阿里云AI语音克隆教程：使用Qwen TTS模型实现音色复制与语音合成

alicloud-ai-audio-tts-voice-clone by cinience/alicloud-skills

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安装命令

npx skills add https://github.com/cinience/alicloud-skills --skill alicloud-ai-audio-tts-voice-clone

AI/机器学习云服务音频处理

🇨🇳中文介绍

Category: provider

Model Studio Qwen TTS 语音克隆

使用语音克隆模型，根据注册音频样本复制音色。

关键模型名称

请使用以下确切的模型字符串之一：

qwen3-tts-vc-2026-01-22
qwen3-tts-vc-realtime-2026-01-15

先决条件

在虚拟环境中安装 SDK：

python3 -m venv .venv . .venv/bin/activate python -m pip install dashscope
在环境变量中设置 DASHSCOPE_API_KEY，或将 dashscope_api_key 添加到 ~/.alibabacloud/credentials 文件中。

标准化接口 (tts.voice_clone)

请求参数

text (字符串，必需) 要合成的文本

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voice_sample (字符串 | 字节，必需) 注册样本

voice_name (字符串，可选) 语音名称

stream (布尔值，可选) 是否流式输出

audio_url (字符串) 或流式 PCM 数据块
voice_id (字符串) 生成的语音 ID
request_id (字符串) 请求 ID

使用背景噪音低、清晰的语音样本。
尊重克隆语音的同意和政策要求。
保存生成的 voice_id 并在未来的合成请求中重复使用。

准备一个标准化的请求 JSON 并验证响应模式：

.venv/bin/python skills/ai/audio/alicloud-ai-audio-tts-voice-clone/scripts/prepare_voice_clone_request.py \
  --text "Welcome to this voice-clone demo" \
  --voice-sample "https://example.com/voice-sample.wav"

默认输出目录：output/ai-audio-tts-voice-clone/audio/
可通过 OUTPUT_DIR 环境变量覆盖基础目录。

mkdir -p output/alicloud-ai-audio-tts-voice-clone
for f in skills/ai/audio/alicloud-ai-audio-tts-voice-clone/scripts/*.py; do
  python3 -m py_compile "$f"
done
echo "py_compile_ok" > output/alicloud-ai-audio-tts-voice-clone/validate.txt

通过标准：命令以 0 状态退出，并且 output/alicloud-ai-audio-tts-voice-clone/validate.txt 文件被生成。

将产物、命令输出和 API 响应摘要保存在 output/alicloud-ai-audio-tts-voice-clone/ 目录下。
在证据文件中包含关键参数（区域/资源 ID/时间范围）以确保可复现性。

确认用户意图、区域、标识符，以及操作是只读的还是会修改数据。
首先运行一个最小化的只读查询，以验证连接性和权限。
使用明确的参数和有限的范围执行目标操作。
验证结果并保存输出/证据文件。

references/sources.md

🇺🇸English

Category: provider

Model Studio Qwen TTS Voice Clone

Use voice cloning models to replicate timbre from enrollment audio samples.

Critical model names

Use one of these exact model strings:

qwen3-tts-vc-2026-01-22
qwen3-tts-vc-realtime-2026-01-15

Prerequisites

Install SDK in a virtual environment:

python3 -m venv .venv . .venv/bin/activate python -m pip install dashscope
Set DASHSCOPE_API_KEY in your environment, or add dashscope_api_key to ~/.alibabacloud/credentials.

Normalized interface (tts.voice_clone)

Request

text (string, required)
voice_sample (string | bytes, required) enrollment sample
voice_name (string, optional)
stream (bool, optional)

Response

audio_url (string) or streaming PCM chunks
voice_id (string)
request_id (string)

Operational guidance

Use clean speech samples with low background noise.
Respect consent and policy requirements for cloned voices.
Persist generated voice_id and reuse for future synthesis requests.

Local helper script

Prepare a normalized request JSON and validate response schema:

.venv/bin/python skills/ai/audio/alicloud-ai-audio-tts-voice-clone/scripts/prepare_voice_clone_request.py \
  --text "Welcome to this voice-clone demo" \
  --voice-sample "https://example.com/voice-sample.wav"

Output location

Default output: output/ai-audio-tts-voice-clone/audio/
Override base dir with OUTPUT_DIR.

Validation

mkdir -p output/alicloud-ai-audio-tts-voice-clone
for f in skills/ai/audio/alicloud-ai-audio-tts-voice-clone/scripts/*.py; do
  python3 -m py_compile "$f"
done
echo "py_compile_ok" > output/alicloud-ai-audio-tts-voice-clone/validate.txt

Pass criteria: command exits 0 and output/alicloud-ai-audio-tts-voice-clone/validate.txt is generated.

Output And Evidence

Save artifacts, command outputs, and API response summaries under output/alicloud-ai-audio-tts-voice-clone/.
Include key parameters (region/resource id/time range) in evidence files for reproducibility.

Workflow

Confirm user intent, region, identifiers, and whether the operation is read-only or mutating.
Run one minimal read-only query first to verify connectivity and permissions.
Execute the target operation with explicit parameters and bounded scope.
Verify results and save output/evidence files.

References

references/sources.md

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