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MCP Server · 音视频

Higgs Audio Web

Higgs Audio v2 Web 是一个支持Docker部署的音频生成工具,提供文本转语音、零样本语音克隆、多说话人对话等功能,适用于AI代理集成和长文本生成。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 9
语音音频Python视频

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作者 / 组织
neosun100
提供方
neosun100
运行时
Docker

工具数量

9

来源目录标注

资源数量

0

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提示词数量

0

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3

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Higgs Audio Web 属于音视频类 MCP Server,公开资料标注 9 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

音视频

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

docker run -d --gpus all \

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Docker,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 9 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

🎵 Higgs Audio v2 Web

All-in-One Docker deployment for Higgs Audio v2 with Web UI, REST API & MCP support

English | 简体中文 | 繁體中文 | 日本語

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✨ 特性

  • 🎤 表达性TTS -最先进的文本到语音的情感表达
  • 🎭 零样本语音克隆 -只需5-10秒的音频即可克隆任何语音
  • 👥 多扬声器对话框 -与多个说话者进行自然对话
  • 📝 文本配置文件语音 -在文本中描述语音特征,不需要音频
  • 📚 长格式生成 -长文本自动分块,声音一致
  • 🌐 现代Web用户界面 -漂亮的深色主题界面,支持多种语言
  • 🔌 REST API -带Swagger文档的完整API
  • 🤖 MCP支持 -AI代理集成的模型上下文协议
  • 🐳 一键式Docker -所有内容都在一个容器中,没有外部依赖关系
  • 🎮 GPU优化 -自动选择可用内存最多的GPU

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🚀 快速开始

Docker(推荐)

docker run -d --gpus all \
  -p 8095:8095 \
  -v ~/.cache/huggingface:/app/models \
  --name higgs-audio \
  neosun/higgs-audio-web:latest

然后访问:http://localhost:8095

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📦 安装

先决条件

  • NVIDIA GPU 24GB+VRAM (例如,RTX 4090、L40S、A100)
  • Docker与NVIDIA容器工具包
  • 或者:Python 3.10+,CUDA 12.x

选项1:Docker(推荐)

# Pull the image
docker pull neosun/higgs-audio-web:latest

# Run with GPU support
docker run -d --gpus all \
  -p 8095:8095 \
  -v ~/.cache/huggingface:/app/models \
  -v ./outputs:/app/outputs \
  --name higgs-audio \
  neosun/higgs-audio-web:latest

# Check logs
docker logs -f higgs-audio

# Verify
curl http://localhost:8095/health

选项2:Docker编写

# docker-compose.yml
services:
  higgs-audio:
    image: neosun/higgs-audio-web:latest
    ports:
      - "8095:8095"
    environment:
      - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all
      - MODEL_PATH=bosonai/higgs-audio-v2-generation-3B-base
      - AUDIO_TOKENIZER_PATH=bosonai/higgs-audio-v2-tokenizer
    volumes:
      - ~/.cache/huggingface:/app/models
      - ./outputs:/app/outputs
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: all
              capabilities: [gpu]
docker compose up -d

选项3:来源

# Clone repository
git clone https://github.com/neosun100/higgs-audio-web.git
cd higgs-audio-web

# Create virtual environment
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
# or: venv\Scripts\activate  # Windows

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt
pip install -e .
pip install fastapi uvicorn python-multipart aiofiles fastmcp soundfile

# Run
python app/main.py

选项4:一键脚本

git clone https://github.com/neosun100/higgs-audio-web.git
cd higgs-audio-web
chmod +x start.sh
./start.sh

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⚙️ 配置

环境变量

变量默认值描述
PORT8095服务端口
NVIDIA_VISIBLE_DEVICESallGPU设备ID
MODEL_PATHbosonai/higgs-audio-v2-generation-3B-base模型路径
AUDIO_TOKENIZER_PATHbosonai/higgs-audio-v2-tokenizer标记器路径
HF_HOME~/.cache/huggingface拥抱人脸缓存

.env示例

PORT=8095
NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=0
MODEL_PATH=bosonai/higgs-audio-v2-generation-3B-base
AUDIO_TOKENIZER_PATH=bosonai/higgs-audio-v2-tokenizer

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📖 用法

Web用户界面

访问 http://localhost:8095 对于具有6种模式的web界面:

模式描述
智能语音模型自动选择合适的语音
预设语音从16种内置语音中选择
语音克隆上传参考音频以进行克隆
文本配置文件描述文本中的声音(例如,“男性,英国口音”)
多扬声器生成对话 [SPEAKER0], [SPEAKER1] 标签
长形自动分块长文本以实现一致的生成

REST API

健康检查
curl http://localhost:8095/health
基本TTS
curl -X POST http://localhost:8095/api/tts \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"text": "Hello world!", "temperature": 0.3}'
预设语音克隆
curl -X POST http://localhost:8095/api/tts/preset \
  -F "text=Hello world!" \
  -F "voice=belinda" \
  -F "temperature=0.3"
文本配置文件TTS
curl -X POST http://localhost:8095/api/tts/profile \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"text": "Good morning!", "profile": "male_en_british"}'
多扬声器对话框
curl -X POST http://localhost:8095/api/tts/multispeaker \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "text": "[SPEAKER0] Hello!\n[SPEAKER1] Hi there!",
    "voices": "belinda,broom_salesman"
  }'
长格式生成
curl -X POST http://localhost:8095/api/tts/longform \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"text": "Long text here...", "voice": "belinda", "chunk_size": 100}'

API完整文档: http://localhost:8095/docs

MCP集成

添加到MCP客户端配置中:

{
  "mcpServers": {
    "higgs-audio": {
      "command": "python",
      "args": ["app/mcp_server.py"],
      "env": {
        "MODEL_PATH": "bosonai/higgs-audio-v2-generation-3B-base"
      }
    }
  }
}

可用的MCP工具:

  • text_to_speech -基本TTS
  • text_to_speech_with_voice -带有预设语音的TTS
  • text_to_speech_with_profile -带文本配置文件的TTS
  • text_to_speech_multispeaker -多扬声器对话
  • list_voices / list_profiles -列出可用选项
  • get_gpu_status / load_model / unload_model -GPU管理

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📁 项目结构

higgs-audio-web/
├── app/
│   ├── main.py           # FastAPI server
│   ├── mcp_server.py     # MCP server
│   └── static/
│       └── index.html    # Web UI
├── boson_multimodal/     # Core model code
├── examples/
│   └── voice_prompts/    # 16 preset voices
├── Dockerfile
├── docker-compose.yml
├── start.sh              # One-click launcher
└── requirements.txt

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🛠️ 技术栈

  • 模型:Higgs Audio v2(3.6B LLM+2.2B音频适配器)
  • 后端:Uvicorn快速API
  • 前端:香草JS,CSS3
  • 容器:Docker、NVIDIA容器工具包
  • ML框架:PyTorch,变压器,TorchAudio

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🎯 演出

基准分数
突发TTS情绪75.7% 胜率与gpt-4o-mini-tts
紧急TTS问题55.7% 胜率与gpt-4o-mini-tts
种子TTS评估SIM67.70
ESD情感SIM卡86.13

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🤝 贡献

欢迎投稿!请随时提交拉取请求。

  1. 分叉存储库
  2. 创建功能分支(git checkout -b feature/amazing)
  3. 提交您的更改(git commit -m 'Add amazing feature')
  4. 推到分支(git push origin feature/amazing)
  5. 打开拉取请求

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📝 更新日志

v2.1.0(2024-12-19)

  • ✨ 多扬声器对话生成
  • ✨ 文本配置文件语音(无需音频)
  • ✨ 带有自动分块功能的长形生成
  • 🎨 具有6种生成模式的增强Web UI

v2.0.0(2024-12-18)

  • 🎉 初始版本
  • ✨ 支持多语言的Web UI
  • ✨ 带有Swagger文档的REST API
  • ✨ MCP服务器集成
  • ✨ 多功能Docker镜像
  • ✨ 自动GPU选择

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📄 许可证

此项目根据Apache 2.0许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

基于 希格斯音频v2 博森AI。

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⭐ 星迹

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📱 关注我们

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Made with ❤️ by neosun100

工具与能力

工具数量

9

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

文本转语音Python本地部署语音克隆多说话人对话AI代理集成长文本生成

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

语音转文字

把会议录音转成文字,再整理要点。

文字转语音

把文案转成配音,调整语速和音色。

视频素材处理

提取字幕、剪出片段、生成封面。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 9 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Docker,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在音视频场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Higgs Audio Web 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 docker run -d --gpus all \,运行环境为 Docker。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Higgs Audio Web 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Docker;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Higgs Audio Web 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Higgs Audio Web 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Higgs Audio Web 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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