起来
光说不练假把式。下面我来分享一下如何在 Python 项目中快速集成 Fish Audio。
准备工作
首先，你需要去 Fish Audio 的官网注册一个账号，并申请一个 API Key。目前它提供了一定的免费额度，足够大家尝鲜和开发个人小项目了。
安装 SDK
打开终端，直接使用 pip 安装：
pip install fish-audio-sdk
场景一：最简单的文本转语音
这是最基础的用法，适合大多数非实时的场景，比如给视频生成配音，或者生成播客音频。
from fishaudio import FishAudio
from fishaudio.utils import save
# 这里替换成你自己的 API Key
client = FishAudio(api_key="YOUR_API_KEY_HERE")
text_to_speak = "你好，我是你的 AI 助手。今天天气真不错，不是吗？"
# 生成音频
# convert 方法会自动处理文本并返回音频数据
audio_bytes = client.tts.convert(text=text_to_speak)
# 将音频保存为 mp3 文件
save(audio_bytes, "hello_fish.mp3")
print("转换完成！文件已保存为 hello_fish.mp3")
你看，只需要几行代码，一段高质量的语音就生成了。client.tts.convert 接口非常直观，不需要配置复杂的参数即可获得不错的效果。
场景二：声音克隆（使用参考音频）
这个功能是重头戏。假设你有一段自己或者某个角色的录音（比如 reference_audio.wav），你想让 AI 用这个声音说一段话。
from fishaudio import FishAudio, ReferenceAudio
from fishaudio.utils import save
client = FishAudio(api_key="YOUR_API_KEY_HERE")
# 读取参考音频
with open("reference_audio.wav", "rb") as f:
ref_audio_content = f.read()
# 要生成的文本
text = "这是一个声音克隆的测试。听听看，这声音是不是很熟悉？"
# 在 convert 中传入 references 参数
audio_bytes = client.tts.convert(
text=text,
references=[
ReferenceAudio(
audio=ref_audio_content,
text="参考音频中实际说的话" # 如果知道参考音频的内容，填在这里效果更好，不填也没关系
)
]
)
save(audio_bytes, "cloned_voice.mp3")
print("克隆语音已生成！")
这里有个小技巧：如果你能提供参考音频对应的文本（Transcript），模型的克隆效果通常会更精准，因为它能更好地对齐音素和特征。
场景三：异步调用与流式传输
如果你在做一个实时对话机器人，那么等待整个音频生成完再播放肯定来不及。这时候就需要用到流式传输（Streaming）和异步调用。
import asyncio
from fishaudio import AsyncFishAudio
async def main():
client = AsyncFishAudio(api_key="YOUR_API_KEY_HERE")
# 使用 stream 方法，它返回一个生成器，可以一边生成一边播放/处理
async for chunk in client.tts.stream(text="这是一个很长的故事，我们需要一边生成一边播放，这样用户就不需要等待太久..."):
# 在这里你可以直接把 chunk 发送给前端，或者写入音频流
# write_to_stream(chunk)
pass
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
这种方式可以显著降低首字延迟（TTFB），让对话体验更加流畅。
总结与思考
在试用 Fish Audio 的这几天里，我最大的感触是：高质量音频内容的生产成本正在急剧下降。
以前我们做独立开发，想要给应用加上生动的语音交互，要么忍受机械音，要么花大价钱请配音。而现在，像 Fish Audio 这样的工具让这件事变得触手可及。
当然，目前的 AI 语音技术也不是完美的。在处理某些极其生僻的专有名词或者复杂的情绪转折时，偶尔还是会有一点点瑕疵。但我相信，随着模型的迭代，这些问题都会迎刃而解。
如果你也像我一样，正在寻找一个能让你的应用“开口说话”的方案，强烈建议你去试一试 Fish Audio。把冰冷的文字变成有温度的声音，这种体验真的很奇妙。
最后，如果你在对接过程中遇到了什么坑，或者发现了更有趣的玩法，欢迎在评论区告诉我，我们一起交流。