Kokoro-82M 是一个仅有 8200 万参数的文本转语音 (TTS) 模型，却以其小巧的体积和出色的性能在 TTS 领域引起了广泛关注。该模型由 hexgrad 创建，并在 TTS Spaces Arena 中排名第一 1，超越了 XTTS v2、MetaVoice 和 Fish Speech 等参数量更大的模型 2。Kokoro-82M 的成功表明，传统的 TTS 模型可能具有比预期更陡峭的缩放法则（Elo vs 计算/数据/参数）3。它能够在参数和训练数据量远低于其他模型的情况下达到顶尖水平，这确实是一个突破性的成就 4。

模型架构

Kokoro-82M 基于 StyleTTS 2 1 和 ISTFTNet 3 架构，采用仅解码器架构，无需扩散或单独的编码器 1。这种架构选择有助于其在保持高质量输出的同时将参数数量降至最低 4。模型由 Li 等人设计 3，并由 Discord 上的 @rzvzn 训练 3。

训练数据

Kokoro-82M 仅使用少于 100 小时的音频数据进行训练，这明显少于许多竞争模型 1。训练 Kokoro v0.19 的总成本和时间约为 400 美元，使用了 1 个 A100 80GB GPU，训练时间约为 500 小时 5。训练数据包括 3：

公共领域音频
Apache、MIT 等许可的音频
由大型供应商的封闭 TTS 模型生成的合成音频

值得注意的是，训练数据不包括来自开放 TTS 模型或“自定义语音克隆”的合成音频 3。数据集主要由长篇阅读和叙述组成，没有对话数据 1。

评估指标

Kokoro-82M 的评估指标是 Elo 评级 3，该评级用于衡量模型在 TTS Spaces Arena 中的性能 2。在竞技场中排名靠前的语音是 Bella 和 Sarah 的 50-50 混合 3。

模型特点

高效率: 尽管体积相对较小（8200 万参数），但 Kokoro-82M 在 TTS 基准测试中的 Elo 评级方面优于更大的模型 1。
低数据需求: 使用不到 100 小时的音频数据进行训练，明显少于许多竞争模型（例如 XTTS v2、MetaVoice、Fish Speech）1。
语音包: 包括 10 个独特的语音包（例如 Bella、Sarah、Adam、Michael、Emma 等），允许不同的语音选项 1。
ONNX 支持: 提供 ONNX 版本，可高效部署和推理 1。
开源: 模型代码和预训练模型已开源 1。
实时性: GPU 上的实时系数 (RTF = 生成时间 / 总聆听时长) 据报道约为 0.01 RTF 或更低，这意味着生成速度比实时快 100 倍 5。
音素输出: 该模型生成 24kHz 音频，并提供音素输出，可用于高级用例，例如微调特定词汇的发音 4。

与其他 TTS 模型的比较

与 StyleTTS 2 和 ISTFTNet 等其他 TTS 模型相比，Kokoro-82M 具有以下优势 1：

表 1：Kokoro-82M 与 StyleTTS 2 和 ISTFTNet 的比较

然而，Kokoro-82M 也存在一些局限性 2：

不支持语音克隆: 由于训练数据集较小（<100 小时），因此缺乏语音克隆功能 1。
依赖于 espeak-ng: 依赖于外部 g2p（grapheme-to-phoneme）工具 espeak-ng 来处理字素到音素的转换，这可能会引入故障模式 1。这是因为 Kokoro-82M 没有将 g2p 功能直接构建到模型中，而是将此任务交给了外部系统 espeak-ng 1。
并非所有任务的最佳: 虽然高效，但 Kokoro-82M 在某些任务上的表现可能不如更大的模型（例如 1B+ 参数的扩散 Transformer 或 MLLM，如 GPT-4o）1。
多语言支持有限: 目前仅支持英语（美国和英国口音），尽管在架构上可行多语言功能 1。

使用方法

Hugging Face 演示

您可以通过 Hugging Face Spaces 上的 Kokoro-TTS 演示来试用 Kokoro-82M 模型 3：

访问 Kokoro-TTS 页面。
选择一个语音。可用的选项包括：

Bella
Sarah
Adam
Michael

输入要转换为语音的文本。
点击“提交”按钮。

系统将使用所选语音将文本转换为语音。

在 Google Colab 上运行 Kokoro-82M

您也可以在 Google Colab 或 Lightning.AI 上运行以下代码来使用 Kokoro-82M 模型 4：

Python

# 1️⃣ 安装依赖项 ! git lfs install ! git clone https://huggingface.co/hexgrad/Kokoro-82M %cd Kokoro-82M ! apt-get -qq -y install espeak-ng > /dev/null 2>&1 ! pip install -q phonemizer torch transformers scipy munch

# 2️⃣ 构建模型并加载默认语音包 from models import build_model import torch device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' MODEL = build_model('kokoro-v0_19.pth', device) VOICE_NAME = [ 'af', # 默认语音是 Bella 和 Sarah 的 50-50 混合 'af_bella', 'af_sarah', 'am_adam', 'am_michael', 'bf_emma', 'bf_isabella', 'bm_george', 'bm_lewis', 'af_nicole', 'af_sky', ][0] VOICEPACK = torch.load(f'voices/{VOICE_NAME}.pt', weights_only=True).to(device) print(f'Loaded voice: {VOICE_NAME}') # 3️⃣ 调用 generate 函数，该函数返回 24khz 音频和使用的音素 from kokoro import generate text = "How could I know? It's an unanswerable question. Like asking an unborn child if they'll lead a good life. They haven't even been born." audio, out_ps = generate(MODEL, text, VOICEPACK, lang=VOICE_NAME[0]) # 语言由 VOICE_NAME 的第一个字母决定： # 🇺🇸 'a' => 美国英语 => en-us # 🇬🇧 'b' => 英国英语 => en-gb # 4️⃣ 显示 24khz 音频并打印输出音素 from IPython.display import display, Audio display(Audio(data=audio, rate=24000, autoplay=True)) print(out_ps)

应用场景

Kokoro-82M 在各种应用场景中具有潜力，例如 1：

语音助手
有声读物
游戏配音

Kokoro 社区

Kokoro 社区可以通过 Discord 服务器访问 3。截至 2025 年 1 月 21 日，预计新版本的 Kokoro 模型将于 1 月底发布 3。您可以加入社区以获取模型的最新进展和未来发展方向 1。

总结

Kokoro-82M 是一款高效且强大的 TTS 模型，以其最小的计算和数据需求提供了高质量的语音合成。它在基准测试中的成功和易用性使其成为 TTS 领域的强大竞争者。 Kokoro-82M 仅用 8200 万参数和不到 100 小时的训练数据就实现了最先进的性能，这挑战了 TTS 领域现有的缩放法则，并为开发更高效的 TTS 模型开辟了新的可能性 3。随着新版本的发布和社区的不断发展，Kokoro-82M 有望在未来发挥更大的作用。

引用的著作

1. Kokoro-82M: The best TTS model in just 82 Million parameters | by ..., 访问时间为一月 25, 2025， https://medium.com/data-science-in-your-pocket/kokoro-82m-the-best-tts-model-in-just-82-million-parameters-512b4ba4f94c

2. README.md · hexgrad/Kokoro-82M at f46e48206b39d24fa5a406b34f0324a71d377c13 - Hugging Face, 访问时间为一月 25, 2025， https://huggingface.co/hexgrad/Kokoro-82M/blob/f46e48206b39d24fa5a406b34f0324a71d377c13/README.md

3. hexgrad/Kokoro-82M - Hugging Face, 访问时间为一月 25, 2025， https://huggingface.co/hexgrad/Kokoro-82M

4. Kokoro-82M — When smaller means better in text-to-speech | UnfoldAI, 访问时间为一月 25, 2025， https://unfoldai.com/kokoro-82m/

5. [Second Take] Kokoro-82M is an Apache TTS model : r/LocalLLaMA - Reddit, 访问时间为一月 25, 2025， https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1hwf4jm/second_take_kokoro82m_is_an_apache_tts_model/

6. How to use Kokoro-82M, the best TTS LLM - YouTube, 访问时间为一月 25, 2025， https://www.youtube.com/watch?v=vxVdns5zWxA

规格参数