bdim/Canto
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Canto/README.zh.md

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Qwen3-TTS WebUI

⚠️ 注意： 本项目由大量 AI 生成，目前处于不稳定状态。稳定版将在 Releases 中发布。

非官方 基于 Qwen3-TTS 的文本转语音 Web 应用，支持自定义语音、语音设计和语音克隆，提供直观的 Web 界面。

这是一个非官方项目。如需查看官方 Qwen3-TTS 仓库，请访问 QwenLM/Qwen3-TTS。

English Documentation

功能特性

  • 自定义语音：预定义说话人语音
  • 语音设计：自然语言描述创建语音
  • 语音克隆：上传音频克隆语音
  • 双后端支持：支持本地模型和阿里云 TTS API 切换
  • 多语言支持：English、简体中文、繁體中文、日本語、한국어
  • JWT 认证、异步任务、语音缓存、暗黑模式

界面预览

桌面端 - 亮色模式

亮色模式

桌面端 - 暗黑模式

暗黑模式

桌面端 - 语音设计列表

语音设计列表

桌面端 - 保存语音设计对话框

保存语音设计

桌面端 - 语音克隆

语音克隆

移动端 - 亮色与暗黑模式

移动端亮色模式 移动端暗黑模式

移动端 - 设置与历史记录

移动端设置 移动端历史记录

技术栈

后端: FastAPI + SQLAlchemy + PyTorch + JWT

  • 使用 PyTorch 直接推理 Qwen3-TTS 模型
  • 异步任务处理与批量优化
  • 支持本地模型 + 阿里云 API 双后端

前端: React 19 + TypeScript + Vite + Tailwind + Shadcn/ui

安装部署

环境要求

  • Python 3.9+ 并支持 CUDA（用于本地模型推理）
  • Node.js 18+（用于前端）
  • Git

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/bdim404/Qwen3-TTS-WebUI.git
cd Qwen3-TTS-webUI

2. 下载模型

重要: 模型不会自动下载，需要手动下载。

详细信息请访问官方仓库：Qwen3-TTS 模型

进入后端目录：

cd qwen3-tts-backend
mkdir -p Qwen && cd Qwen

方式一：通过 ModelScope 下载（推荐中国大陆用户）

pip install -U modelscope

modelscope download --model Qwen/Qwen3-TTS-Tokenizer-12Hz --local_dir ./Qwen3-TTS-Tokenizer-12Hz
modelscope download --model Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-CustomVoice --local_dir ./Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-CustomVoice
modelscope download --model Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-VoiceDesign --local_dir ./Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-VoiceDesign
modelscope download --model Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base --local_dir ./Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base

可选的 0.6B 模型（更小、更快）：

modelscope download --model Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-0.6B-CustomVoice --local_dir ./Qwen3-TTS-12Hz-0.6B-CustomVoice
modelscope download --model Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-0.6B-Base --local_dir ./Qwen3-TTS-12Hz-0.6B-Base

方式二：通过 Hugging Face 下载

pip install -U "huggingface_hub[cli]"

hf download Qwen/Qwen3-TTS-Tokenizer-12Hz --local-dir ./Qwen3-TTS-Tokenizer-12Hz
hf download Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-CustomVoice --local-dir ./Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-CustomVoice
hf download Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-VoiceDesign --local-dir ./Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-VoiceDesign
hf download Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base --local-dir ./Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base

可选的 0.6B 模型（更小、更快）：

hf download Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-0.6B-CustomVoice --local-dir ./Qwen3-TTS-12Hz-0.6B-CustomVoice
hf download Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-0.6B-Base --local-dir ./Qwen3-TTS-12Hz-0.6B-Base

最终目录结构：

Qwen3-TTS-webUI/
├── qwen3-tts-backend/
│   └── Qwen/
│       ├── Qwen3-TTS-Tokenizer-12Hz/
│       ├── Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-CustomVoice/
│       ├── Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-VoiceDesign/
│       └── Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base/

3. 后端配置

cd qwen3-tts-backend

# 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 安装 Qwen3-TTS
pip install qwen-tts

# 创建配置文件
cp .env.example .env

# 编辑配置文件
# 本地模型：设置 MODEL_BASE_PATH=./Qwen
# 仅阿里云 API：设置 DEFAULT_BACKEND=aliyun
nano .env  # 或使用其他编辑器

重要的后端配置 (.env 文件)：

MODEL_DEVICE=cuda:0              # 使用 GPU（或 cpu 使用 CPU）
MODEL_BASE_PATH=./Qwen           # 已下载模型的路径
DEFAULT_BACKEND=local            # 使用本地模型用 'local'，API 用 'aliyun'
DATABASE_URL=sqlite:///./qwen_tts.db
SECRET_KEY=your-secret-key-here  # 请修改此项！

启动后端服务：

# 使用 uvicorn 直接启动
uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload

# 或使用 conda（如果你喜欢）
conda run -n qwen3-tts uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload

验证后端是否运行：

curl http://127.0.0.1:8000/health

4. 前端配置

cd qwen3-tts-frontend

# 安装依赖
npm install

# 创建配置文件
cp .env.example .env

# 编辑 .env 设置后端地址
echo "VITE_API_URL=http://localhost:8000" > .env

# 启动开发服务器
npm run dev

5. 访问应用

在浏览器中打开：http://localhost:5173

默认账号：

  • 用户名：admin
  • 密码：admin123456
  • 重要: 登录后请立即修改密码！

生产环境部署

用于生产环境：

# 后端：使用 gunicorn 或类似的 WSGI 服务器
cd qwen3-tts-backend
gunicorn main:app -w 4 -k uvicorn.workers.UvicornWorker -b 0.0.0.0:8000

# 前端：构建静态文件
cd qwen3-tts-frontend
npm run build
# 使用 nginx 或其他 Web 服务器提供 'dist' 文件夹

配置

后端配置

后端 .env 关键配置：

SECRET_KEY=your-secret-key
MODEL_DEVICE=cuda:0
MODEL_BASE_PATH=../Qwen
DATABASE_URL=sqlite:///./qwen_tts.db

DEFAULT_BACKEND=local

ALIYUN_REGION=beijing
ALIYUN_MODEL_FLASH=qwen3-tts-flash-realtime
ALIYUN_MODEL_VC=qwen3-tts-vc-realtime-2026-01-15
ALIYUN_MODEL_VD=qwen3-tts-vd-realtime-2026-01-15

后端选项：

  • DEFAULT_BACKEND: 默认 TTS 后端，可选值：local 或 aliyun
  • 本地模式: 使用本地 Qwen3-TTS 模型（需要配置 MODEL_BASE_PATH）
  • 阿里云模式: 使用阿里云 TTS API（需要用户在设置页面配置 API 密钥）

阿里云配置：

  • 用户需要在 Web 界面的设置页面添加阿里云 API 密钥
  • API 密钥经过加密后安全存储在数据库中
  • 超级管理员可以控制是否为所有用户启用本地模型
  • 获取阿里云 API 密钥，请访问 阿里云控制台

前端配置

前端 .env：

VITE_API_URL=http://localhost:8000

使用说明

切换后端

  1. 登录 Web 界面
  2. 进入设置页面
  3. 配置您偏好的后端：
    • 本地模型：选择"本地模型"（需要超级管理员启用本地模型）
    • 阿里云 API：选择"阿里云"并添加您的 API 密钥
  4. 选择的后端将默认用于所有 TTS 操作
  5. 也可以通过 API 的 backend 参数为单次请求指定不同的后端

管理阿里云 API 密钥

  1. 在设置页面找到"阿里云 API 密钥"部分
  2. 输入您的阿里云 API 密钥
  3. 点击"更新密钥"保存并验证
  4. 系统会在保存前验证密钥的有效性
  5. 可随时使用删除按钮删除密钥

API

POST /auth/register          - 注册
POST /auth/token             - 登录
POST /tts/custom-voice       - 自定义语音（支持 backend 参数）
POST /tts/voice-design       - 语音设计（支持 backend 参数）
POST /tts/voice-clone        - 语音克隆（支持 backend 参数）
GET  /jobs                   - 任务列表
GET  /jobs/{id}/download     - 下载结果

Backend 参数：

所有 TTS 接口都支持可选的 backend 参数来指定使用的 TTS 后端：

  • backend: "local" - 使用本地 Qwen3-TTS 模型
  • backend: "aliyun" - 使用阿里云 TTS API
  • 如果不指定，则使用用户的默认后端设置

特别鸣谢

本项目基于阿里云 Qwen 团队开源的 Qwen3-TTS 官方仓库构建。特别感谢 Qwen 团队开源如此强大的文本转语音模型。

许可证

Apache-2.0 license

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