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Dieses Tutorial ist ein Beitrag der Community und wird nicht vom Open-WebUI-Team unterstützt. Es dient lediglich als Demonstration, wie Sie Open WebUI für Ihren spezifischen Anwendungsfall anpassen können. Möchten Sie beitragen? Schauen Sie sich das Tutorial zum Mitwirken an.

Integration von openai-edge-tts 🗣️ mit Open WebUI

Was ist openai-edge-tts?​

OpenAI Edge TTS ist eine Text-zu-Sprache-API, die den OpenAI-API-Endpunkt nachahmt und als direkter Ersatz in Szenarien dient, in denen Sie die Endpunkt-URL festlegen können, wie bei Open WebUI.

Es verwendet das Paket edge-tts, das die kostenlose Funktion "Vorlesen" des Edge-Browsers nutzt, um eine Anforderung an Microsoft/Azure zu simulieren und damit qualitativ hochwertige Text-zu-Sprache kostenlos zu erhalten.

Hier können Sie die Stimmen ausprobieren

Wie unterscheidet es sich von 'openedai-speech'?

Ähnlich wie openedai-speech ist openai-edge-tts ein Text-zu-Sprache-API-Endpunkt, der den OpenAI-API-Endpunkt nachahmt und als direkter Ersatz in Szenarien dient, in denen der OpenAI-Speech-Endpunkt aufgerufen werden kann und die Server-Endpunkt-URL konfigurierbar ist.

openedai-speech ist eine umfassendere Option, die die vollständig offline Erzeugung von Sprache mit vielen Modalitäten ermöglicht.

openai-edge-tts ist eine einfachere Option, die ein Python-Paket namens edge-tts verwendet, um den Ton zu erzeugen.

Anforderungen​

  • Docker auf Ihrem System installiert
  • Open WebUI läuft

⚡️ Schnellstart​

Der einfachste Weg, ohne Konfiguration zu starten, ist, den folgenden Befehl auszuführen

docker run -d -p 5050:5050 travisvn/openai-edge-tts:latest

Dies wird den Service auf Port 5050 mit allen Standardeinstellungen ausführen

Open WebUI einrichten, um openai-edge-tts zu verwenden​

  • Öffnen Sie das Admin-Panel und gehen Sie zu Einstellungen -> Audio
  • Passen Sie Ihre TTS-Einstellungen an das unten stehende Screenshot an
  • Hinweis: Sie können hier die TTS-Stimme angeben

Screenshot der Open WebUI Admin-Einstellungen für Audio mit den korrekten Endpunkten für dieses Projekt

info

Der standardmäßige API-Schlüssel ist die Zeichenkette your_api_key_here. Sie müssen diesen Wert nicht ändern, wenn Sie keine zusätzliche Sicherheit benötigen.

Und das war's! Hier können Sie aufhören

Bitte ⭐️ geben Sie dem Repository auf GitHub einen Stern, wenn Sie OpenAI Edge TTS nützlich finden

Mit Python ausführen

🐍 Mit Python ausführen​

Wenn Sie dieses Projekt lieber direkt mit Python ausführen möchten, folgen Sie diesen Schritten, um eine virtuelle Umgebung einzurichten, Abhängigkeiten zu installieren und den Server zu starten.

1. Repository klonen​

git clone https://github.com/travisvn/openai-edge-tts.git
cd openai-edge-tts

2. Virtuelle Umgebung einrichten​

Erstellen und aktivieren Sie eine virtuelle Umgebung, um Abhängigkeiten isoliert zu halten:

# Für macOS/Linux
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

# Für Windows
python -m venv venv
venv\Scripts\activate

3. Abhängigkeiten installieren​

Verwenden Sie pip, um die erforderlichen Pakete aus der Datei requirements.txt zu installieren:

pip install -r requirements.txt

4. Umgebungsvariablen konfigurieren​

Erstellen Sie eine .env-Datei im Hauptverzeichnis und setzen Sie die folgenden Variablen:

API_KEY=your_api_key_here
PORT=5050

DEFAULT_VOICE=en-US-AvaNeural
DEFAULT_RESPONSE_FORMAT=mp3
DEFAULT_SPEED=1.0

DEFAULT_LANGUAGE=en-US

REQUIRE_API_KEY=True
REMOVE_FILTER=False
EXPAND_API=True

5. Server ausführen​

Sobald alles konfiguriert ist, starten Sie den Server mit:

python app/server.py

Der Server wird unter http://localhost:5050 ausgeführt.

6. API testen​

Sie können nun mit der API unter http://localhost:5050/v1/audio/speech und anderen verfügbaren Endpunkten interagieren. Weitere Beispiele finden Sie im Abschnitt zur Nutzung.

Details zur Nutzung
Endpunkt: /v1/audio/speech (alias /audio/speech)​

Generiert Audio aus dem eingegebenen Text. Verfügbare Parameter:

Erforderlicher Parameter:

  • input (string): Der Text, der in Audio umgewandelt werden soll (bis zu 4096 Zeichen).

Optionale Parameter:

  • model (string): Setzen auf "tts-1" oder "tts-1-hd" (Standard: "tts-1").
  • voice (string): Eine der OpenAI-kompatiblen Stimmen (alloy, echo, fable, onyx, nova, shimmer) oder eine gültige edge-tts-Stimme (Standard: "en-US-AvaNeural").
  • response_format (string): Audioformat. Optionen: mp3, opus, aac, flac, wav, pcm (Standard: mp3).
  • speed (number): Wiedergabegeschwindigkeit (0.25 bis 4.0). Standard ist 1.0.
tipp

Sie können verfügbare Stimmen durchsuchen und Probevorschauen unter tts.travisvn.com anhören

Beispielanfrage mit curl und Speichern der Ausgabe als MP3-Datei:

curl -X POST http://localhost:5050/v1/audio/speech \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer your_api_key_here" \
  -d {
    "input": "Hallo, ich bin dein KI-Assistent! Lass mich wissen, wie ich dir helfen kann, deine Ideen zum Leben zu erwecken.",
    "voice": "echo",
    "response_format": "mp3",
    "speed": 1.0
  } \
  --output speech.mp3

Oder passend zu den OpenAI API Endpunktparametern:

curl -X POST http://localhost:5050/v1/audio/speech \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer your_api_key_here" \
  -d {
    "model": "tts-1",
    "input": "Hallo, ich bin dein KI-Assistent! Lass mich wissen, wie ich dir helfen kann, deine Ideen zum Leben zu erwecken.",
    "voice": "alloy"
  } \
  --output speech.mp3

Und ein Beispiel in einer anderen Sprache als Englisch:

curl -X POST http://localhost:5050/v1/audio/speech \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer your_api_key_here" \
  -d {
    "model": "tts-1",
    "input": "じゃあ、行く。電車の時間、調べておくよ。",
    "voice": "ja-JP-KeitaNeural"
  } \
  --output speech.mp3
Zusätzliche Endpunkte​
  • POST/GET /v1/models: Listet verfügbare TTS-Modelle auf.
  • POST/GET /v1/voices: Listet edge-tts Stimmen für eine gegebene Sprache / Lokalität auf.
  • POST/GET /v1/voices/all: Listet alle edge-tts Stimmen mit Informationen zur Sprachunterstützung auf.
info

Das /v1 ist jetzt optional.

Außerdem gibt es Endpunkte für Azure AI Speech und ElevenLabs für eine mögliche zukünftige Unterstützung, falls benutzerdefinierte API-Endpunkte für diese Optionen in Open WebUI erlaubt werden.

Diese können deaktiviert werden, indem die Umgebungsvariable EXPAND_API=False gesetzt wird.

🐳 Schnellkonfiguration für Docker​

Die Umgebungsvariablen können im Befehl zur Ausführung des Projekts konfiguriert werden

docker run -d -p 5050:5050 \
  -e API_KEY=your_api_key_here \
  -e PORT=5050 \
  -e DEFAULT_VOICE=en-US-AvaNeural \
  -e DEFAULT_RESPONSE_FORMAT=mp3 \
  -e DEFAULT_SPEED=1.0 \
  -e DEFAULT_LANGUAGE=en-US \
  -e REQUIRE_API_KEY=True \
  -e REMOVE_FILTER=False \
  -e EXPAND_API=True \
  travisvn/openai-edge-tts:latest
hinweis

Der Markdown-Text wird jetzt durch einen Filter für bessere Lesbarkeit und Unterstützung geleitet.

Sie können dies deaktivieren, indem Sie die Umgebungsvariable REMOVE_FILTER=True setzen.

Zusätzliche Ressourcen​

Weitere Informationen zu openai-edge-tts finden Sie im GitHub-Repo

Für direkte Unterstützung können Sie den Voice AI & TTS Discord besuchen

🎙️ Sprachproben​

Hören Sie Sprachproben und sehen Sie alle verfügbaren Edge-TTS-Stimmen