Skill: aaroncxxx/mimo-tts-asr-255-free (version 2.5.9)

--- name: mimo-tts-asr-255-free description: >- Mimo TTS ASR 2.55 FREE 限时免费！Xiaomi MiMo V2.5 TTS + ASR 全能语音技能。 支持高质量中英文语音合成（TTS）和语音识别（ASR）。 TTS: 三款模型（精品音色 / VoiceDesign 音色设计 / VoiceClone 音色克隆）、方言支持、情感控制、多格式输出。 ASR: 音频转文字、多语言识别、方言、Code-Switch、强噪音场景。支持 API 调用和开源模型本地部署。 触发词: 语音合成 / 文字转语音 / TTS / 朗读 / 说话 / 唱歌 / 语音识别 / 转文字 / 听写 / ASR / 音色设计 / 音色克隆 / 声音克隆 / voice design / voice clone / voice / speech / read aloud / transcribe / speech-to-text / 语音转文字 / 音频转文字 / 限时免费 / free。 Use when: 用户要求将文字转为语音、朗读文本、生成音频、识别音频内容、将音频转为文字、设计音色、克隆音色。 --- # Mimo TTS ASR 2.59 FREE — 你的声音，随心所"驭" 🆓限时免费 > v2.5.9 · 面向 Agent 时代的全链路语音模型系列 · **三款 TTS 模型 + ASR 全部限时免费** ## 官方资源 / Official Links | 资源 | 链接 | |------|------| | 📖 发布公告 | [MiMo-V2.5-TTS-Series + ASR 正式发布](https://platform.xiaomimimo.com/docs/news/v2.5-tts-release) | | 📚 TTS API 文档 | [语音合成（MiMo-V2.5-TTS 系列）](https://platform.xiaomimimo.com/docs/usage-guide/speech-synthesis-v2.5) | | 📚 ASR API 文档 | [音频理解](https://platform.xiaomimimo.com/docs/usage-guide/multimodal-understanding/audio-understanding) | | 🎮 MiMo Studio 体验 | [aistudio.xiaomimimo.com/#/c](https://aistudio.xiaomimimo.com/#/c) | | 🔧 官方 Skill 仓库 | [github.com/XiaomiMiMo/MiMo-Skills](https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-Skills) | | 🤗 ASR 开源代码 | [github.com/XiaomiMiMo/MiMo-V2.5-ASR](https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-V2.5-ASR) | | 🤗 ASR 模型权重 | [huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2.5-ASR](https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2.5-ASR) | | 🤗 ASR Demo | [huggingface.co/spaces/XiaomiMiMo/MiMo-V2.5-ASR](https://huggingface.co/spaces/XiaomiMiMo/MiMo-V2.5-ASR) | | 📋 定价与限速 | [定价说明](https://platform.xiaomimimo.com/docs/pricing) | | 🌐 MiMo 开放平台 | [platform.xiaomimimo.com](https://platform.xiaomimimo.com) | ## 功能概览 / Overview ### TTS — 三款模型 | 模型 | 能力 | 场景 | |------|------|------| | 🎙️ **MiMo-V2.5-TTS** | 内置精品音色，语速/情绪/语气精细控制 | 通用语音合成 | | 🎨 **MiMo-V2.5-TTS-VoiceDesign** | 自然语言描述从零生成新音色（无需参考音频） | 游戏NPC/虚拟主播/品牌IP | | 🔁 **MiMo-V2.5-TTS-VoiceClone** | 短音频高保真克隆音色（数秒即可） | 播客克隆/配音复刻 | > ⭐ **三款模型均已限时免费** ### ASR — 语音识别 | 能力 | 说明 | |------|------| | 🌍 中英双语 | 自由切换，无需预设语种 | | 🗣️ 中文方言 | 吴语/粤语/闽南语/四川话 | | 🔀 Code-Switch | 中英混杂自然转录 | | 🎵 歌曲识别 | 中英文歌词，伴奏场景高精度 | | 🔊 强噪音 | 高噪音/远场拾音鲁棒识别 | | 👥 多说话人 | 会议等多人交叉对话 | | 📝 原生标点 | 结合韵律与语义自动标点 | > 🆓 **ASR 已开源** — [GitHub](https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-V2.5-ASR) / [HuggingFace](https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2.5-ASR) --- ## ⚙️ 配置 / Setup ### 环境变量 ```bash # TTS API Key（独立于模型推理 Key） export MIMO_API_KEY="your-tts-api-key" # ASR API Key（如与 TTS 相同可复用） export MIMO_ASR_KEY="your-asr-api-key" ``` 或通过 OpenClaw 配置： ```bash openclaw config set skills.entries.mimo-tts-asr.apiKey "your-key" ``` > ⚠️ TTS/ASR 的 API Key 独立于模型推理 Key，需前往 [platform.xiaomimimo.com](https://platform.xiaomimimo.com) 申请。 --- ## 🎙️ TTS — 语音合成 ### 基础用法 ```bash python3 "{baseDir}/scripts/tts.py" "要合成的文本" -o output.wav ``` ### 参数说明 | 参数 | 默认值 | 说明 | |------|--------|------| | `text` | (必填) | 要合成的文本 | | `-o` | `output.wav` | 输出文件路径 | | `-m` | `tts` | 模型：tts / voice-design / voice-clone | | `-v` | `mimo_default` | 音色（见音色列表） | | `-s` | 无 | 风格标签 | | `-f` | `wav` | 音频格式：wav / mp3 / ogg | | `--voice-desc` | 无 | VoiceDesign：音色描述文本 | | `--ref-audio` | 无 | VoiceClone：参考音频路径 | | `--user-msg` | 无 | 用户角色上下文（调整语气） | | `--api-key` | 环境变量 | API Key 覆盖 | | `--max-retries` | 3 | 最大重试次数 | | `--list-voices` | — | 列出可用音色 | | `--list-formats` | — | 列出可用格式 | ### 音色列表（MiMo-V2.5-TTS） | 名称 | voice 参数 | 说明 | |------|-----------|------| | MiMo-默认 | `mimo_default` | 通用女声 | | MiMo-中文 | `default_zh` | 中文女声 | | MiMo-英文 | `default_en` | 英文女声 | | MiMo-男声 | `mimo_male` | 男声 | | MiMo-童声 | `mimo_child` | 童声 | | MiMo-粤语 | `mimo_cantonese` | 粤语 | | MiMo-四川话 | `mimo_sichuan` | 四川话 | > 🎧 试听音色：[MiMo Studio](https://aistudio.xiaomimimo.com/#/c) ### 风格标签 | 风格 | 场景 | 风格 | 场景 | |------|------|------|------| | 可爱 | 撒娇、软萌 | 悲伤 | 悲伤、失落 | | 开心 | 欢快、兴奋 | 愤怒 | 愤怒、激动 | | 东北话 | 方言、搞笑 | 平静 | 平静、舒缓 | | 悄悄话 | 神秘、低语 | 惊讶 | 惊讶、意外 | | 孙悟空 | 角色扮演 | 变快/变慢 | 语速控制 | | 唱歌 | 儿歌、旋律 | | | 可组合：`-s "开心 变快"` / `-s "可爱 悄悄话"` / `-s "悲伤 变慢"` ### 行内音频标签 在文本中插入精细控制： `(停顿)` `(叹气)` `(笑声)` `(清嗓子)` `(耳语)` `(紧张)` `(小声)` `(语速加快)` `(深呼吸)` `(沉默片刻)` ### 示例 ```bash # 基础合成 python3 "{baseDir}/scripts/tts.py" "你好，今天天气真好" -o hello.wav # 方言 python3 "{baseDir}/scripts/tts.py" "哎呀妈呀，这天儿也忒冷了吧" -s "东北话" -o dongbei.wav # 英文 python3 "{baseDir}/scripts/tts.py" "Hello, how are you?" -v default_en -o hello_en.wav # 情感 python3 "{baseDir}/scripts/tts.py" "明天就是周五了，真开心！" -s "开心 变快" -o happy.wav # 唱歌 python3 "{baseDir}/scripts/tts.py" "一闪一闪亮晶晶" -s "唱歌" -o sing.wav # 男声 / 童声 / 方言 python3 "{baseDir}/scripts/tts.py" "大家好" -v mimo_male -o male.wav python3 "{baseDir}/scripts/tts.py" "妈妈我要吃糖" -v mimo_child -o child.wav python3 "{baseDir}/scripts/tts.py" "你好，今日天气好好" -v mimo_cantonese -o cantonese.wav python3 "{baseDir}/scripts/tts.py" "这个火锅巴适得很" -v mimo_sichuan -o sichuan.wav # MP3 / OGG python3 "{baseDir}/scripts/tts.py" "测试" -f mp3 -o output.mp3 python3 "{baseDir}/scripts/tts.py" "测试" -f ogg -o output.ogg # 🎨 VoiceDesign — 从描述生成新音色 python3 "{baseDir}/scripts/tts.py" "你好，欢迎来到我的世界" \ -m voice-design \ --voice-desc "一位年迈的东欧裔学者，低沉、略带嘶哑，说话节奏缓慢" \ -o scholar.wav python3 "{baseDir}/scripts/tts.py" "元气满满的一天开始啦！" \ -m voice-design \ --voice-desc "元气满满的少女，声线清脆，语尾带一点上扬" \ -o genki.wav # 🔁 VoiceClone — 用参考音频克隆音色 python3 "{baseDir}/scripts/tts.py" "这是克隆后的声音" \ -m voice-clone \ --ref-audio reference.wav \ -o cloned.wav ``` --- ## 🎧 ASR — 语音识别 ### API 调用 ```bash python3 "{baseDir}/scripts/asr.py" audio.wav python3 "{baseDir}/scripts/asr.py" audio.mp3 -o transcript.txt python3 "{baseDir}/scripts/asr.py" audio.wav --lang zh --format json ``` ### 参数说明 | 参数 | 默认值 | 说明 | |------|--------|------| | `audio` | (必填) | 音频文件路径（wav/mp3/ogg/m4a/flac） | | `-o` | stdout | 输出文件路径（默认打印到终端） | | `--lang` | `auto` | 语言：auto / zh / en / ja / ko | | `--format` | `text` | 输出格式：text / json / srt | | `--api-key` | 环境变量 | API Key 覆盖 | | `--max-retries` | 3 | 最大重试次数 | ### 输出格式 | 格式 | 说明 | 适用场景 | |------|------|----------| | `text` | 纯文本 | 快速查看 | | `json` | 带时间戳和置信度 | 程序处理 | | `srt` | SRT 字幕格式 | 视频字幕 | ### 本地部署（开源模型） ASR 已开源，支持本地部署： ```bash # 克隆仓库 git clone https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-V2.5-ASR.git cd MiMo-V2.5-ASR # 安装依赖 pip install -r requirements.txt # 使用 HuggingFace 权重 python inference.py --audio audio.wav --output result.txt ``` > 📖 详细文档：[github.com/XiaomiMiMo/MiMo-V2.5-ASR](https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-V2.5-ASR) > 🤗 在线体验：[huggingface.co/spaces/XiaomiMiMo/MiMo-V2.5-ASR](https://huggingface.co/spaces/XiaomiMiMo/MiMo-V2.5-ASR) ### 示例 ```bash # 基础转录 python3 "{baseDir}/scripts/asr.py" recording.wav # 保存到文件 python3 "{baseDir}/scripts/asr.py" meeting.mp3 -o meeting.txt # 指定语言 python3 "{baseDir}/scripts/asr.py" english.mp3 --lang en # JSON 格式（带时间戳） python3 "{baseDir}/scripts/asr.py" audio.wav --format json # SRT 字幕 python3 "{baseDir}/scripts/asr.py" video_audio.wav --format srt -o subtitles.srt ``` --- ## 🔗 TTS + ASR 联合工作流 ```bash # 1. 先识别一段音频 python3 "{baseDir}/scripts/asr.py" input.wav -o transcript.txt # 2. 修改文本后重新合成（用不同音色） python3 "{baseDir}/scripts/tts.py" "$(cat transcript.txt)" -v mimo_male -o output.wav # 3. 克隆音色后重新演绎 python3 "{baseDir}/scripts/tts.py" "$(cat transcript.txt)" \ -m voice-clone --ref-audio original.wav -o cloned.wav ``` --- ## 📋 交付 ### TTS 输出 ```bash MEDIA:output.wav ``` ### ASR 输出 直接回复转录文本，或保存到文件后回复路径。 --- ## 故障排查 | 错误 | 原因 | 解决 | |------|------|------| | 401 Invalid API Key | Key 未配置或格式错误 | 确认已配置 TTS/ASR 专用 Key | | 429 Too Many Requests | 触发限流 | 等几秒后重试（脚本自动重试） | | 500 Server Error | 服务端异常 | 稍后重试 | | 文件不存在 | 音频路径错误 | 检查文件路径 | --- ## ⚡ 推理性能优化 / Inference Optimization ### GPU 专属优化（效果最大） #### 1. 开启半精度推理 加载模型添加 `torch.float16`，显存减半、速度翻倍： ```python model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "XiaomiMiMo/MiMo-V2.5-TTS", torch_dtype=torch.float16, # 半精度 device_map="auto" ) ``` #### 2. 开启 CUDA 流 + 异步推理 避免单线程串行阻塞，适合连续 TTS/ASR 请求： ```python stream = torch.cuda.Stream() with torch.cuda.stream(stream): output = model.generate(input_ids, **kwargs) stream.synchronize() ``` #### 3. 关闭梯度计算 推理固定加上下文，减少运算开销： ```python with torch.no_grad(): output = model.generate(input_ids, **kwargs) ``` ### CPU 弱机优化（无独显必用） #### 1. 启用 ONNX Runtime 量化 将精简模型转为 ONNX + INT8 量化，CPU 速度提升 40%~60%： ```python import onnxruntime as ort session = ort.InferenceSession( "model_quant.onnx", providers=["CPUExecutionProvider"] ) ``` #### 2. 设置 CPU 核心绑定 + 推理线程数 ```python import os os.environ["OMP_NUM_THREADS"] = "4" # 推理线程数 os.environ["MKL_NUM_THREADS"] = "4" # MKL 线程数 os.environ["KMP_AFFINITY"] = "granularity=fine,compact,1,0" # CPU 核心绑定 ``` #### 3. 禁用 MKL 冗余加速 + 限制内存 防止老旧设备闪退： ```python os.environ["MKL_ENABLE_INSTRUCTIONS"] = "AVX2" # 指令集 os.environ["MALLOC_TRIM_THRESHOLD_"] = "0" # 及时释放内存 ``` ### 模型推理参数调优 #### 1. 调低采样步数 + 精简降噪系数 精简模型不需要超高降噪： ```python output = model.generate( input_ids, num_inference_steps=20, # 默认50→20，速度提升2.5x denoising_strength=0.5, # 默认0.7→0.5 ) ``` #### 2. 关闭不必要的情感/风格分支 只保留基础人声输出，减少计算： ```python output = model.generate( input_ids, emotion_prediction=False, # 关闭情感预测 style_branch=False, # 关闭风格冗余分支 ) ``` ### 快速配置脚本 使用 `--optimize` 参数自动应用优化： ```bash # GPU 半精度 + 异步 python3 "{baseDir}/scripts/tts.py" "你好" --optimize gpu -o output.wav # CPU ONNX 量化 python3 "{baseDir}/scripts/tts.py" "你好" --optimize cpu -o output.wav # 轻量模式（关闭情感/风格分支） python3 "{baseDir}/scripts/tts.py" "你好" --optimize lite -o output.wav ``` --- ## 📋 版本历史 ### v2.5.9 (2026-04-24) - ⚡ 新增推理性能优化指南（GPU/CPU 双适配） - ⚡ GPU：半精度推理、CUDA 流异步、关闭梯度计算 - ⚡ CPU：ONNX 量化、线程绑定、内存限制 - ⚡ 参数调优：采样步数、降噪系数、关闭冗余分支 - ✨ 新增 `--optimize` 快速配置参数（gpu/cpu/lite） ### v2.5.5 (2026-04-24) - 🏷️ 改名：Mimo TTS ASR 2.55 FREE - ⭐ 限时免费：三款 TTS 模型 + ASR 全部免费使用 - 📚 文档链接优化 ### v2.5.4 (2026-04-24) - ✨ 新增 VoiceDesign（音色设计）模型支持 - ✨ 新增 VoiceClone（音色克隆）模型支持 - ✨ 新增官方资源链接汇总 - ✨ ASR 新增本地部署文档（开源模型） - 📚 文档优化：对齐官方发布说明 ### v2.5.2 (2026-04-24) - ✨ TTS + ASR 一体化 - ✨ 7 种 TTS 音色 + 方言 + 情感控制 - ✨ ASR 支持 auto/zh/en/ja/ko 多语言 - ✨ ASR 输出格式：text / json / srt - ✨ 行内音频标签精细控制 - ✨ MP3/OGG/WAV 多格式支持 - ✨ 自动重试 + 限流处理


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