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国内可用的文本转语音技能,基于硅基流动(SiliconFlow)API。Use when the user wants to convert text to speech in China without VPN. Supports CosyVoice2-0.5B (multilingual, emotion c...

国内文本转语音 China TTS

功能概述

国内文本转语音 China TTS是一项面向实际任务的技能,主要用于基于硅基流动(SiliconFlow)API,国内直连,无需翻墙;支持中英日韩及粤语、四川话等方言,支持情感控制和声音克隆;

核心要点

  • 音色完整列表 → references/voices.md;
  • 使用场景与示例 → references/examples.md;
  • "把这段文字转成语音";

使用与执行

"用温柔女声朗读这段内容";"生成一个播客对话音频:[S1]... [S。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;

结果检查与注意事项

若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。

国内文本转语音 China TTS

基于硅基流动(SiliconFlow)API,国内直连,无需翻墙。 支持中英日韩及粤语、四川话等方言,支持情感控制和声音克隆。

音色完整列表 → references/voices.md 使用场景与示例 → references/examples.md

触发时机

  • "把这段文字转成语音"
  • "用温柔女声朗读这段内容"
  • "生成一个播客对话音频:[S1]... [S2]..."
  • "用粤语朗读这段话"
  • "帮我克隆这个声音来朗读"

前置配置(首次使用)

1. 访问 cloud.siliconflow.cn,手机号注册(国内直连)
2. 进入「API密钥」页面,创建并复制 API Key
3. 在 OpenClaw 中配置:
   export SILICONFLOW_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxxxxx"
   或写入 ~/.openclaw/.env

注意:使用自定义音色(声音克隆)需要完成实名认证

模型选择

日常朗读 / 博客配音 / 多语言    → CosyVoice2-0.5B(推荐首选)
播客对话 / 双人角色扮演          → MOSS-TTSD-v0.5

CosyVoice2-0.5B(推荐)

模型名:FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B
特点:
  - 支持中文、英文、日语、韩语
  - 支持中国方言:粤语、四川话、上海话、郑州话、长沙话、天津话
  - 支持情感控制:快乐、兴奋、悲伤、愤怒等
  - 8种内置音色,支持自定义声音克隆

MOSS-TTSD-v0.5(双人对话专用)

模型名:fnlp/MOSS-TTSD-v0.5
特点:
  - 专为对话场景设计,支持双人声音
  - 使用 [S1] [S2] 标签区分说话人
  - 支持声音克隆(通过 references 字段传入两个音色)
  - 适合 AI 播客、角色扮演、对话配音
  - 最大 128000 字符输入

API 调用

基础朗读(CosyVoice2,系统预置音色)

curl --location 'https://api.siliconflow.cn/v1/audio/speech' 
  --header "Authorization: Bearer $SILICONFLOW_API_KEY" 
  --header 'Content-Type: application/json' 
  --data '{
    "model": "FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B",
    "input": "你好,欢迎使用硅基流动语音合成服务。",
    "voice": "FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B:claire",
    "response_format": "mp3",
    "speed": 1.0,
    "gain": 0
  }' 
  --output output.mp3

情感控制朗读

# 在 input 开头加上情感指令,用 <|endofprompt|> 分隔
--data '{
  "model": "FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B",
  "input": "你能用高兴的情感说吗?<|endofprompt|>今天真是太开心了,马上要放假了!",
  "voice": "FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B:diana",
  "response_format": "mp3"
}'

情感指令示例:

"你能用高兴的情感说吗?<|endofprompt|>内容..."
"请用悲伤的语气朗读:<|endofprompt|>内容..."
"用激动兴奋的语调:<|endofprompt|>内容..."
"请用平静舒缓的方式:<|endofprompt|>内容..."

方言朗读

# 在 input 中自然指定方言,CosyVoice2 会识别
--data '{
  "model": "FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B",
  "input": "请用粤语朗读:<|endofprompt|>多保重,早休息。",
  "voice": "FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B:anna",
  "response_format": "mp3"
}'

支持方言:粤语、四川话、上海话、郑州话、长沙话、天津话

双人对话(MOSS-TTSD,播客场景)

curl --location 'https://api.siliconflow.cn/v1/audio/speech' 
  --header "Authorization: Bearer $SILICONFLOW_API_KEY" 
  --header 'Content-Type: application/json' 
  --data '{
    "model": "fnlp/MOSS-TTSD-v0.5",
    "input": "[S1]大家好,欢迎收听今天的节目。[S2]今天我们来聊一聊人工智能的发展。[S1]是的,最近 AI 的进步真的很惊人。",
    "voice": "fnlp/MOSS-TTSD-v0.5:alex",
    "response_format": "mp3",
    "speed": 1.0,
    "gain": 0,
    "max_tokens": 2048
  }' 
  --output podcast.mp3

⚠️ MOSS-TTSD 对话格式规则:

[S1] 标签 = 说话人1
[S2] 标签 = 说话人2
两个标签必须都出现,且交替使用
单人文本请用 CosyVoice2,不要用 MOSS-TTSD

使用自定义克隆音色(需实名认证)

# 先上传参考音频(一次性操作,30秒以内的清晰录音)
curl --location 'https://api.siliconflow.cn/v1/uploads/audio/voice' 
  --header "Authorization: Bearer $SILICONFLOW_API_KEY" 
  --form 'model="FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B"' 
  --form 'customName="my-voice"' 
  --form 'text="在一无所知中,梦里的一天结束了,一个新的轮回便会开始"' 
  --form 'file=@/path/to/reference.mp3'

# 返回 uri 字段,格式:speech:my-voice:xxxxx:xxxxx
# 将 uri 作为 voice 参数使用
curl --location 'https://api.siliconflow.cn/v1/audio/speech' 
  --header "Authorization: Bearer $SILICONFLOW_API_KEY" 
  --header 'Content-Type: application/json' 
  --data '{
    "model": "FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B",
    "input": "你好,这是我的克隆声音。",
    "voice": "speech:my-voice:xxxxx:xxxxx",
    "response_format": "mp3"
  }' 
  --output cloned.mp3

参数说明

model(必填):
  FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B   日常首选
  fnlp/MOSS-TTSD-v0.5            双人对话

input(必填):
  待转换的文字,最长128000字符
  ⚠️ 不要在文字前后加多余空格
  CosyVoice2 情感控制格式:
    "情感指令<|endofprompt|>正文内容"
  MOSS-TTSD 对话格式:
    "[S1]说话人1的内容[S2]说话人2的内容"

voice(必填):
  系统预置:FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B:alex 等
  自定义克隆:speech:name:xxxxx:xxxxx
  详细音色列表见 references/voices.md

response_format(可选,默认 mp3):
  mp3    通用,默认推荐
  wav    无损,文件较大
  opus   高压缩,适合流媒体
  pcm    原始数据,需自行处理

sample_rate(可选):
  mp3:支持 32000、44100(默认44100)
  wav/pcm:支持 8000、16000、24000、32000、44100(默认44100)
  opus:仅支持 48000

speed(可选,默认 1.0):
  范围:0.25 ~ 4.0
  0.75 = 慢速,1.0 = 正常,1.5 = 快速

gain(可选,默认 0):
  范围:-10 ~ 10(单位 dB)
  正值增大音量,负值减小音量

max_tokens(可选,仅 MOSS-TTSD):
  默认 2048,最大 4096
  input + output 总计不超过 32k tokens

stream(可选,默认 true):
  true = 流式输出(边生成边返回)
  false = 等待完整生成后返回

计费说明

计费方式:按输入文本的 UTF-8 字节数计费
  英文字母 = 1字节/字符
  中文汉字 = 3字节/字符
  
实际费用极低,新用户免费额度通常可生成数小时音频
充值方式:支付宝 / 微信,最低充值10元

文件保存路径

生成的音频文件保存到当前 OpenClaw 工作区(或当前子 Agent 工作区), 使用时间戳命名,保留所有历史音频。

路径约定

# 优先使用:当前工作区目录($OPENCLAW_WORKSPACE 或 $PWD)
OUTPUT_DIR="${OPENCLAW_WORKSPACE:-$PWD}/tts"
mkdir -p "$OUTPUT_DIR"
FILENAME="tts_$(date +%Y%m%d_%H%M%S).mp3"
OUTPUT_PATH="$OUTPUT_DIR/$FILENAME"

# 完整 curl 命令示例
curl --location 'https://api.siliconflow.cn/v1/audio/speech' 
  --header "Authorization: Bearer $SILICONFLOW_API_KEY" 
  --header 'Content-Type: application/json' 
  --data '{...}' 
  --output "$OUTPUT_PATH"

文件命名规则:tts_YYYYMMDD_HHMMSS.mp3 示例:tts_20260321_143052.mp3

子 Agent 场景:

  • 每个子 Agent 有独立工作区时,文件保存在该子 Agent 的工作区 tts/ 子目录
  • 主 Agent 调度多个子 Agent 时,各自保存各自的音频,互不干扰

输出格式

🔊 语音生成完成
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
模型:FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B
音色:claire(温柔女声)
格式:MP3 / 44100Hz
文本长度:约 X 字

已保存至:{工作区}/tts/tts_20260321_143052.mp3

播放命令:
  macOS:   afplay {上方路径}
  Linux:   mpv {上方路径} / ffplay {上方路径}
  通用:    vlc {上方路径}

常见错误处理

401  → API Key 未配置或失效,重新获取
400  → 参数错误:
       - input 含前后多余空格 → 去掉空格
       - MOSS-TTSD 缺少 [S1][S2] 标签 → 检查格式
       - voice 格式错误 → 检查音色名称
429  → 请求频率超限,稍等几秒重试
403  → 使用自定义音色但未完成实名认证
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