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将文案与用户自己的参考录音合成为配音、SRT 和可交接时间轴。默认使用免费的本地 Qwen3-TTS 声音克隆，Apple Silicon 自动选 MLX；可选 Nano CPU 或 MiniMax。适用于口播配音、声音复刻，以及为网页视频演示准备最终音频和字幕。
默认使用会先检查来源的 Prompt；你也可以切换为直接命令，或下载本地副本。
决定是否安装前，请先阅读 SKILL.md，以及 SkillsMP 当前展示的配套文件。
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt，粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里，让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
直接命令不会经过审查 Prompt；运行前请先检查来源。
npx skills add https://github.com/NanmiCoder/creator-pipeline --skill voice-clone-tts命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
想先保存到本地？可下载 SkillsMP 当前能够提供的文件。
正在显示 SKILL.md
| name | voice-clone-tts |
| description | 将文案与用户自己的参考录音合成为配音、SRT 和可交接时间轴。默认使用免费的本地 Qwen3-TTS 声音克隆，Apple Silicon 自动选 MLX；可选 Nano CPU 或 MiniMax。适用于口播配音、声音复刻，以及为网页视频演示准备最终音频和字幕。 |
交付 voiceover.wav、voiceover.mp3、voiceover.srt、voiceover.json。WAV 是计时主文件，SRT 是原稿短段对应的采样帧时间；这不是字级强制对齐，也不能证明模型读音完全正确。
默认 Qwen3-TTS 0.6B Base，本地推理，无需云账号/API key。需要首次下载模型，仍占用内存、磁盘与计算时间。优先完成一个代表性短段，再扩展全文。
auto 在 Apple Silicon 选择 mlx（Qwen3-TTS 0.6B Base 4bit），其他平台选择 qwen（官方 PyTorch，自动使用可用 CUDA，否则 CPU）。setup 与 run 采用同一选择逻辑。各后端使用独立环境；首次运行读 SETUP.md。音色来源是用户提供的本人/已获授权录音，没有共享的默认私人音色。
先原样保存用户文案为 script.md；不擅自改写读法、数字或术语。只有明确的 Markdown 标题不朗读，编号列表保留。产物默认放当前项目的 voiceover-<主题>/，先说明位置。
SKILL_DIR 表示本 SKILL.md 所在目录。实际定位安装目录，不硬编码某个用户的 ~/.claude 路径。
python3 "$SKILL_DIR/scripts/setup.py"
# 上一条会输出独立环境 Python 的实际路径；下文以 PY 表示它。
"$PY" "$SKILL_DIR/scripts/run.py" script.md \
--reference my-voice.mp3 --outdir voiceover-demo
参考录音选干净、单人、无音乐的完整 3–30 秒短段。原录音太长时显式截取合适区间，不把全文转写误作短样本转写。Qwen 可额外传 --reference-text reference.txt，内容必须对应参考录音；缺省走仅声音嵌入的克隆路径，效果可能不同。nano 不要求参考转写。
声音条目按完整句子/语义短段组织，默认宽度 40，不为短字幕机械切碎句子。过长字幕可换行；需要更细时间时用最终 WAV 与原文做实际对齐，不按字数比例伪造 cue。
同一命令可续跑；缓存包含正文、声音内容哈希、模型/版本及生成参数。每次成功保存一个 WAV，失败段阻止拼接；改稿后重新分段、合成、拼接。不要只手改 SRT 或把旧音频配到新文案上。分步控制见 PIPELINE.md。
run.py 会自动执行结构验证：全部段就绪，WAV/MP3/SRT 同源，文件哈希一致，字幕单调且不越界。也可单独运行 verify.py voiceover-demo/voiceover.json。--segment-seed 2:3（第 2 段用 seed 3）；只使该句缓存失效。已选 seed 随该 ID 与正文保存在 segments.json，普通续跑保留，改该句正文才重置；可重复指定多个 ID，或用 --clear-segment-seeds 显式清空。不要为了一个错读全篇换 seed，也不要假设同一 seed 适合所有声音。web-video-presentation 时，交 voiceover.json 和同目录产物；用它的 import-voiceover.mjs 验证后导入，从最终 SRT 规划连续场景，再开发 MG。音频完成之后走网页技能的 VO-First 路径。开发者把 Nano/MLX 的本地试跑、PyTorch/CUDA 的验证边界和已发现限制记在仓库文档中；不要复述没有在当前机器测过的“实时”“零误差”“任意硬件可用”承诺。