【openclaw实用Skill】sherpa-onnx-tts 技能

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通过sherpa-onnx实现本地文本转语音（离线，无需云服务）。

sherpa-onnx-tts 技能是一个基于sherpa-onnx的本地文本转语音（TTS）工具，完全离线运行，不需要云服务。它支持多种操作系统（macOS、Linux、Windows），并提供高质量的语音输出。该技能特别适合需要隐私保护、离线使用或低延迟TTS的场景。

下载地址：https://github.com/openclaw/openclaw/tree/main/skills

离线TTS：完全本地运行，无需网络连接
多平台支持：支持macOS、Linux和Windows
多种语音模型：支持Piper等多种TTS模型
高质量输出：生成高质量的WAV音频文件
灵活配置：支持自定义模型、tokens文件等
易于集成：提供包装脚本，便于集成到工作流程中

当用户需要执行以下操作时，应该使用sherpa-onnx-tts技能：

需要离线文本转语音功能
需要保护隐私，不想使用云TTS服务
需要低延迟的语音生成
在没有网络连接的环境中使用TTS
需要自定义或特定的语音模型

场景1：离线语音助手

用户需要在没有网络连接的环境中使用语音助手，可以使用sherpa-onnx-tts生成语音回复。

场景2：隐私保护

用户需要保护隐私，不想将文本发送到云端，可以使用本地TTS服务。

场景3：批量音频生成

用户需要批量生成音频文件，可以使用sherpa-onnx-tts的高效处理能力。

场景4：嵌入式系统

用户需要在资源受限的嵌入式系统中使用TTS，可以使用sherpa-onnx-tts的轻量级模型。

1. 下载运行时

根据操作系统下载相应的sherpa-onnx运行时。

2. 下载语音模型

下载所需的语音模型。

3. 配置环境变量

更新~/.openclaw/openclaw.json配置文件。

4. 使用TTS

运行sherpa-onnx-tts生成语音。

使用sherpa-onnx-tts需要以下输入：

运行时目录：sherpa-onnx运行时的路径（SHERPA_ONNX_RUNTIME_DIR）
模型目录：语音模型的路径（SHERPA_ONNX_MODEL_DIR）
文本内容：要转换为语音的文本
输出文件：生成的音频文件路径
模型文件：可选，如果模型目录有多个.onnx文件
Tokens文件：可选，用于覆盖默认设置
数据目录：可选，用于覆盖默认设置

sherpa-onnx-tts提供以下输出：

音频文件：生成的WAV格式音频文件
状态信息：处理过程中的状态和错误信息

示例1：基本使用

{baseDir}/bin/sherpa-onnx-tts -o ./tts.wav "Hello from local TTS."

示例2：指定模型文件

{baseDir}/bin/sherpa-onnx-tts -o ./tts.wav --model-file model.onnx "Hello from local TTS."

示例3：指定tokens文件

{baseDir}/bin/sherpa-onnx-tts -o ./tts.wav --tokens-file tokens.txt "Hello from local TTS."

示例4：指定数据目录

{baseDir}/bin/sherpa-onnx-tts -o ./tts.wav --data-dir /path/to/data "Hello from local TTS."

模型选择

从sherpa-onnx的tts-models发布版本中选择不同的模型
根据需求选择合适的语音质量和模型大小
测试多个模型以找到最适合的语音

模型目录配置

如果模型目录有多个.onnx文件，设置SHERPA_ONNX_MODEL_FILE或传递--model-file参数
确保模型目录路径正确且可访问
可以使用--tokens-file或--data-dir覆盖默认设置

环境变量设置

在~/.openclaw/openclaw.json中配置环境变量
确保SHERPA_ONNX_RUNTIME_DIR指向正确的运行时目录
确保SHERPA_ONNX_MODEL_DIR指向正确的模型目录

PATH配置

可以将包装脚本添加到PATH中以便全局使用
使用export PATH="{baseDir}/bin:$PATH"添加到PATH
确保包装脚本具有执行权限

Windows使用

Windows用户需要使用node运行包装脚本
命令格式：node {baseDir}\bin\sherpa-onnx-tts -o tts.wav "Hello from local TTS."
注意路径分隔符的使用（Windows使用反斜杠）

性能优化

选择适合硬件的模型大小以平衡质量和速度
对于批量处理，考虑使用脚本自动化
监控内存使用，特别是在资源受限的环境中

sherpa-onnx-tts的安装包括两个部分：运行时和模型。

运行时下载：根据操作系统从GitHub发布版本下载相应的运行时包
模型下载：从sherpa-onnx的tts-models发布版本下载所需的语音模型
配置文件：更新~/.openclaw/openclaw.json配置环境变量
包装脚本：使用技能文件夹中的包装脚本或将其添加到PATH

安装完成后，确保运行时和模型目录正确配置，并且包装脚本具有执行权限。