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dsh-gptsovits-tts

Gptsovits Tts

让你的 DSH 用自己的声音说话:本地 GPT-SoVITS 音色朗读、右侧边栏换音色、拖一段声音就能一键训练新音色。

插件会安装到这里;不确定时保持 web。

npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:Nuoyi207/dsh-gptsovits-tts#325a96c8041b87ead2c13d102a87a3dbecca6781
README兼容性版本

兼容性与来源证明

Gptsovits Tts 以 dsh-gptsovits-tts 发布,当前版本为 0.2.0。Plugin Hub 会校验它的 manifest,并保存精确安装来源,便于复现安装结果。

DSH 兼容范围
*
运行环境
web
发布来源
github
Registry 更新时间
2026/10/25

版本

0.2.0stable
2026/10/25

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最新版
0.2.0
DSH
*
HMR
重启进程
Tree shaking
未声明可安全裁剪
解包体积
未提供
文件数
未提供
Surface
web
许可证
MIT
发布源
github
GitHub
★ 0
周下载
0
最近提交
2026/10/25
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Modlens@liustack/modlens面向仅支持文本的 LLM 的插件视觉能力,由免费的 Antigravity CLI 提供支持Vision Routerdsh-vision-router为仅支持文本的 DeepSeek Harness agents 提供视觉能力:内置免费视觉链路和像素级工具。除非配置为严格仅限本地使用,否则远程视觉提供商(包括默认的免费回退服务)会接收图像内容。Tool Describe Image@linxin666/dsh-tool-describe-image面向模型的 describe_image 工具,用于 dsh Web GUI:通过在兼容 OpenAI 的端点调用视觉语言模型,为文本模型提供图像理解能力,以描述一张图像(本地路径、http(s) URL 或附件引用)。可热插拔 —Video Storyboarddsh-video-storyboard将视频转换为可引用的分镜图:每个镜头一帧,单元格大小根据剪辑密度调整(1/1 … 1/8),按行排列以尽量减少图片数量,并提供模型可引用的带时间戳索引和可覆盖的分级映射。

README

dsh-gptsovits-tts

让你的 DSH 用自己的声音说话。 这个插件本身不含任何模型代码,语音合成的能力全部来自开源项目 GPT-SoVITS(作者 花儿不哭 / RVC-Boss),用的是它的 V2ProPlus 版本。推理全部在本机 GPU 完成,不联网、不上传任何音频。

  • 🔊 朗读:DSH 回复自动朗读,每条消息底部有「▶ 朗读 / ⏸ 暂停」按钮
  • 🎭 换音色:右侧边栏「语音模型」面板,卡片点一下即切换(约 1 秒),可试听、编辑、移除
  • 🎓 训新音色:把录音/视频拖进面板,自动分离人声 → 切片 → 识别 → 训练 → 注册,全程不碰命令行
  • ⚡ 快:9 字回复首包约 0.35 秒(p50),句间无空档(合成与播放并行)
  • 💾 省显存:常驻约 1.2–1.3 GB,空闲 10 分钟自动卸载,下次说话自动加载

致谢

这个插件能说话,99% 的功劳不是我的:

  • GPT-SoVITS —— 作者 花儿不哭(GitHub: RVC-Boss)。语音合成、音色克隆、一键训练的全部能力都来自这个开源项目,连运行时用的也是它官方整合包里的环境。本项目做的是把它包成 DSH 插件:朗读、侧边栏面板、引擎自动安装这些外围工作。
  • 以及 GPT-SoVITS 站在其肩膀上的那些工作:SoVITS / VITS、HuBERT、chinese-roberta-wwm-ext-large、BigVGAN、eres2net 说话人向量、FunASR 语音识别、UVR5 人声分离等。

觉得这个插件的音色好听、训练顺手的话,请去给 GPT-SoVITS 点个 Star —— 那才是这份能力的来源。


安装

# 从 GitHub 安装(无需 npm)
dsh plugin --profile web add github:Nuoyi207/dsh-gptsovits-tts
# 已发布到 npm 时也可以按包名装
dsh plugin --profile web add <包名>

装好重启 DSH,右侧边栏会出现「语音模型」标签页。

首次使用

第一次打开面板会看到「语音引擎 未就绪」:

  1. 点 下载并安装(约 11.4 GB,切 7 片,支持断点续传与 sha256 校验);
  2. 完成后自动解压、启动本地合成服务,面板出现音色卡片;
  3. 已经装过 GPT-SoVITS 的,可点 用已有目录… 直接指定(目录里要有 runtime/ 与 GPT_SoVITS/)。

引擎默认放在 %LOCALAPPDATA%\dsh-gptsovits-tts\engine,与 DSH 升级无关;想换位置改配置项 engineDir。

用法

场景操作
自动朗读默认开启;每条消息底部也有「▶ 朗读」按钮
换朗读音色面板卡片上的 设为朗读
试听卡片上的 试听(播完自动切回默认音色)
语速配置项 speed(1.0 为原速)
导入已有权重新增音色 → 选 GPT / SoVITS 权重 → 选或拖 3–10 秒参考音频 → 自动识别台词 → 保存
训练新音色切到 训练 分段 → 填名字 → 拖入素材 → 选轮数(默认 SoVITS 8 / GPT 15)→ 开始

训练至少需要约 1 分钟有效人声(切片 + 识别之后);训练期间合成暂停,结束后自动恢复并把新音色加入列表。

安装器的磁盘策略:边下载边解压(下完一片 → 校验 → 解压 → 删片), 峰值占用约「最大分片 + 解压后总量」≈ 12 GB,而不是「全部分片 + 解压后」≈ 23 GB。 开始前会用 statfs 检查可用空间,不够就直接报中文错误(需要多少 / 可用多少)。

常见问题

为什么第一次要下 11 GB? 引擎包含 Python、PyTorch(CUDA)、GPT-SoVITS 底模与声码器,塞不进 npm 包。只下一次,之后所有音色共用。

显存不够 / 没有 NVIDIA 显卡? 需要 CUDA 11.8 兼容驱动。8 GB 显存(如 RTX 2080)可跑 V2ProPlus;更小的卡建议开「空闲释放显存」。

下载很慢或中断? 分片下载,中断后重新点「下载并安装」会从断点继续;也可以手动解压到任意目录后用「用已有目录…」。

杀毒软件报警? 包内含 python 与 torch 二进制,流程是「下载后解压执行」,容易被误判。每片下载完都校验 sha256,不过会自动删除重下。

声音版权? 内置诺艾尔 / 爱莉希雅音色仅用于功能演示,版权归原权利人;正式使用请导入或训练你有权使用的音色。

配置项

键默认说明
enabledtrue总开关
voiceautoauto 跟随面板里的默认音色,也可写死音色 id
speed1语速倍数
autoSpeaktrue回复自动朗读
debounceMs350回复停顿多久后开始朗读
engineDir空(默认)引擎目录
autoDownloadtrue引擎缺失时自动下载
downloadBase空(内置地址)引擎分片下载根,可自建镜像

音色配置(voices.json)、导入的参考音频、训练产物都在 %LOCALAPPDATA%\dsh-gptsovits-tts\data, 与引擎目录分开:重装或升级引擎不会丢音色。

架构

DSH Host 插件 (lib/index.js)
  ├─ 监听 session/event → 抽正文 → 防抖 → POST /speak
  ├─ /gptsovits/* 反代到本地服务
  └─ lib/engine.js:下载 / 校验 / 解压 / 定位引擎

本地合成服务 (lib/server/server.py,FastAPI :9866)
  ├─ 载入 GPT-SoVITS 权重,缓存每个音色的参考特征
  ├─ 合成:分句 → GPT(语义) → SoVITS(声码) → wav
  └─ 播放:winsound 队列,支持暂停 / 继续 / 空闲卸载

客户端 (lib/client.js)
  ├─ 右侧边栏「语音模型」:音色卡片 / 训练页 / 引擎向导
  └─ 消息操作栏:朗读、暂停、继续

开发

node test/plugin_unit.mjs
node test/plugin_client.test.mjs
node test/plugin_routes.test.mjs

用本机已有引擎调试:写一份 %LOCALAPPDATA%\dsh-gptsovits-tts\paths.json 指向你的整合包(字段 pythonPath / repoPath / serverScript / logPath)。

引擎打包与发布流程见 docs/发布指南.md。

License

代码 MIT。GPT-SoVITS 及其预训练权重遵循上游协议;内置音色仅供演示。

开发

node test/run_all.mjs   # 7 个套件