Instructions to use MomoSoft/Nagomi with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Supertonic
How to use MomoSoft/Nagomi with Supertonic:
from supertonic import TTS tts = TTS(auto_download=True) style = tts.get_voice_style(voice_name="M1") text = "The train delay was announced at 4:45 PM on Wed, Apr 3, 2024 due to track maintenance." wav, duration = tts.synthesize(text, voice_style=style) tts.save_audio(wav, "output.wav")
- Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
| license: mit | |
| library_name: sherpa-onnx | |
| pipeline_tag: text-to-speech | |
| tags: | |
| - text-to-speech | |
| - tts | |
| - on-device | |
| - sherpa-onnx | |
| - supertonic | |
| language: | |
| - en | |
| - zh | |
| - ja | |
| # Nagomi — Supertonic-3 神經語音模型 | |
| 這個 repo 存放 **Nagomi(和み)** on-device AI 陪伴 app 使用的神經語音模型, | |
| 直接轉存自 sherpa-onnx 官方釋出的 | |
| `sherpa-onnx-supertonic-3-tts-int8-2026-05-11`。 | |
| App 在執行時下載其中 4 個 ONNX 圖(約 145 MB)到裝置,於本機合成英/中/日語音。 | |
| ## 檔案 | |
| | 檔案 | 大小 | 用途 | | |
| |---|---|---| | |
| | `duration_predictor.int8.onnx` | ~3.7 MB | 時長預測 | | |
| | `text_encoder.int8.onnx` | ~36 MB | 文字編碼 | | |
| | `vector_estimator.int8.onnx` | ~78 MB | flow-matching 向量估計 | | |
| | `vocoder.int8.onnx` | ~26 MB | 聲碼器 | | |
| | `tts.json` | — | 模型設定 | | |
| | `unicode_indexer.bin` | — | 字元索引 | | |
| | `voice.bin` | — | 語者風格 | | |
| | `LICENSE` | — | MIT 授權 | | |
| ## 授權 | |
| MIT —— 見 `LICENSE`。模型來源為 sherpa-onnx(k2-fsa)與 Supertonic 上游專案。 | |
| ## 使用 | |
| App 端透過 `SupertonicModelManager` 以下列 base URL 下載 4 個 ONNX 圖: | |
| ``` | |
| https://huggingface.co/MomoSoft/Nagomi/resolve/main/ | |
| ``` | |