Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-VoiceDesign入门教程：从零开始搭建语音生成系统

Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-VoiceDesign入门教程：从零开始搭建语音生成系统

你是不是也想过，要是能像描述一个角色那样，用几句话就让AI生成一个全新的声音，那该多酷？比如，你想要一个“带着慵懒气息、略带沙哑的都市女声”，或者一个“充满活力、语速飞快的少年音”，传统语音合成工具要么让你在一堆预设音色里挑花眼，要么就得自己花大功夫去训练模型。

现在，这事儿变得简单了。Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-VoiceDesign这个模型，就是专门干这个的。它就像一个声音设计师，你只需要用自然语言告诉它你想要什么样的声音，它就能给你“造”出来。今天这篇教程，我就带你从零开始，一步步把这个强大的语音设计工具跑起来，让你也能轻松玩转声音创造。

1. 准备工作：搭建你的开发环境

在开始敲代码之前，我们得先把“舞台”搭好。这个过程不复杂，跟着做就行。

1.1 检查你的“装备”

首先，你得有一台性能还不错的电脑。因为这是一个1.7B参数的模型，对显卡有一定要求。

• 显卡（GPU）：这是最重要的。推荐使用NVIDIA的显卡，并且显存最好有8GB或以上。比如RTX 3060 12GB、RTX 3070、RTX 4060 Ti 16GB，或者更高级的型号。显存越大，跑起来越顺畅。
• 操作系统：Windows 10/11，或者Linux（如Ubuntu）都可以。Mac用户理论上也能跑，但速度可能会慢不少，因为主要优化是针对CUDA（NVIDIA的技术）。
• Python：确保你的电脑上安装了Python，版本3.8到3.12之间都行。我建议用3.10或3.11，兼容性比较好。

怎么检查呢？在Windows上，你可以按Win + R，输入cmd打开命令行，然后输入python --version看看版本。如果没有安装Python，去官网下载一个安装包装上就行。

1.2 创建独立的Python环境

这是一个好习惯，能避免你电脑上各种Python包的版本冲突。我们用conda来创建一个干净的环境。如果你没有安装conda（或者它的轻量版miniconda），先去安装一个。

打开命令行（Windows叫命令提示符或PowerShell，Mac/Linux叫终端），然后输入以下命令：

# 创建一个名为 qwen3-tts 的新环境，并指定Python版本为3.10 conda create -n qwen3-tts python=3.10 -y # 激活这个环境 conda activate qwen3-tts

激活后，你会发现命令行的最前面变成了(qwen3-tts)，这说明你已经在这个独立的环境里了，接下来安装的所有包都只在这里生效。

1.3 安装核心的Qwen3-TTS包

环境准备好了，现在安装主角。在刚才激活的(qwen3-tts)环境里，输入下面这行命令：

pip install -U qwen-tts

这个命令会从PyPI（Python的官方软件仓库）下载并安装qwen-tts包及其所有必需的依赖，比如PyTorch、Transformers等。-U参数是确保安装最新版。

注意：如果你的网络环境下载PyTorch比较慢，可能会卡住。你可以先单独安装PyTorch（去PyTorch官网根据你的CUDA版本复制安装命令），再安装qwen-tts。

1.4 安装加速工具（可选但推荐）

为了让模型跑得更快、更省显存，强烈建议安装FlashAttention-2。继续在命令行里输入：

pip install -U flash-attn --no-build-isolation

这个工具能显著提升注意力机制的计算效率。安装时如果遇到问题，可能是你的CUDA版本或编译器不匹配，可以暂时跳过这一步，基础功能不受影响。

好了，至此，所有必要的软件都已经安装完毕。是不是比想象中简单？

2. 基础概念：VoiceDesign是做什么的？

在写第一行代码前，我们花两分钟搞清楚我们要用的这个东西到底能干嘛。这样你用起来会更得心应手。

Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-VoiceDesign，这个名字可以拆开看：

• Qwen3-TTS：这是阿里通义千问团队推出的文本转语音模型系列。
• 12Hz：指的是它使用的“语音分词器”的采样率，这个技术细节你不用深究，只需要知道它关系到语音压缩和生成的效率。
• 1.7B：模型有17亿个参数，属于中等规模，在效果和速度之间取得了不错的平衡。
• VoiceDesign：核心功能，语音设计。这是它和普通TTS模型最大的不同。

普通TTS：给你一个列表，里面有“男声A”、“女声B”、“卡通音C”，你只能从里面选。VoiceDesign：给你一张白纸和一支笔（自然语言），你说：“我想要一个听起来像历经沧桑、嗓音低沉、说话慢条斯理的老教授声音。” 它就能给你生成这个声音。

所以，这个模型的输入有两个关键部分：

1. 文本：你想让这个声音说什么内容。比如：“同学们，今天我们来讲讲量子力学。”
2. 指令：用自然语言描述你想要的声音特质。这是发挥你创造力的地方！

指令怎么写很有讲究，好的描述能出好声音。这里给你几个思路：

• 从基本属性组合：“青年男性，音色清亮，语速中等偏快，带一点阳光的笑意。”
• 描述情感和语气：“用非常悲伤、近乎哽咽的语气说话，中间有长时间的停顿。”
• 结合场景想象：“深夜电台主持人，声音磁性、温柔，带有安抚人心的魔力。”
• 甚至可以是角色设定：“一个骄傲又脆弱的吸血鬼贵族，声音优雅但冰冷，每个字都拖得很长。”

记住，描述得越具体、越生动，生成的声音就越符合你的想象。接下来，我们就用代码把它实现。

3. 第一个程序：让你的AI开口说话

理论说再多，不如动手跑一遍。我们来写一个最简单的脚本，体验一下语音设计的魔力。

在你的项目文件夹里，新建一个Python文件，比如叫做first_voice.py。然后用任何文本编辑器（比如VSCode、Notepad++）或者代码编辑器打开它，把下面的代码复制进去。

import torch import soundfile as sf from qwen_tts import Qwen3TTSModel # 1. 加载语音设计模型 print("正在加载模型，这可能需要几分钟，请耐心等待...") model = Qwen3TTSModel.from_pretrained( "Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-VoiceDesign", # 指定VoiceDesign模型 device_map="cuda:0", # 使用GPU，如果只有CPU就改成 "cpu" dtype=torch.bfloat16, # 使用bfloat16精度，节省显存 attn_implementation="flash_attention_2", # 使用FlashAttention加速（如果安装了） ) print("模型加载成功！") # 2. 准备你想要合成的文本和声音描述 text_to_speak = "大家好，这是我用Qwen3-TTS语音设计模型生成的第一个声音，感觉怎么样？" voice_instruction = "年轻、充满活力的男性声音，语速轻快，带着友好的笑意。" # 3. 生成语音 print(f"正在生成语音：'{text_to_speak}'") print(f"声音描述：'{voice_instruction}'") wavs, sample_rate = model.generate_voice_design( text=text_to_speak, language="Chinese", # 文本语言是中文 instruct=voice_instruction, ) # 4. 保存生成的音频文件 output_filename = "我的第一个AI语音.wav" sf.write(output_filename, wavs[0], sample_rate) print(f"语音生成完成！已保存为：{output_filename}") print("快去听听看吧！")

代码逐行解释：

1. 导入工具包：torch是PyTorch深度学习框架，soundfile用来读写音频文件，Qwen3TTSModel是我们刚安装的Qwen3-TTS模型类。
2. 加载模型：这是最耗时的一步。from_pretrained方法会从Hugging Face模型库下载模型权重（第一次运行需要下载，大约3-4GB）。device_map=“cuda:0”告诉模型使用第一块GPU。如果你的显卡显存不足8GB，可以把dtype=torch.bfloat16改成dtype=torch.float16，或者尝试使用CPU（device_map=“cpu”，但会很慢）。
3. 定义输入：text_to_speak就是AI要说的台词。voice_instruction是关键，这里我们描述了一个“年轻活力男声”。
4. 生成语音：调用model.generate_voice_design函数，把文本、语言和指令传进去。函数会返回音频数据(wavs)和采样率(sample_rate)。
5. 保存结果：用sf.write把音频数据写入一个WAV文件。你可以用任何音乐播放器（如Windows的媒体播放器、VLC等）打开它。

运行它！

保存好first_voice.py文件，在之前那个激活了(qwen3-tts)环境的命令行里，导航到你的文件所在目录，然后运行：

python first_voice.py

第一次运行会下载模型，需要较长时间（取决于你的网速）。下载完成后，模型加载和生成过程大概需要几十秒。成功后，你会在当前文件夹里找到一个叫我的第一个AI语音.wav的文件，双击播放！

听到自己用代码“设计”出的声音，是不是很有成就感？你可以多试几次，修改voice_instruction，比如改成“沉稳的中年女声，播音腔”，或者“俏皮可爱的小女孩声音”，看看效果有什么不同。

4. 玩转声音设计：更多实用技巧

光是生成一句话不过瘾？我们来看看这个模型还有哪些好玩又实用的功能。

4.1 批量生成：一次创造多个声音

如果你需要为一段故事的不同角色生成语音，或者想测试不同指令的效果，不用一遍遍手动改代码。模型支持批量处理。

# 接在刚才的模型加载代码后面... # 准备多组文本和指令 text_list = [ “欢迎来到我们的频道。”, “今天天气真不错，不是吗？”, “请注意，前方有危险！” ] instruction_list = [ “用新闻主播般专业、沉稳的男声播报。”, “用轻松愉快、像朋友聊天一样的女声说。”, “用急促、紧张、带有警告语气的男声。” ] language_list = [“Chinese”, “Chinese”, “Chinese”] # 语言也要对应 # 批量生成 batch_wavs, sr = model.generate_voice_design( text=text_list, language=language_list, instruct=instruction_list, ) # 分别保存 for i, wav in enumerate(batch_wavs): sf.write(f“批量生成_角色{i+1}.wav”, wav, sr) print(f“批量生成了{len(batch_wavs)}个音频文件！”)

这样，一次运行就能得到三个不同风格、不同内容的语音文件，效率大大提升。

4.2 设计并克隆：创造一个可重复使用的角色音

有时候，我们不只想让角色说一句话，而是需要他在整个故事里保持同一个声音。这就需要“克隆”功能。但VoiceDesign模型本身不直接支持克隆，不过我们可以配合Base模型玩一个“组合技”。

思路是：先用VoiceDesign模型生成一段高质量的、符合角色设定的参考音频，然后用Base模型的克隆功能，以这段音频为模板，生成其他台词。

# 第一部分：用VoiceDesign创建角色参考音频 design_model = Qwen3TTSModel.from_pretrained(“Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-VoiceDesign”, device_map=“cuda:0”, dtype=torch.bfloat16) character_desc = “一位睿智的老巫师，声音沙哑而神秘，语速缓慢，每个字都仿佛蕴含着魔力。” reference_text = “命运之轮，已然开始转动。” # 这是一句有角色代表性的台词 ref_wav, ref_sr = design_model.generate_voice_design( text=reference_text, language=“Chinese”, instruct=character_desc, ) sf.write(“老巫师_参考音频.wav”, ref_wav[0], ref_sr) print(“角色参考音频已创建。”) # 第二部分：用Base模型克隆这个声音 from qwen_tts import Qwen3TTSModel clone_model = Qwen3TTSModel.from_pretrained(“Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base”, device_map=“cuda:0”, dtype=torch.bfloat16) # 创建可复用的克隆提示 clone_prompt = clone_model.create_voice_clone_prompt( ref_audio=“老巫师_参考音频.wav”, # 使用刚才生成的音频 ref_text=reference_text, ) # 现在，用这个提示来生成新的台词，声音会保持一致 new_lines = [“水晶球显示，你的旅程充满荆棘。”, “但记住，真正的力量来源于内心。”] new_wavs, sr = clone_model.generate_voice_clone( text=new_lines, language=[“Chinese”, “Chinese”], voice_clone_prompt=clone_prompt, # 关键：传入我们创建好的提示 ) for i, wav in enumerate(new_wavs): sf.write(f“老巫师_台词{i+1}.wav”, wav, sr) print(“角色语音克隆完成，新台词已生成！”)

这个技巧非常适合制作有声书、游戏配音或动画短片，能确保同一个角色的声音始终如一。

5. 常见问题与故障排除

新手在尝试过程中，难免会遇到一些“坑”。这里我总结几个最常见的问题和解决办法。

Q1：运行代码时，提示CUDA out of memory（CUDA内存不足）。

• 这是最常见的问题。说明你的显卡显存不够了。
• 解决办法：
  1. 降低精度：在加载模型时，将dtype=torch.bfloat16改为dtype=torch.float16，甚至dtype=torch.float32（但后者显存占用最大）。
  2. 使用CPU：如果显存实在太小，只能忍痛用CPU，把device_map=“cuda:0”改成device_map=“cpu”。速度会慢很多。
  3. 试试小模型：Qwen3-TTS还有0.6B参数的版本（如Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-0.6B-CustomVoice），对显存要求更低（约4GB），但功能是预设音色，不是语音设计。
  4. 关闭其他占用显存的程序，比如游戏、大型设计软件。

Q2：模型下载太慢，或者总是中断。

• 原因：从Hugging Face下载模型受网络环境影响。
• 解决办法：
  1. 使用国内镜像：如果你在国内，可以使用ModelScope。安装pip install modelscope，然后将模型路径“Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-VoiceDesign”改为“qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-VoiceDesign”（注意qwen变小写）。首次运行也会从ModelScope下载，速度通常快很多。
  2. 手动下载：用其他工具（如huggingface-cli或直接浏览器）提前把模型文件下载到本地，然后在代码里指定本地路径，如model = Qwen3TTSModel.from_pretrained(“./my_local_folder/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-VoiceDesign”)。

Q3：生成的语音听起来不自然，有机器感，或者情感不对。

• 原因：语音设计指令不够好，或者文本本身不适合该语气。
• 解决办法：
  1. 优化指令：回顾第2章的内容，把你的指令写得更具体、更多维。避免“好听的声音”这种模糊描述。
  2. 调整文本：确保文本内容和你想表达的语气是匹配的。让一个“悲伤”的声音说“我今天真开心！”，效果肯定会奇怪。
  3. 尝试不同的指令：多跑几次实验，对比“语速稍快”和“语速非常快”的区别，找到最合适的表达。

Q4：安装flash-attn失败。

• 原因：编译环境不匹配。
• 解决办法：这不是必须的。如果安装失败，在加载模型时不要传attn_implementation=“flash_attention_2”这个参数，或者将其删除。模型会使用默认的注意力实现，功能完全一样，只是速度慢一点、显存占用多一点。

走完上面这些步骤，你应该已经成功搭建了自己的语音生成系统，并且亲手创造出了几个独一无二的声音。从环境搭建到运行第一个例子，再到尝试批量生成和角色克隆，整个过程其实就是在一步步解锁这个工具的潜力。

Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-VoiceDesign最吸引人的地方，就是把声音创作的门槛降得非常低。你不需要懂复杂的声学模型，也不需要准备大量的训练数据，只要有想法，能用文字描述出来，它就能给你一个大概的雏形。虽然生成的声音可能还达不到顶级配音演员的水平，但对于视频配音、游戏角色语音、个性化语音助手、乃至有声书创作来说，已经是一个强大得惊人的起点。

你可以用它来为你的自媒体视频生成旁白，为独立游戏里的NPC配上声音，或者干脆创造一个虚拟角色和朋友聊天。多试试不同的声音描述，你会发现很多意想不到的乐趣。技术本身是工具，怎么用它来创造有趣的东西，就看你的想象力了。

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