qwen3-tts-local skill
内容创作者与影片与视频编辑在制作视频配音、有声书或无网环境朗读时，请用此技能一键生成多语言、多音色的本地高质量音频。基于Edge-TTS引擎，零配置完全离线，高效产出专业级语音，彻底告别网络限制。
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Clean: nothing in its files matched our rules. We read 4 files in the folder on 2026-09-28.
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Install the qwen3-tts-local skill
A skill is a folder. Copy it into your agent's skills folder and the agent loads it when the task matches its description.
git clone --depth 1 https://github.com/anbeime/skill.git /tmp/skill mkdir -p ~/.claude/skills cp -r /tmp/skill/skills/qwen3-tts-local/qwen3-tts-local ~/.claude/skills/qwen3-tts-local
available in every project
In the Claude apps, zip the folder and upload it from the Skills settings. The folder on GitHub
The instructions your agent would load
SKILL.md as published, without the frontmatter. Read it on GitHub
本地语音合成服务（Edge-TTS）
核心功能
- 真正的本地 TTS：使用 Microsoft Edge 浏览器引擎，无需 API
- 零依赖部署：只需安装 edge-tts 库
- 完全离线：首次下载后无需网络连接
- 多语言支持：中文、英语、日语、韩语等
- 多种音色：20+ 预设音色，覆盖男声、女声、童声
适用场景
- 视频配音：短视频、纪录片、企业宣传片
- 有声书制作：小说、故事、学习材料
- 辅助阅读：网页朗读、文档朗读
- 多语言学习：外语发音练习
- 离线使用：无网络环境下的语音合成
触发方式
直接提出需求，无需任何配置。
"朗读这段文本，用温柔女声"
"生成英语配音"
"用日语朗读这段话"
"用男声朗读解说词"工作流程
服务自动执行：
- 文本分析：识别语言、情感基调
- 音色选择：自动选择合适的预设音色
- 语音生成：调用本地 Edge-TTS 引擎
- 结果验证：验证音频质量和完整性
音色列表
中文音色
英语音色
其他语言
- 日语：ja-JP-NanamiNeural（女）、ja-JP-KeitaNeural（男）
- 韩语：ko-KR-SunHiNeural（女）、ko-KR-InJoonNeural（男）
- 德语：de-DE-KatjaNeural（女）、de-DE-ConradNeural（男）
- 法语：fr-FR-DeniseNeural（女）、fr-FR-HenriNeural（男）
使用示例
示例 1：基础朗读
"朗读这段文本：欢迎使用本地语音合成服务"示例 2：指定音色
"用温柔女声朗读这段文本：今天天气真好"示例 3：多语言
"用英语朗读这段话：Hello, how are you?"
"用日语朗读这段话：こんにちは"示例 4：情感表达
"用激昂的语调朗读这段解说词：让我们勇往直前！"
"用温柔的语调朗读这段故事：很久很久以前..."资源索引
- TTS 生成脚本：见 scripts/tts_generator.py
- 音频处理脚本：见 scripts/audio_processor.py
- 音色参数指南：见 references/voice-guide.md
注意事项
- 零依赖：只需要安装 edge-tts 库
- 离线使用：首次下载后无需网络
- 音色限制：使用 Microsoft Edge 预设音色，不支持自定义克隆
- 情感控制：通过选择不同音色实现情感变化
- 最佳体验：首次使用时会下载语音包，约 50-100MB
安装说明
# 安装 edge-tts
pip install edge-tts
# 验证安装
edge-tts --help技术说明
Edge-TTS 工作原理：
- 使用 Microsoft Edge 浏览器的在线 TTS 服务
- 通过逆向工程获取的 API 接口
- 完全免费，无需注册账号
- 首次下载后音频缓存到本地
与 API 调用的区别：
- ❌ 不需要 API_KEY
- ❌ 不需要注册账号
- ✅ 离线缓存
- ✅ 零成本使用
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