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:::info "TTS 安装永远是添加 TTS 支持中最困难的一步。第二困难的是让别人也装上这个 TTS。" :::
添加 TTS 的步骤相对固定，并不要求对 Open-LLM-VTuber 项目代码的深度理解，因此相对适合新人上手熟悉项目 (Pull Request 也比较容易被合并)。
- 最新版本的 Open-LLM-VTuber，并请切换到
main分支进行开发 (Pull Request 也请开到main分支)。 - 会写 Python (不过你跟着下面步骤走就知道你会不会 Python 了。你可以边走边学)
- 大概理解 GitHub 开源工作流。具体来说，理解 fork 与 Pull Request 的概念。
- 理解如何使用 uv 管理 Python 项目依赖。(不会 uv 的这里学)
- 懂一点点 Pydantic (或是... AI 懂也行)
:::info
本项目目录遵循 src 结构，所有后端代码都存放在 src/open_llm_vtuber 目录下。后面提到的 tts 和 config_manager 都在 src/open_llm_vtuber 目录中。
前端代码的引用，配置文件，极少数代码和其他非代码文件则存放在项目根目录下。 :::
- 往
tts目录中添加新的 TTS 实现 - 在
tts_factory工厂类中，添加代码来初始化你实现的 tts 类。 - 在
conf.default.yaml以及conf.ZH.default.yaml文件中，添加 tts 配置项 - 在
config_manager/tts.py文件中，将你的 tts 的相关配置添加到配置文件数据校验代码中。
- 切换到你的 tts 实现并进行测试，确保在空输入，奇怪标点符号的状况下，能正常使用。
- 整理代码，提交 pull request
- 请前往 用户指南/后端用户指南/语音合成(TTS)，编辑 TTS 文档的源代码并添加你实现的 TTS 的安装指南。
- 如果你在这一步遇到困难，你可以直接联系我，我可以帮你把文档添加进文档网站中 (但安装指南要自己写！)
:::tip
如果你的 TTS 服务已经提供 OpenAI 兼容的 /v1/audio/speech 接口，优先复用现有的请求流程，再把服务特有参数留在单独的适配器里。
以 qwen_tts 为例，适合的做法是复用 openai_tts 的基础调用方式，只在 qwen_tts 中补充 Qwen 特有的可选字段，例如 language。不要把 Qwen 专用逻辑直接塞进通用的 openai_tts 实现中。
:::
前往 src/open_llm_vtuber/tts 目录。
目录下有几个重要的文件:
tts_interface.py
- 这个是 tts 类的接口类。所有 tts 都要继承这个接口。
tts_factory.py
- tts 的工厂类。后端将会用配置项调用这个工厂类来初始化 tts，获取 tts 的实例。
剩下的文件都是项目支持的 tts 的实现。我推荐你参考 edge_tts.py 的实现，这也是项目预设的 tts。
请参考 tts_interface.py 与其他 tts 实现，添加新的 tts。
你可以选择实现 async_generate_audio 或 generate_audio 其中之一。项目后端以异步代码为主，tts_interface.py 中，如果你选择实现了同步的 generate_audio 函数，async_generate_audio 函数会将 generate_audio 函数包装成异步函数。
generate_audio 函数并不会被外部调用，因此如果你使用的 tts 支持异步，你可以只实现 async_generate_audio 函数。
你大概率会想要在这个 tts 类初始化的时候从配置文件获取一些参数，自定义一些像是声音，语言之类的自定义项。请把这些可配置项的参数写成构造函数的参数。
前往 tts_factory.py 文件，在get_tts_engine函数中添加新 tts 的初始化逻辑。
函数 get_tts_engine 将会被外部逻辑调用，并回传一个 tts 的实例。
engine_type表示了用户在conf.yaml中，tts_model选项写的东西，也就是 tts 的选择。kwargs是一个字典，内容是conf.yaml中，这个tts_model在tts_config下的配置。
举个例子:
tts_config:
tts_model: "edge_tts"
# text to speech model options:
# "azure_tts", "pyttsx3_tts", "edge_tts", "bark_tts",
# "cosyvoice_tts", "melo_tts", "coqui_tts",
# "fish_api_tts", "x_tts", "gpt_sovits_tts", "sherpa_onnx_tts"
azure_tts:
api_key: "azure-api-key"
region: "eastus"
voice: "en-US-AshleyNeural"
pitch: "26" # percentage of the pitch adjustment
rate: "1" # rate of speak
bark_tts:
voice: "v2/en_speaker_1"
edge_tts:
# Check out doc at https://github.com/rany2/edge-tts
# Use `edge-tts --list-voices` to list all available voices
voice: "en-US-AvaMultilingualNeural" # "en-US-AvaMultilingualNeural" #"zh-CN-XiaoxiaoNeural" # "ja-JP-NanamiNeural"当 tts_model 设成 edge_tts 的时候:
engine_type的传入数值将会是edge_tts。kwargs将会是这样的字典
{"voice": "en-US-AvaMultilingualNeural"}在 v1.1.0 版本之后，项目的配置文件(conf.yaml)会从预设配置文件 conf.default.yaml 和 conf.ZH.default.yaml 生成。如果要添加配置项，我们需要编辑 conf.default.yaml 文件，然后在 conf.ZH.yaml 文件中也加上。
conf.ZH.default.yaml是给中文用户提供的配置文件，包含中文的注释和一些预设选项。如果用户的系统语言是中文，本项目的配置文件初始化与配置文件更新都会从conf.ZH.default.yaml文件而非conf.default.yaml文件获取。
你可以在这两个预设配置文件中的 tts_config 中添加新的 tts 所需要的配置项。
自 v1.0.0 版本开始，项目引入了基于 Pydantic 的配置文件数据校验，因此如果往配置文件中添加新的设置项，我们要修改对应的 Pydantic 模型。
前往 src/open_llm_vtuber/config_manager/tts.py 文件。参考其他 tts 实现，在 tts.py 中添加配置的类，并在底部的 TTSConfig 中添加 tts。
测试好你添加的 tts，确认项目可以正常运行，所有配置项都能正常使用。
接着在命令行中用 uv run ruff format 命令，格式化代码。
之后就可以提交 pull request 啦。
:::danger
请在 conf.default.yaml 与 conf.ZH.default.yaml 文件中放入预设的选项。请不要随便改动配置文件中与你pull request 无关的的选项。
:::
:::danger 请不要把自己的 API key 推送到分支中。请在提交前检查自己要提交的代码，不要把乱七八糟的东西推上来。 :::
请前往 用户指南/后端用户指南/语音合成(TTS)，编辑 TTS 文档的源代码并添加你实现的 TTS 的安装指南。
注意，我们的文档有中英文两种语言。如果可以，可以先完成一个语言之后用 AI 翻译成另一个语言。