独立开发者开源移动端 TTS 模型 Scylla's Band

一位独立开发者在 Reddit r/LocalLLaMA 社区发布了名为「Scylla's Band」的端到端 TTS（文本转语音）项目，同时放出推理框架与模型权重。该项目以个人学习为起点，历时约六个月完成，重点解决移动端实时语音合成的性能与轻量化问题。

项目概览

Scylla's Band 在功能上覆盖：

10 种预置语音，涵盖 7 种可配置情绪/情感状态；
每种语音支持 3 种语言：英语（含 en_us 与 en_gb）、西班牙语、意大利语；
在三星 Fold 7 上首包音频延迟约 500–800ms，随后以流式方式持续输出，不存在明显断句；
推理栈基于 C++ 自研，配合 ONNX 与 LiteRT 后端，跨 Linux、macOS、Android 平台运行。

开发者明确将「对标或超越 Kokoro 在移动端的性能」作为目标基线之一，并强调不依赖 eSpeak。G2P（字素到音素）模块基于 DeepPhonemizer 自建数据集训练，覆盖美式/英式英语、意大利语和西班牙语，便于后续扩展更多音素类语言。

技术栈与推理框架

项目代码仓库中除模型外，还包含：

C++ 文本规范化库；
基于 ONNX 或 LiteRT 的推理调用层；
一个 Android 示例 App，可在运行时动态切换语音、语言与情绪。

macOS 端已测试 M2、M4、M5 芯片，Android 端仅在三星 Fold 7 上完成验证，iOS 示例 App 尚未构建。开发者表示目前性能与质量的部分提升来自自研推理栈的若干优化，但未公开具体 benchmark 数字。

与主流 TTS 的定位差异

移动端优先：在低端算力设备上保持 500–800ms 首包延迟与持续流式输出；
多语言同步：每种语音自带多语言支持，无需切换模型；
情绪可控：7 种情感配置作为一等公民能力开放。

现状与未来计划

当前版本已满足开发者为自己设定的六项基线要求中的前五项，包括移动端性能、轻量化、规避 eSpeak、情绪控制以及多语言支持。语音克隆（第六项）仍在迭代中，开发者对公开发布该能力持谨慎态度，担心只覆盖音色/音高会引发误用。

后续路线图包含：增加更多语言、改进情绪控制粒度、补齐 iOS 示例 App。开发者以个人项目形式维护，未承诺时间表，邀请社区在 GitHub 提 issue 反馈问题。

仓库地址：https://github.com/lowkeytea/scyllasband 模型与 LiteRT/ONNX 资源：https://huggingface.co/spybyscript/scyllasband 语音与多语言样例：https://lowkeytea.github.io/scyllasband/