前言¶
在本地運行智能體時,如果每次回覆都要手動點擊朗讀按鈕,或者依賴瀏覽器端的朗讀橋插件,體驗會比較割裂。本地朗讀插件可以繞過網頁,直接從本機揚聲器播放語音。
dsh-local-tts 是爲 DeepSeek Harness(DSH)提供的本地朗讀插件,支持兩種語音合成引擎:Style-Bert-VITS2(本地)和 edge-tts(微軟在線語音)。
功能概覽¶
- 兩種引擎:本地 SBV2 / 在線 edge,可按配置切換或按語言自動分流
- 多音色:SBV2 每個音色對應一個模型 + 說話人,可自己訓練/克隆
- 按語言自動切換:中文 / 日文 / 英文自動判斷,沒有對應音色時跳過
- 只念正文:只讀助手回覆裏的文字塊,工具調用、思考過程、代碼塊都跳過
- 防話癆:Markdown 剝掉、每輪最多念
maxChars字 - 熱重載:配置文件改動 1.5 秒內生效
安裝與啓用¶
# 從 GitHub 裝
dsh plugin --profile desktop add github:lihaiyang616/dsh-local-tts
安裝完成後重啓 DSH。首次啓動會生成配置 ~/.dsh/local-tts.json(沒設 DSH_HOME 時)。
在 DSH 輸入框發送命令即可控制:
| 命令 | 作用 |
|---|---|
/voice-on |
打開自動朗讀 |
/voice-off |
關閉自動朗讀(正在唸的也會停) |
/voice-status |
查看開關、引擎、服務器、最近錯誤 |
也可以直接讓助手調用 local_tts_set_autospeak,或者手動改 ~/.dsh/local-tts.json 裏的 autoSpeak——改完 1.5 秒內生效。
配置速查¶
| 字段 | 說明 |
|---|---|
provider |
sbv2 / edge / auto |
autoSpeak |
是否自動朗讀 |
sessions |
要朗讀的會話 id;[] = 所有加載中的會話 |
maxChars |
每輪最多念多少字,默認 300 |
language |
auto / zh / jp / en |
languageVoices |
語言 → 音色名 |
voices |
SBV2 音色列表:modelName 必填,languages 填它會的語言 |
edge |
edge-tts 的 python 路徑、voice、rate、volume、pitch |
ffmpegPath |
mp3 轉 wav 用;留空則用 PATH 裏的 ffmpeg |
使用示例¶
中文:edge-tts¶
- 建一個 Python 環境並安裝 edge-tts:
python -m venv $env:USERPROFILE\.dsh\venvs\edge-tts
$env:USERPROFILE\.dsh\venvs\edge-tts\Scripts\python.exe -m pip install edge-tts
-
確認有 ffmpeg(
ffmpeg -version;Windows 可用winget install Gyan.FFmpeg) -
在
~/.dsh/local-tts.json裏設置:
{
"provider": "edge",
"edge": {
"pythonPath": "C:/Users/你/.dsh/venvs/edge-tts/Scripts/python.exe",
"voice": "zh-CN-XiaoxiaoNeural",
"rate": "+0%",
"volume": "+0%",
"pitch": "+0Hz"
},
"ffmpegPath": "C:/path/to/ffmpeg.exe"
}
/voice-on試試。可選音色:zh-CN-XiaoxiaoNeural(曉曉,女)、zh-CN-YunxiNeural(雲希,男)、zh-CN-XiaoyiNeural(曉伊)等。
本地 + 自己克隆音色:Style-Bert-VITS2¶
- 本機跑起 SBV2 的 API 服務(默認 5000 端口):
cd Style-Bert-VITS2
.\env\python.exe server_fastapi.py
-
模型放進
model_assets/<模型名>/,服務會把它們列在GET /models/info -
在配置裏寫
"provider": "sbv2"和voices:
{
"provider": "sbv2",
"serverUrl": "http://127.0.0.1:5000",
"defaultVoice": "ling",
"languageVoices": { "jp": "ling" },
"voices": [
{ "name": "ling", "modelName": "Ling-v2", "speakerName": "Ling v2", "languages": ["jp"] }
]
}
一個 SBV2 模型只擅長它訓練時的語言。日文模型念中文會出怪聲或直接失敗——中文請用中文模型,或直接用 edge 方案。auto 模式會按文字語言分流:日文走 SBV2、其它走 edge。
工具¶
| 工具 | 作用 |
|---|---|
local_tts_say |
立刻朗讀一段文字(可指定 voice / language 試聽) |
local_tts_status |
查看引擎、服務器、音色、隊列、最近錯誤 |
local_tts_stop |
停止當前朗讀並清空隊列 |
local_tts_set_autospeak |
打開/關閉自動朗讀 |
注意事項¶
- 自動朗讀時,SBV2 音色和語言對不上會跳過,原因在
local_tts_status裏 - 播放只支持 wav;Windows 用 PowerShell SoundPlayer,Linux 需要
aplay,macOS 用afplay - 沒有圖形設置頁,配置就是
~/.dsh/local-tts.json - edge-tts 需要聯網;SBV2 需要你自己把服務跑起來
隱私¶
- 用 SBV2 時:只發到
serverUrl(默認本機127.0.0.1),不聯網 - 用 edge 時:文字會發給微軟的語音服務(要念的內容會離開本機)
- 臨時 wav 放系統臨時目錄,播放完即刪
生態背景¶
DSH 理念是「一切皆插件」,社區目錄是獨立站點,與 DeepSeek / 幻方無官方從屬關係。
- 插件目錄:https://www.skillhub.cn/plugins/lihaiyang616/dsh-local-tts
- GitHub:https://github.com/lihaiyang616/dsh-local-tts