blind/执行文档_音频素材制作.md

# 《林夏》音频素材本地制作执行文档

> **前置文档**：`林夏.md`（游戏设计）、`SOP_AI音频生产.md`（生产规范）
> **执行环境**：本机 WSL2 · RTX 5090 32GB · FFmpeg 7.0
> **TTS 主链路**：**VoxCPM2**（见 `林夏.md` §7.2），批量脚本 `audio/batch_tts_voxcpm.py`
> **TTS 备用**：CosyVoice2-0.5B（见附录 B）
> **目标**：按 SOP 规范在本地生产全部音频素材

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## 0. 本机资源清单

| 资源 | 路径 / 状态 | 用途 |
|---|---|---|
| **VoxCPM2** | `bash /home/xsl/AutoVideo/start-voxcpm.sh` → `http://127.0.0.1:8000` | **TTS 主链路**（声音克隆 + 合成） |
| CosyVoice 2.0 (0.5B) | `/home/xsl/tools/CosyVoice` · conda env: `cosyvoice` | TTS 备用（见附录 B） |
| FFmpeg 7.0 | `/usr/local/bin/ffmpeg` | 音频格式转换、响度归一化、听筒效果 |
| GPU | RTX 5090 32GB | 跑 VoxCPM2 / CosyVoice 推理 |
| MuseTalk | `/home/xsl/work/MuseTalk` | **注意：这是唇形同步工具，不是 TTS** |

> **SOP 中的 MiniMax / 豆包 API 全部替换为本地 VoxCPM2**。音乐（Suno）、音效（ElevenLabs SFX）、环境采样（Freesound）仍走云端。
> CosyVoice2 保留作为备用方案（见附录 B），仅在 VoxCPM2 表现不佳时切换。

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## 1. 环境部署

### 1.1 创建项目目录结构

```bash
cd /home/xsl/blind
mkdir -p audio/{00_raw/{tts,music,sfx,ambience,ringtone},01_processed/{tts,music,sfx,ambience,ringtone},02_final/{tts,music,sfx,ambience,ringtone},03_qa_reports,99_legal}
mkdir -p voice/{linxia,mom,azhe,xiaomei,zhounan,hr,anan,dorm_a,dorm_b,dorm_c,delivery,system}  # 各角色参考音频
```

### 1.2 启动 VoxCPM2 服务

```bash
# 启动 VoxCPM2 TTS 服务
bash /home/xsl/AutoVideo/start-voxcpm.sh
# uvicorn 服务: http://127.0.0.1:8000
```

验证服务可用：
```bash
curl -s http://127.0.0.1:8000/docs | head -5
# 应返回 API 文档页面
```

**VoxCPM2 API 接口**（详见 `林夏.md` §7.2）：
- `POST /v1/voices` — 注册参考音频（wav_base64）→ 返回 voice_id
- `POST /v1/speech` — 合成语音（text + voice_id）→ 返回 WAV
- 输出格式：48kHz 16-bit PCM WAV

### 1.4 验证 FFmpeg

```bash
ffmpeg -version | head -1
# 预期输出: ffmpeg version 7.0.2-static

# 测试 loudnorm 滤镜
ffmpeg -f lavfi -i "sine=frequency=440:duration=1" -af "loudnorm=I=-16:TP=-1:LRA=11" -y /tmp/test_loudnorm.wav
echo "FFmpeg loudnorm 可用"
```

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## 2. 角色参考音频准备（关键步骤）

VoxCPM2 的声音克隆需要**每个角色一段参考音频**（WAV 格式）。参考音频的音色决定了最终 TTS 的音色。参考音频存放在 `voice/{角色}/` 目录下（详见 `林夏.md` §7.3 角色音色配置）。

### 2.1 参考音频来源方案

| 角色 | 音色要求 | 参考音频获取方案 |
|---|---|---|
| `mom` 妈妈 | 50 岁，温柔克制 | 方案 A：找一位 45-55 岁女性朋友录 15 秒朗读（最佳）；方案 B：从影视作品中截取合适片段 |
| `azhe` 阿哲 | 27 岁，理性偏冷 | 从播客/有声书截取年轻男声冷淡片段 |
| `xiaomei` 小美 | 24 岁，活泼 | 找年轻女性朋友录制，或从 vlog 截取 |
| `zhounan` 周南 | 26 岁，温和拘谨 | 播客/有声书截取温和男声 |
| `hr` HR 王姐 | 38 岁，知性 | 新闻女主播或播客截取 |
| `anan` 安安 | 23 岁，可爱 | 年轻女性活泼语调截取 |
| `dorm-a/b/c` | 三个不同年轻女声 | 需要 3 段风格不同的女声参考 |
| `delivery` 外卖小哥 | 30 岁，北方腔 | 短视频/影视截取 |
| `system` 系统 | 中性 AI 女声 | VoxCPM2 注册一个中性女声参考音频 |
| `self-3y` 3年前自己 | 同 xiaomei 基底 | 复用 xiaomei 参考音频，调速度和音调 |

### 2.2 参考音频制作规格

- **时长**：5-20 秒（推荐 10 秒左右）
- **格式**：WAV，16kHz 以上采样率
- **内容**：完整的中文句子（需同时记录对应文字）
- **质量**：干声为主，避免底噪、混响、BGM

存放路径：`voice/{角色代号}/`（与 `林夏.md` §7.3 保持一致）

```bash
# 如果参考音频不是 wav 或采样率不对，用 FFmpeg 转换
ffmpeg -i input.mp3 -ar 16000 -ac 1 voice/mom/ref.wav
```

### 2.3 创建参考音频记录表

在 `voice/` 下创建 `ref_manifest.txt`，记录每条参考音频对应的文字：

```
mom/ref.wav | 今天天气不错，妈妈给你做了红烧排骨，等你回来吃饭。
azhe/ref.wav | 好的，我知道了，那件事明天再说吧。
xiaomei/ref.wav | 哎你猜怎么着，今天路上遇到一个超级搞笑的事！
zhounan/ref.wav | 嗯，其实我也不太确定，就是觉得应该跟你说一声。
hr/ref.wav | 好的，那我们下周三前把流程走完，有什么问题随时联系我。
anan/ref.wav | 天呐天呐你快来！这边超级好玩的！
dorm_a/ref.wav | 嘿你们看看我，今天升职了！请大家吃饭！
dorm_b/ref.wav | 恭喜恭喜啊，太厉害了，我就知道你行的。
dorm_c/ref.wav | 嗯，不错，对了夏夏怎么不说话啊。
delivery/ref.wav | 你好你的外卖到了，放门口了啊，麻辣烫注意别洒了。
```

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## 3. TTS 生产流程

### 3.1 VoxCPM2 声音克隆流程

**前置**：确认 VoxCPM2 服务已启动（§1.2）。

**单条合成步骤**：
1. 将角色参考音频注册为 voice_id：`POST /v1/voices`（wav_base64）
2. 调用合成接口：`POST /v1/speech`（text + voice_id）
3. 获得 48kHz 16-bit PCM WAV
4. 用 FFmpeg atempo 调速（按 `林夏.md` §7.3 各角色语速配置）
5. 保存到 `audio/00_raw/tts/`

**角色音色目录**（与 `林夏.md` §7.3 一致）：
```
voice/
├── linxia/     # 林夏（speed 1.00）
├── mom/        # 妈妈（speed 0.92）
├── azhe/       # 阿哲（speed 1.05）
├── xiaomei/    # 小美（speed 1.10，醉态 0.95）
├── zhounan/    # 周南（speed 0.95）
├── hr/         # HR 王姐（speed 1.00）
├── anan/       # 安安（speed 1.15）
├── dorm_a/     # 室友 A（speed 1.10）
├── dorm_b/     # 室友 B（speed 1.00）
├── dorm_c/     # 室友 C（speed 0.95）
└── delivery/   # 外卖小哥（speed 1.20）
```

### 3.2 用批量脚本生产（主力方式）

使用项目自带的 VoxCPM2 批量合成脚本：

```bash
# 确保 VoxCPM2 服务已启动
bash /home/xsl/AutoVideo/start-voxcpm.sh

# 批量合成所有台词
python audio/batch_tts_voxcpm.py --source voice

# 只合成特定角色
python audio/batch_tts_voxcpm.py --source voice --role linxia

# 干跑查看任务列表
python audio/batch_tts_voxcpm.py --source voice --dry-run
```

脚本读取 `voice/` 目录下的参考音频，按 `林夏.md` §7.3 角色配置自动注册 voice_id 并批量合成。输出到 `audio/00_raw/tts/`。

### 3.3 长戏分段处理

SOP §5.3 规定：**超过 30 秒的台词必须分段录制**。

**妈妈 4'17" 长语音（第 16 条）分 8 段**：

| 段号 | 文件名 | 台词 | 情绪提示 |
|---|---|---|---|
| 1 | `lv11_0200_mom_voice_01_seg1` | "夏夏。妈妈知道你今天电话不接。妈妈不催你，就是想跟你说一件事。" | gentle, hesitant |
| 2 | `lv11_0200_mom_voice_01_seg2` | "你24了对吧。妈妈24那年——你应该没听我说过——" | gentle, nostalgic |
| 3 | `lv11_0200_mom_voice_01_seg3` | "那时候妈妈在广州，给一个香港老板做秘书，1995年。那年我也被分手过。也被开除过。一模一样的春天。" | gentle, sad but holding back |
| 4 | `lv11_0200_mom_voice_01_seg4` | "那年我哭得特别难看。后来呢？后来就没什么后来了。我回了老家，认识了你爸，生了你。" | gentle, releasing |
| 5 | `lv11_0200_mom_voice_01_seg5` | "我跟你说这个不是想跟你说什么都会过去——我想跟你说，那年夏天我没死，是因为我外婆每天晚上都给我打一个电话。" | gentle, emotional |
| 6 | `lv11_0200_mom_voice_01_seg6` | "她不说什么，就问我今天吃饭了没。" | gentle, peaceful |
| 7 | `lv11_0200_mom_voice_01_seg7` | "我现在打给你，你不接也没事。妈妈给你发个语音，你什么时候想听就听。你不用回我。" | gentle, tender |
| 8 | `lv11_0200_mom_voice_01_seg8` | "你今天接了好多电话吧。妈妈不打扰你了。晚安。" | gentle, almost smiling |

每段单独合成后用 FFmpeg 拼接（见 §4.3）。

**小美醉语音（第 09 条）分 4 段**，speed 调低到 0.95，每段间加长停顿。

**周南 4 段长讲述（第 13 条）** 每段独立合成，段间留 800ms 静音。

### 3.4 系统 TTS

系统提示音（播报状态、念选项等）用 VoxCPM2 注册一个中性女声参考音频：

1. 准备一段清晰的中性女声参考音频（如新闻播报片段），存入 `voice/system/`
2. 通过 `POST /v1/voices` 注册为 system voice_id
3. 用 `POST /v1/speech` 合成所有系统语句

系统语句示例：
- "阿哲，发来1条语音。8秒。"
- "是否回复？"
- "一，好，明天寄。二，你怎么不自己来拿。三，你那边都好吗。四，什么都不说。"
- "妈妈3条未读、小美1条已读、阿哲1条未播放"

### 3.5 self-3y 三版预录

使用与 `xiaomei` 同基底参考音频，但调整 speed 为 +0.05（即 1.15）：

| 版本 | 文件名 | 内容要求 | 情绪 |
|---|---|---|---|
| 明朗版 | `lv11_0030_self-3y_voice_01` | 3 年前刚来北京，对一切新鲜 | 兴奋带紧张 |
| 迷茫版 | `lv11_0030_self-3y_voice_02` | 3 年前已经累了 | 假装坚强 |
| 温柔版 | `lv11_0030_self-3y_voice_03` | 写给未来的自己 | 平静有力 |

> 台词需要编剧写好，每版约 50 秒。

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## 4. 后期处理（FFmpeg）

### 4.1 单条 TTS 标准处理链

```bash
# 变量
INPUT="audio/00_raw/tts/lv11_2103_mom_call_01_v1.wav"
OUTPUT="audio/01_processed/tts/lv11_2103_mom_call_01_v1.wav"

# 完整处理链（一条命令）:
# [1] 高通 80Hz 去低频噪
# [2] 压缩器 4:1
# [3] 响度归一化到 -16 LUFS
# [4] 限制峰值 -1 dBTP
ffmpeg -i "$INPUT" \
  -af "highpass=f=80,\
acompressor=threshold=-18dB:ratio=4:attack=20:release=250,\
loudnorm=I=-16:TP=-1:LRA=11,\
alimiter=limit=0.891" \
  -ar 48000 -sample_fmt s16 -ac 1 \
  -y "$OUTPUT"
```

### 4.2 加听筒效果（电话 / 微信语音形态）

```bash
INPUT="audio/01_processed/tts/lv11_2103_mom_call_01_v1.wav"
OUTPUT="audio/01_processed/tts/lv11_2103_mom_call_01_v1_phone.wav"

# 模拟手机听筒: HPF 300Hz + LPF 3.4kHz + 轻微饱和
ffmpeg -i "$INPUT" \
  -af "highpass=f=300:poles=2,\
lowpass=f=3400:poles=2,\
equalizer=f=1500:t=q:w=1:g=1,\
acompressor=threshold=-20dB:ratio=3:attack=5:release=50" \
  -y "$OUTPUT"
```

> **例外**：`mom` 第 16 条 4'17" 长语音**不加听筒效果**——SOP 设计意图是"完整音质版"。

### 4.3 长戏分段拼接

```bash
# 1. 先给每段加 200ms 静音头尾
for seg in audio/00_raw/tts/lv11_0200_mom_voice_01_seg*.wav; do
  ffmpeg -i "$seg" \
    -af "adelay=200|200,apad=pad_dur=0.2" \
    -y "${seg%.wav}_padded.wav"
done

# 2. 生成拼接文件列表
ls audio/00_raw/tts/lv11_0200_mom_voice_01_seg*_padded.wav | \
  sed "s/^/file '/" | sed "s/$/'/" > /tmp/concat_list.txt

# 3. 拼接 + crossfade
ffmpeg -f concat -safe 0 -i /tmp/concat_list.txt \
  -af "acrossfade=d=0.05:c1=tri:c2=tri" \
  -y audio/00_raw/tts/lv11_0200_mom_voice_01_full.wav

# 注意：FFmpeg concat + acrossfade 只支持两个输入。
# 多段拼接需要逐段 crossfade，或直接 concat 后人工检查接缝。
# 推荐方案：先 concat 拼接，段间 200ms 静音已经足够自然。
ffmpeg -f concat -safe 0 -i /tmp/concat_list.txt \
  -c copy \
  -y audio/00_raw/tts/lv11_0200_mom_voice_01_full.wav
```

### 4.4 批量后期处理脚本

```bash
#!/bin/bash
# 批量处理 00_raw/tts/ → 01_processed/tts/
# 用法: bash audio/process_tts.sh

for f in audio/00_raw/tts/lv11_*.wav; do
  basename=$(basename "$f")
  output="audio/01_processed/tts/$basename"

  # 跳过已处理的
  [ -f "$output" ] && echo "跳过: $basename" && continue

  echo "处理: $basename"
  ffmpeg -i "$f" \
    -af "highpass=f=80,\
acompressor=threshold=-18dB:ratio=4:attack=20:release=250,\
loudnorm=I=-16:TP=-1:LRA=11" \
    -ar 48000 -sample_fmt s16 -ac 1 \
    -y "$output" 2>/dev/null

  echo "  → $output"
done

echo "TTS 后期处理完成"
```

### 4.5 最终打包（wav → ogg）

```bash
#!/bin/bash
# 01_processed → 02_final (ogg Vorbis q=5)
for f in audio/01_processed/tts/*.wav; do
  basename=$(basename "${f%.wav}.ogg")
  output="audio/02_final/tts/$basename"
  ffmpeg -i "$f" -c:a libvorbis -q:a 5 -y "$output" 2>/dev/null
done
echo "OGG 打包完成"
```

### 4.6 角色专属后期（按 SOP §4.2 配置卡）

```bash
# mom: 高频衰减 -3dB + 轻 reverb
ffmpeg -i input.wav -af "equalizer=f=5000:t=h:w=2000:g=-3" -y output.wav

# azhe: 中频衰减 -2dB（"闷"感）
ffmpeg -i input.wav -af "equalizer=f=2000:t=q:w=1:g=-2" -y output.wav

# delivery: 低频衰减 -6dB（模拟听筒）
ffmpeg -i input.wav -af "equalizer=f=200:t=h:w=200:g=-6" -y output.wav

# self-3y: 高频衰减 -2dB + 底噪（录音笔质感）
ffmpeg -i input.wav \
  -af "equalizer=f=5000:t=h:w=2000:g=-2" \
  -y output.wav
# 底噪可以后续叠加一层轻微白噪声
```

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## 5. 音乐素材（Suno）

音乐生产仍走 Suno 云端，按 SOP §6 操作。

### 5.1 操作步骤

1. 登录 Suno（需要 Pro 订阅）
2. 选 Custom Mode
3. 按 SOP §6.2 的 4 段曲 Prompt 生成
4. 每段跑 2 轮（出 4 首候选），选最佳
5. 用 Extend 延长到目标时长
6. 下载 WAV 格式到 `audio/00_raw/music/`

### 5.2 铃声生成

按 SOP §6.3 的 9 个角色铃声 Prompt 在 Suno 生成。
下载到 `audio/00_raw/ringtone/`。

### 5.3 音乐后期处理

```bash
# 音乐处理: 削 AI 浊感 + 响度 -18 LUFS
for f in audio/00_raw/music/*.wav; do
  basename=$(basename "$f")
  ffmpeg -i "$f" \
    -af "equalizer=f=350:t=q:w=1.5:g=-2,\
loudnorm=I=-18:TP=-1:LRA=11" \
    -ar 48000 \
    -y "audio/01_processed/music/$basename" 2>/dev/null
done
```

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## 6. 音效素材（ElevenLabs SFX）

### 6.1 操作步骤

1. 登录 ElevenLabs（Creator 订阅，含 Sound Effects）
2. 按 SOP §7.2 的 Prompt 逐条生成
3. **每条跑 3 次**，挑最佳
4. 下载后转 WAV：
   ```bash
   # ElevenLabs 默认 mp3，转为 wav
   for f in audio/00_raw/sfx/*.mp3; do
     ffmpeg -i "$f" -ar 48000 -y "${f%.mp3}.wav" && rm "$f"
   done
   ```

### 6.2 音效后期

```bash
# 短音效响度 -14 LUFS
for f in audio/00_raw/sfx/*.wav; do
  basename=$(basename "$f")
  ffmpeg -i "$f" \
    -af "loudnorm=I=-14:TP=-1:LRA=11" \
    -ar 48000 \
    -y "audio/01_processed/sfx/$basename" 2>/dev/null
done
```

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## 7. 环境底噪（Freesound）

### 7.1 操作步骤

1. 按 SOP §8.1 的清单在 Freesound 搜索
2. 过滤：CC0 优先，≥ 44.1kHz，下载 WAV
3. 文件名加 Freesound ID：如 `amb_apartment_night_fs123456.wav`
4. **立刻登记到版权表**

### 7.2 环境底噪后期

```bash
# 环境底噪处理: HPF 60Hz + LPF 12kHz + 响度 -22 LUFS
for f in audio/00_raw/ambience/*.wav; do
  basename=$(basename "$f")
  ffmpeg -i "$f" \
    -af "highpass=f=60,lowpass=f=12000,\
loudnorm=I=-22:TP=-3:LRA=11" \
    -ar 48000 -ac 2 \
    -y "audio/01_processed/ambience/$basename" 2>/dev/null
done
```

### 7.3 单声道转假性立体声

```bash
# 如果下载到的是单声道，做假性立体声
INPUT="audio/01_processed/ambience/amb_apartment_night.wav"
OUTPUT="audio/01_processed/ambience/amb_apartment_night_stereo.wav"

ffmpeg -i "$INPUT" \
  -filter_complex "\
[0:a]asplit=2[L][R];\
[R]adelay=12|12,equalizer=f=8000:t=q:w=1:g=1[Rd];\
[L][Rd]amerge=inputs=2[out]" \
  -map "[out]" -ac 2 \
  -y "$OUTPUT"
```

---

## 8. QA 验收

### 8.1 响度检查脚本

```bash
#!/bin/bash
# 检查所有已处理音频的响度
echo "=== TTS 响度检查 (目标 -16 LUFS) ==="
for f in audio/01_processed/tts/*.wav; do
  result=$(ffmpeg -i "$f" -af "loudnorm=print_format=json" -f null - 2>&1 | \
    grep -A1 '"input_i"' | tail -1 | tr -d ' ",' | cut -d: -f2)
  echo "  $(basename "$f"): ${result} LUFS"
done

echo ""
echo "=== 音乐响度检查 (目标 -18 LUFS) ==="
for f in audio/01_processed/music/*.wav; do
  result=$(ffmpeg -i "$f" -af "loudnorm=print_format=json" -f null - 2>&1 | \
    grep -A1 '"input_i"' | tail -1 | tr -d ' ",' | cut -d: -f2)
  echo "  $(basename "$f"): ${result} LUFS"
done

echo ""
echo "=== 环境底噪响度检查 (目标 -22 LUFS) ==="
for f in audio/01_processed/ambience/*.wav; do
  result=$(ffmpeg -i "$f" -af "loudnorm=print_format=json" -f null - 2>&1 | \
    grep -A1 '"input_i"' | tail -1 | tr -d ' ",' | cut -d: -f2)
  echo "  $(basename "$f"): ${result} LUFS"
done
```

### 8.2 验收流程

1. **自检**：跑响度检查脚本，确认所有文件在目标范围 ±1 LUFS
2. **单条听感**：用耳机逐条听，标记不满意的（记录到 `03_qa_reports/`）
3. **上下文听感**：把同一时间段的所有音频按时间轴拼起来完整听一遍
4. **不满意的重做**：回到 §3 重新合成，调参或换参考音频

---

## 9. 执行顺序总结

```
第 1 步 · 启动 VoxCPM2 + 部署环境 (§1)
    ↓    约 30 分钟
第 2 步 · 准备参考音频到 voice/ (§2)  ← 这一步最关键，音色质量取决于此
    ↓    约 1-3 天（需要找人录音或搜集素材）
第 3 步 · 系统 TTS 先行 (§3.4)       ← 最简单的先跑通 VoxCPM2 流程
    ↓    约 1 小时
第 4 步 · 短台词批量生产 (§3.2 batch_tts_voxcpm.py)
    ↓    约 3-4 小时
第 5 步 · 长戏分段录制 (§3.3)
    ↓    约 2-3 小时
第 6 步 · 后期处理 (§4)
    ↓    约 2-3 小时
第 7 步 · 铃声 + 音乐 (§5)         ← 可与 TTS 并行
    ↓    约 3 小时
第 8 步 · 音效 (§6)                ← 可与 TTS 并行
    ↓    约 3 小时
第 9 步 · 环境底噪 (§7)            ← 可与 TTS 并行
    ↓    约 2 小时
第 10 步 · QA 验收 (§8)
    ↓    约 4-6 小时
第 11 步 · 最终打包 (§4.5)
    ↓    约 30 分钟
完成
```

---

## 附录 A · 常见问题

**Q: VoxCPM2 生成的语音有电流声/杂音？**
A: 检查参考音频质量。参考音频必须干净无噪，采样率 ≥ 16kHz。

**Q: 语速不自然？**
A: 用 FFmpeg atempo 调速（范围 0.5-2.0）。如果调速后音质下降，改为在合成文本中加标点控制节奏（句号=长停顿，逗号=短停顿）。

**Q: 怎样让同一个音色听起来"醉了"？**
A: TTS 通常没有情绪控制参数。替代方案：
1. 在文本中插入省略号、重复字来模拟口齿不清
2. 后期用 FFmpeg 轻微变速+加混响：
   ```bash
   ffmpeg -i drunk.wav -af "atempo=0.95,aecho=0.8:0.7:40:0.3" -y drunk_fx.wav
   ```

**Q: VoxCPM2 服务无法启动？**
A: 确认 `bash /home/xsl/AutoVideo/start-voxcpm.sh` 正常。确认 GPU 可用：`nvidia-smi`。

**Q: 生成很慢？**
A: RTX 5090 应该很快（远超实时）。如果慢，检查是否误用了 CPU。

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## 附录 B · CosyVoice2 备用方案

> **仅在 VoxCPM2 表现不佳或不可用时使用。** 正常生产流程请走 §1-§3 的 VoxCPM2 主链路。

### B.1 环境验证

```bash
conda activate cosyvoice
cd /home/xsl/tools/CosyVoice
python -c "
import sys
sys.path.append('third_party/Matcha-TTS')
from cosyvoice.cli.cosyvoice import CosyVoice2
model = CosyVoice2('pretrained_models/CosyVoice2-0.5B')
print('CosyVoice2 加载成功，采样率:', model.sample_rate)
"
```

### B.2 WebUI 启动

```bash
conda activate cosyvoice
cd /home/xsl/tools/CosyVoice
python webui.py --port 8001  # 注意：用 8001 避免与 VoxCPM2 的 8000 端口冲突
```

模式选择：**3s极速复刻**（上传参考音频 + 对应文字 → 合成）。

### B.3 批量脚本

CosyVoice2 版批量脚本为 `audio/batch_tts.py`（区别于主力脚本 `audio/batch_tts_voxcpm.py`）。
用法：`conda activate cosyvoice && python audio/batch_tts.py`