SDK
loudness-tts
Texto a voz rápido y natural en tu propio ordenador, servidor o página web, en Python y JavaScript. Gratuito y de código abierto, sin conexión tras la primera descarga de cada voz, sin cuenta ni clave de API.
Instalar desde PyPI1683 voces clasificadas
Todas las voces abiertas que permiten uso comercial, en 31 variantes regionales, puntuadas por naturalidad y claridad en nuestro estudio abierto. La mejor voz para tu idioma se elige sola.
Lee como una persona
Precios, fechas, horas, unidades, teléfonos, abreviaturas y números romanos se convierten en palabras en inglés y español, con pausas naturales.
Listo para publicar
Sonoridad a −16 LUFS con el pico verdadero a −1,5 dBTP o menos, tiempos exactos por palabra y subtítulos SRT o VTT.
Rápido en una CPU
Unas 20 veces más rápido que el tiempo real en un portátil, con la primera frase de un flujo en menos de 0,2 segundos. Sin GPU.
Python y JavaScript
La misma voz en las dos ediciones: Python, y Node.js, Bun, Deno y navegadores web mediante WebAssembly.
Servidor compatible con OpenAI
Un servidor de voz local que aplicaciones como Open WebUI, LibreChat y AnythingLLM pueden usar en lugar de un servicio de pago.
Python
Usa Python 3.9 o posterior en Windows, macOS o Linux. La primera vez se descarga la mejor voz para el idioma (unos 80 MB, comprobada con su suma de verificación publicada):
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install loudness-tts
loudness-tts "Dr. Smith paid $5.50 on 4/5/2026." -o speech.wav --srt speech.srtHabla desde Python, con subtítulos y en flujo:
import loudness_tts
loudness_tts.speak("The meeting starts at 9:30 AM.", "hello.wav")
speech = loudness_tts.synthesize("Llegamos el 15/10/2026.", language="es-ES")
speech.save("es.wav"); speech.save_srt("es.srt")
for chunk in loudness_tts.stream("A long text, read sentence by sentence."):
player.write(chunk.pcm())JavaScript y TypeScript
La edición para JavaScript funciona en Node.js 20 o posterior, Bun, Deno y navegadores web, con tipos de TypeScript. Instala el archivo del paquete desde la última versión en GitHub:
npm install https://github.com/Loudness-ai/loudness-tts/releases/download/v0.1.1/loudness-tts-0.1.1.tgzDespués, habla desde Node.js, o desde una página web con tu empaquetador, donde speak(texto) reproduce la voz:
import { speak, synthesize } from "loudness-tts";
await speak("Hello! The meeting starts at 9:30 AM.", "hello.wav");
const speech = await synthesize("Hola, ¿qué tal?", { language: "es-ES" });
await speech.saveSrt("hola.srt");Línea de comandos y servidor de voz
El comando loudness-tts crea archivos de audio con subtítulos, muestra las voces y ejecuta un servidor de voz que responde como la API de voz de OpenAI:
loudness-tts voices --language de --min-score 75
loudness-tts download --language es-ES
loudness-tts serve --port 8880Conéctalo a tu aplicación de chat con una de las guías de abajo. En Docker, el servidor es un solo comando:
docker run -p 8880:8880 -v loudness-tts:/data ghcr.io/loudness-ai/loudness-tts- Instala loudness-ttsPython o JavaScript en Windows, macOS y Linux, primera voz con subtítulos, el servidor de voz, Docker y uso sin conexión.
- Texto a voz local y gratuito para Open WebUILee en voz alta las respuestas de Open WebUI con voces naturales que funcionan en tu propio equipo.
- Texto a voz local y gratuito para LibreChatConfigura librechat.yaml para que LibreChat lea los mensajes en voz alta con voces locales gratuitas.
- Texto a voz local y gratuito para AnythingLLMUsa el proveedor OpenAI Compatible de AnythingLLM con voces gratuitas en tu propio equipo.
Voces y licencias
Todas las voces del catálogo permiten uso comercial; la mayoría pide una línea de crédito, que loudness-tts proporciona para cada voz. La clasificación, el método y los datos son públicos:
El texto se queda en tu máquina
La voz se crea en tu ordenador, tu servidor o el dispositivo del visitante. Las únicas peticiones de red son las descargas de voces desde sus editores. El texto nunca se envía a ninguna parte ni se registra.
Licencia
loudness-tts tiene licencia GPL-3.0 o posterior. Su capa de preparación de texto es Apache-2.0 y puede reutilizarse por separado. Las voces conservan sus propias licencias.
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