传统的高质量 TTS（文本转语音）模型一直以来都面临着几个核心困境：它们往往对计算资源和云端服务有较高要求，由此产生的高昂成本使得小型企业和个人开发者难以承担；更进一步，这些模型大多需要输入数十分钟甚至数小时的音频数据进行训练。这些部署和运行要求不仅提高了模型的使用门槛，还限制了 TTS 在隐私敏感场景下的应用。
最新开源的端到端语音合成模型 NeuTTS-Air，为 TTS 使用困境带来了全新解决方案。作为全球首个支持超逼真语音合成与即时语音克隆的本地运行 TTS 语言模型， NeuTTS-Air 基于 0.5B Qwen LLM 和 NeuCodec 音频编解码器，不仅在端侧部署和即时语音克隆上展现出了优异的少样本学习能力，还能泛化到嵌入式 Agent 和风格迁移等新场景，支持 3 秒音频克隆，并生成自然对话内容。
实验评估显示，NeuTTS Air 在开源模型中达到 SOTA 水平， 尤其在超真实合成和实时推理基准上。后训练引入 GGML/ONNX 支持和水印机制，在端侧 TTS 和功耗优化评测中领先开源领域，部分场景媲美闭源模型。更加值得关注的是，这款轻量化模型，可在 CPU 上完成推理，适合手机、笔记本、树莓派等设备。
「CPU 部署 NeuTTS-Air 语音克隆模型」教程链接：
NeuTTS-Air 的发布，正值行业对高效、低延迟、高逼真度 TTS 需求激增之际，尤其是在端侧部署（On-Device）和即时语音克隆领域，它降低了开发者在移动和边缘设备上部署高质量 TTS 的门槛，让「超现实」的声音不再是云端大模型的专属。
Demo 运行
01 Demo 运行阶段
1.登录 OpenBayes.com ，在「公共教程」页面，选择「NeuTTS-Air：轻量高效语音克隆模型」教程。
2.页面跳转后，点击右上角「克隆」，将该教程克隆至自己的容器中。
3.选择「NVIDIA GeForce RTX 5090」以及「PyTorch」镜像，按照需求选择「按量付费」或「包日/周/月」，点击「继续执行」。新用户使用下方邀请链接注册，可获得 4 小时 RTX 5090 + 5 小时 CPU 的免费时长！
4.等待分配资源，首次克隆需等待 3 分钟左右的时间。当状态变为「运行中」后，点击「API 地址」旁边的跳转箭头，即可跳转至 Demo 页面。请注意，用户需在实名认证后才能使用 API 地址访问功能。
02 效果演示
进入 Demo 运行页面后，在「Reference Audio」上传参考音频，在「Reference Text」文本框中输入参考文本，将克隆后希望得到的音频文本内容输入「Text to Generate」，点击「Submit」后稍等片刻即可得到克隆音频。
