ChatLLM.cpp 宣布支持 Qwen3-TTS 模型：C++ 驱动的文本转语音新能力
Reddit r/LocalLLaMA2026/02/12 18:07机翻/自动摘要/自动分类
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摘要
ChatLLM.cpp 项目宣布集成 Qwen3-TTS 模型，为其 C++ 驱动的 LLM 推理框架带来了文本转语音（TTS）的新能力。此举旨在利用 C++ 的高效性，为开发者提供更快速的 TTS 解决方案。然而，当前版本仍处于早期阶段，存在多项限制。具体而言，语音克隆功能尚未实现；`code_predicator` 的精度有待提升，以匹配 PyTorch 参考实现；同时，Qwen3-TTS 模型本身在生成稳定性方面存在问题，如可能出现持续生成或词语缺失。在现有模型中，VoiceDesign 模型被指出比 CustomVoice 模型更为稳定。这些信息对关注 ChatLLM.cpp 或 Qwen3-TTS 技术的开发者而言，是了解项目最新进展和当前技术挑战的重要参考。
正文
ChatLLM.cpp 项目近日宣布，已成功集成 Qwen3-TTS 模型，为其 C++ 驱动的 推理框架带来了文本转语音（TTS）的新能力。此举旨在利用 C++ 的高效性，为开发者提供更快速的 TTS 解决方案。
然而，当前版本仍存在一些已知限制和待改进之处：
- 语音克隆功能：目前尚未提供语音克隆功能。
- 精度问题：
code_predicator的精度仍需提升，以达到与 PyTorch 参考实现一致的水平。 - 模型稳定性：Qwen3-TTS 模型本身存在一些生成问题，例如可能出现持续生成或部分词语缺失的情况。在现有模型中，VoiceDesign 模型表现出比 CustomVoice 更高的稳定性。