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Qwen3-TTS

Qwen3-TTS est un projet de audio open source, créé par QwenLM (QwenLM/Qwen3-TTS sur GitHub). Il compte 13 619 étoiles sur GitHub et 1 764 forks, il est publié sous la licence Apache-2.0 et a été mis à jour pour la dernière fois sur GitHub le 17 mars 2026.

Alibaba's open voice models: expressive, streaming-capable speech with free-form voice design.

★ 13,6 k étoiles⑂ 1,8 k forksApache-2.0mis à jour mars 2026
▦ visuel — le README de ce projet ne contient aucune capture intégrable,
voici donc un emplacement réservé. Le guide ci-dessous est complet malgré tout.
// détails du projet

Détails du projet

Étoiles GitHub
13 619
Forks
1 764
Licence
Apache-2.0
Dernière mise à jour sur GitHub
17 mars 2026
Catégorie
Audio
Type de fiche
Guide d'installation complet
Site officiel
Read the docs
// fonctionnement

Comment ça marche

  1. Set up a clean environment

    Create an isolated Python 3.12 environment so the audio dependencies don't clash with your other projects.

  2. Install the package

    One pip command pulls the runtime and lets you load any released Qwen3-TTS model.

  3. Load a model and synthesize

    Pick a model size for your hardware, feed it text, and get expressive speech — with streaming for realtime use.

  4. Design or clone voices

    Describe the voice you want in words, or provide a short sample to clone it, then reuse it across projects.

// fonctionnalités

Pourquoi on l'adore

Expressive neural voices

Natural intonation and emotion, well beyond robotic reader voices.

Streaming generation

Audio starts flowing before the full text is processed — ideal for live agents and assistants.

Free-form voice design

Describe a voice in plain language (“warm, middle-aged narrator”) and get it.

Voice cloning

Clone a voice from a short sample for consistent characters and branding.

A family of sizes

Multiple released models so you can trade quality against speed and VRAM.

Apache-2.0

Permissive licensing for personal and commercial projects.

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// lancez-le

Lancez-le vous-même

  1. Step 1 — Create the environment

    Make a fresh, isolated Python 3.12 environment.

    conda create -n qwen3-tts python=3.12 -y
    conda activate qwen3-tts
  2. Step 2 — Install

    Install the qwen-tts package from PyPI.

    pip install -U qwen-tts
  3. Step 3 — Save VRAM (optional)

    Add FlashAttention 2 to cut GPU memory usage.

    pip install -U flash-attn --no-build-isolation
// cas d'usage

Ce que vous pouvez créer

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// faq

Questions fréquentes

Qwen3-TTS or Kokoro?

Qwen3-TTS brings larger, more expressive models with streaming and voice design. Kokoro is lighter and faster to run. Choose expressive depth or lightweight speed.

Do I need a GPU?

A GPU is recommended for comfortable speeds; FlashAttention 2 substantially reduces the memory footprint.

Does it stream audio?

Yes — streaming generation is a headline feature, built for realtime applications.

Who makes it?

The Qwen team at Alibaba Cloud, the same group behind the popular Qwen language models.

Can I use it commercially?

Yes — it is released under the Apache-2.0 license.

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