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# 语音合成（MiMo-V2.5-TTS 系列）

语音合成（文本转语音）支持将输入的文本自动转换为自然流畅的语音输出。您可通过配置发音风格、音色等参数，生成自然生动的语音内容。

核心能力

- 预置音色开箱即用：内置多种精品音色，无需额外配置即可快速使用。

- 音色设计与克隆：支持通过文本描述设计音色，或基于音频样本复刻任意音色。

- 多样化发音风格：支持语速、情绪、角色扮演、方言等多种风格控制，语音表达更生动自然。

## 支持的模型列表

当前支持 MiMo-V2.5-TTS 系列的三种模型，模型列表如下：

模型名称 | Model ID | 功能 | 音色 | 注意事项
--- | --- | --- | --- | ---
MiMo-V2.5-TTS | `mimo-v2.5-tts` | 使用预置精品音色进行语音合成 | 使用预置音色列表中的精品音色 | 支持唱歌模式；不支持音色设计与音色复刻
MiMo-V2.5-TTS-VoiceDesign | `mimo-v2.5-tts-voicedesign` | 通过文本描述定制音色 | 通过文本描述自动生成音色，无需预置或音频样本 | 不支持唱歌模式、预置音色与音色复刻
MiMo-V2.5-TTS-VoiceClone | `mimo-v2.5-tts-voiceclone` | 基于音频样本复刻任意音色 | 通过音频样本精准复刻音色，实现任意声音的语音合成 | 不支持唱歌模式、预置音色与音色设计

## 准备工作

获取 API Key 等准备工作，请参考 首次调用 API。

## 通用注意事项

调用规则

- 语音合成的目标文本需填写在 `role` 为 `assistant` 的消息中，不可放在 `user` 角色的消息内。
- `user` 角色的消息为可选参数，可以传入指令来调整语音合成的语气与风格，也可以是对话历史（消息内容不会出现在合成的语音中）。使用 `mimo-v2.5-tts-voicedesign` 模型时，为必填参数。
- 采用流式调用时，输出音频的格式请指定为 `pcm16`，以便拼接成完整音频。拼接示例可参考各章节的 Python 调用方式。

## 风格控制

模型的指令遵循能力足以 cover 以下这些复杂控制（一条自然语言指令即可生效）：

- 多风格切换：同一角色在同一段语音内完成 播报 → 低语 → 嘶吼 的风格转场，过渡自然不突兀。

- 多情绪混合：支持"压抑的愤怒"、"带着哽咽的笑意"、"温柔但疲惫"、"狂躁中的温柔"等复合情绪，而非只能选单一情绪。

- 多粒度控制：从段落级（整体基调）→ 句子级（节奏）→ 词级（重音）→ 字粒度（某一个字的哽咽、拖音、气音），都可在指令中指定。

我们目前提供两种控制方法：自然语言控制 和 标签控制。两种方式的内容在 `messages` 中的放置位置不同：

- 自然语言控制 → 放在 `role: user` 的 `content` 中

- 音频标签控制 → 放在 `role: assistant` 的 `content` 中

### 自然语言控制

通过自然语言描述，让模型理解并生成对应风格的语音。内容放在 `messages` 中 `role: user` 的 `content` 字段。 可以直接用一句话描述想要的语音风格。

示例：

> 用轻快上扬的语调向领导报喜，语速稍快，带着查到成绩后压抑不住的激动与小骄傲，声音明亮有活力。

> 看着刚解决的难题成果忍不住得意忘形地惊呼，声音高亢明亮，语速偏快，语气中带着满满的自信与难以置信。

> 用明亮活泼的青少年嗓音，带着恶作剧得逞后的得意与戏谑，语速偏快且咬字轻巧，在强调赌注时语气微微上扬。

在此基础上，我们还支持一种更复杂、更精细的导演模式——像给演员写剧本一样，从角色、场景、指导三个维度全方位刻画人物与声线，模型能据此生成更富层次、更具演绎感的语音。

- 【角色】 写清人物的身份、性格底色、外形气质与说话习惯。

- 【场景】 交代此刻发生了什么、和谁说话、情绪处在什么位置。越具体越好——时间、地点、事件、对方反应都可以写进来。

- 【指导】 像导演给演员下达演绎要领：语速、气息、停顿、重音、共鸣位置、音色质感、情绪起伏。可以写得细腻，模型会按这些"舞台提示"来演。

示例：

    角色：百年门阀岑家的现任大当家。自出生便被过继给祖庙的守门老人抚养，被塑造成一尊完美无瑕、绝情断欲的家族图腾。常年深居简出，对人有着极强的阶级疏离感。

    场景：在祠堂的阴影里，看着那个不顾一切冲破保安防线来找她、企图带她私奔的男人。她要用最冷硬的阶级壁垒，绞杀对方，也绞杀自己刚刚萌芽、却足以燎原的感情。

    指导：
    冰冷、慵懒却极具威压的低音御姐。发声通道非常松弛，没有任何剑拔弩张，却有着让人骨里生寒的压迫感。

    - 语速与顿挫：极慢，每个字都像是在舌尖滚过才吐出来，带着上位者漫不经心的傲慢。句与句之间留下极长的、令人不安的空白。
    - 气声与实声：大部分时间，她的声音没有明显的声调起伏，实音重且硬，像是一条平缓却冰冷的暗河。但一定要在某些尾音处（如“真心”），加入极其轻微的气音收束，透出一丝连她自己都没察觉到的疲惫与渴望。
    - 咬字肌理：文白杂糅的用词带着旧时代的痕迹，唇齿音发得极轻但极清晰（如“冲撞”“廉价”），显得既清雅又锋利，刀刀见血。

导演模式适合对语音表演要求较高的场景，例如角色配音、影视级内容生成等。

### 音频标签控制

通过在文本中嵌入风格标签与音频标签，直接对语音进行精细控制。开头是整体风格标签，中间可以插入细粒度控制标签。所有标签控制内容放在 `messages` 中 `role: assistant` 的 `content` 字段。

在目标文本开头添加 `(风格)` 标签，即可指定语音的发音风格。支持同时设置多种风格，将多个风格名称置于同一对括号内，分隔符不限。

支持的括号格式： 可使用半角 `()`、全角 `（）` 或 `[]`。

格式示例： `(风格1 风格2)待合成内容`

以下是一些推荐风格，同时也支持使用未在列表中的自定义风格。

注意事项

- 如需体验更佳的唱歌风格，必须在目标文本最开头添加 `(唱歌)` 标签，格式为：`(唱歌)歌词`。`歌词` 建议采用中文，可获得更优合成效果。标签内标识支持以下取值，效果等效：

- `唱歌`、`sing`、`singing`

风格类型 | 风格示例
--- | ---
基础情绪 | 开心/悲伤/愤怒/恐惧/惊讶/兴奋/委屈/平静/冷漠
复合情绪 | 怅然/欣慰/无奈/愧疚/释然/嫉妒/厌倦/忐忑/动情
整体语调 | 温柔/高冷/活泼/严肃/慵懒/俏皮/深沉/干练/凌厉
音色定位 | 磁性/醇厚/清亮/空灵/稚嫩/苍老/甜美/沙哑/醇雅
人设腔调 | 夹子音/御姐音/正太音/大叔音/台湾腔
方言 | 东北话/四川话/河南话/粤语
角色扮演 | 孙悟空/林黛玉
唱歌 | 唱歌

样例：

- `(怅然)这么多年过去了，再走过那条街，心里一下子空了一块。`
- `(慵懒)再让我睡五分钟……就五分钟，真的，最后一次。`
- `(磁性)夜已经深了，城市还在呼吸。我是今晚陪你的人，欢迎收听《午夜电台》。`
- `(东北话)哎呀妈呀，这天儿也忒冷了吧！你说这风，嗖嗖的，跟刀子似的，割脸啊！`
- `(粤语)呢个真係好正啊！食过一次就唔会忘记！`
- `(唱歌)原谅我这一生不羁放纵爱自由，也会怕有一天会跌倒，Oh no。背弃了理想，谁人都可以，哪会怕有一天只你共我。`

在此基础上，我们还支持在文本中任意位置插入 `[音频标签]`。通过 [音频标签] ，你可以对声音进行细粒度控制，精准调节语气、情绪和表达风格——无论是低声耳语、放声大笑，还是带点小情绪的小吐槽，也可以灵活插入呼吸声，停顿，咳嗽等，都能轻松实现。语速同样可以灵活调整，让每句话都有它该有的节奏。

风格类型 | 风格示例
--- | ---
语速与节奏 | 吸气/深呼吸/叹气/长叹一口气/喘息/屏息
情绪状态 | 紧张/害怕/激动/疲惫/委屈/撒娇/心虚/震惊/不耐烦
语音特征 | 颤抖/声音颤抖/变调/破音/鼻音/气声/沙哑
哭笑表达 | 笑/轻笑/大笑/冷笑/抽泣/呜咽/哽咽/嚎啕大哭

样例：

- （紧张，深呼吸）呼……冷静，冷静。不就是一个面试吗……（语速加快，碎碎念）自我介绍已经背了五十遍了，应该没问题的。加油，你可以的……（小声）哎呀，领带歪没歪？
- （极其疲惫，有气无力）师傅……到地方了叫我一声……（长叹一口气）我先眯一会儿，这班加得我魂儿都要散了。
- 如果我当时……（沉默片刻）哪怕再坚持一秒钟，结果是不是就不一样了？（苦笑）呵，没如果了。
- （寒冷导致的急促呼吸）呼——呼——这、这大兴安岭的雪……（咳嗽）简直能把人骨头冻透了……别、别停下，走，快走。
- （提高音量喊话）大姐！这鱼新鲜着呢！早上刚捞上来的！哎！那个谁，别乱翻，压坏了你赔啊？！

## 使用预置音色进行语音合成

- 内置多种精品音色，无需额外配置即可直接使用。当前仅支持 `mimo-v2.5-tts` 模型

- 支持通过在 user message 中传入自然语言指令来控制合成语音的风格

- 支持通过音频标签来控制合成语音的风格

### 预置音色列表

使用时，可在 `{"audio": {"voice": "mimo_default"}}` 中设置预置音色。

音色名 | Voice ID | 语言 | 性别
--- | --- | --- | ---
MiMo-默认 | mimo_default | 因部署集群而异，中国集群默认为 `冰糖`，其他集群默认为 `Mia` |
冰糖 | 冰糖 | 中文 | 女性
茉莉 | 茉莉 | 中文 | 女性
苏打 | 苏打 | 中文 | 男性
白桦 | 白桦 | 中文 | 男性
Mia | Mia | 英文 | 女性
Chloe | Chloe | 英文 | 女性
Milo | Milo | 英文 | 男性
Dean | Dean | 英文 | 男性

### 调用示例

#### 非流式调用

Curl

    curl --location --request POST 'https://api.xiaomimimo.com/v1/chat/completions' \
    --header "api-key: $MIMO_API_KEY" \
    --header 'Content-Type: application/json' \
    --data-raw '{
        "model": "mimo-v2.5-tts",
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": "Bright, bouncy, slightly sing-song tone — like you are bursting with good news you can barely hold in. Fast pace, rising pitch at the end."
            },
            {
                "role": "assistant",
                "content": "Hey boss — guess what, guess what? I just got the results back and I actually passed! Not just passed, I got a distinction! I know, I know — you told me I was cutting it close, but hey, here we are. Drinks are on me tonight, okay?"
            }
        ],
        "audio": {
            "format": "wav",
            "voice": "Chloe"
        }
    }'

Python

    import os
    from openai import OpenAI
    import base64

    client = OpenAI(
        api_key=os.environ.get("MIMO_API_KEY"),
        base_url="https://api.xiaomimimo.com/v1"
    )

    completion = client.chat.completions.create(
        model="mimo-v2.5-tts",
        messages=[
            {
                "role": "user",
                "content": "Bright, bouncy, slightly sing-song tone — like you're bursting with good news you can barely hold in. Fast pace, rising pitch at the end."
            },
            {
                "role": "assistant",
                "content": "Hey boss — guess what, guess what? I just got the results back and I actually passed! Not just passed, I got a distinction! I know, I know — you told me I was cutting it close, but hey, here we are. Drinks are on me tonight, okay?"
            }
        ],
        audio={
            "format": "wav",
            "voice": "Chloe"
        }
    )

    message = completion.choices[0].message
    audio_bytes = base64.b64decode(message.audio.data)
    with open("audio_file.wav", "wb") as f:
        f.write(audio_bytes)

#### 流式调用

- MiMo-V2.5-TTS 系列的低延迟流式输出功能暂未上线，如有相关需求，请关注近期的功能更新。
- 流式调用接口目前降级为兼容模式，仅在所有推理完成后以流式格式返回一次结果。

Curl

    curl --location --request POST 'https://api.xiaomimimo.com/v1/chat/completions' \
    --header "api-key: $MIMO_API_KEY" \
    --header 'Content-Type: application/json' \
    --data-raw '{
        "model": "mimo-v2.5-tts",
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": "Bright, bouncy, slightly sing-song tone — like you are bursting with good news you can barely hold in. Fast pace, rising pitch at the end."
            },
            {
                "role": "assistant",
                "content": "Hey boss — guess what, guess what? I just got the results back and I actually passed! Not just passed, I got a distinction! I know, I know — you told me I was cutting it close, but hey, here we are. Drinks are on me tonight, okay?"
            }
        ],
        "audio": {
            "format": "pcm16",
            "voice": "Chloe"
        },
        "stream": true
    }'

Python

    import base64
    import os
    import numpy as np
    import soundfile as sf
    from openai import OpenAI

    client = OpenAI(
        api_key=os.environ.get("MIMO_API_KEY"),
        base_url="https://api.xiaomimimo.com/v1"
    )

    completion = client.chat.completions.create(
        model="mimo-v2.5-tts",
        messages=[
            {
                "role": "user",
                "content": "Bright, bouncy, slightly sing-song tone — like you're bursting with good news you can barely hold in. Fast pace, rising pitch at the end."
            },
            {
                "role": "assistant",
                "content": "Hey boss — guess what, guess what? I just got the results back and I actually passed! Not just passed, I got a distinction! I know, I know — you told me I was cutting it close, but hey, here we are. Drinks are on me tonight, okay?"
            }
        ],
        audio={
            "format": "pcm16",
            "voice": "Chloe"
        },
        stream=True
    )

    # 24kHz PCM16LE mono audio
    collected_chunks: np.ndarray = np.array([], dtype=np.float32)

    for chunk in completion:
        if not chunk.choices:
            continue
        delta = chunk.choices[0].delta
        audio = getattr(delta, "audio", None)

        if audio is not None:
            assert isinstance(audio, dict), f"Expected audio to be a dict, got {type(audio)}"
            pcm_bytes = base64.b64decode(audio["data"])
            np_pcm = np.frombuffer(pcm_bytes, dtype=np.int16).astype(np.float32) / 32768.0
            collected_chunks = np.concatenate((collected_chunks, np_pcm))
            print(f"Received audio chunk of size {len(pcm_bytes)} bytes")

    # Save the collected audio to a file
    os.makedirs("tmp", exist_ok=True)
    sf.write("tmp/output.wav", collected_chunks, samplerate=24000)
    print("Audio saved to tmp/output.wav")

## 使用文本设计音色进行语音合成

无需提供音频文件，只需在角色为 `user` 的消息中添加音色描述文本，即可生成定制化的语音音色。当前仅支持 `mimo-v2.5-tts-voicedesign` 模型。

### 如何写好音色描述（voice design prompt）

使用 `mimo-v2.5-tts-voicedesign` 模型时，`user` 消息中的文本就是音色设计描述。描述越具体、越生动，生成的音色越贴近预期。

#### 关键维度

一条好的音色描述通常涵盖以下多个维度（不需要面面俱到）：

维度 | 示例
--- | ---
性别与年龄 | "young woman in her mid-20s"、"五十多岁的中年男性"
音色/质感 | "deep and gravelly"、"丝滑醇厚、带着磁性"
情绪/语气 | "warm and confident"、"温柔但带着一丝疲惫"
语速/节奏 | "slow and deliberate"、"语速极快，像连珠炮"

以下维度可选择性加入，增加丰富度：

- 角色/人设：narrator, podcast host, 评书先生, 深夜电台DJ

- 说话风格：casual and colloquial, 一本正经地, 压低嗓音像在密谋

- 场景描写：narrating a nature documentary, 在给投资人路演

- 年代参照：1940s film noir, 八十年代译制片配音

#### 写法建议

简洁描述型 -- 用关键词或一句话快速勾勒声音轮廓

    Heavy Russian accent, gruff middle-aged male, blunt and matter-of-fact.

专业描述型 -- 通过场景、人设或多维度细节立体刻画声音

    Young female, extreme close-up with a binaural, ear-to-ear ASMR feel. Audible breathing, subtle swallowing, and soft natural lip sounds. She speaks very slowly, creating a deeply relaxing and immersive experience.

    一位年迈的老先生，说带北方口音的普通话，语速缓慢而沉稳，嗓音略带沙哑和沧桑感，仿佛一位饱经风霜的老爷爷在讲故事，充满岁月的智慧。

#### 注意事项

- 长度：1-4 句即可，不需要写长文。核心特征描述清楚比堆砌维度更重要

- 避免冲突：不要同时要求矛盾的特征（如"稚嫩的童声 + CEO气场"）

- 避免音质效果词：不要写混响、回声、EQ、压缩等后期处理相关描述

- 避免模糊词：不要用"普通的""正常的""外国的"等缺乏具体指向的描述

- 中英文均可：模型同时支持中英文音色描述，选择你最能精确表达的语言

- 合成文本要贴合音色：`assistant` 消息中的合成文本（text）应与音色描述相匹配，才能获得最佳效果。例如为"温柔治愈系女声"搭配一段晚安独白，而非一段激烈的体育解说。建议使用 LLM 根据你的音色描述自动生成适配的合成文本；在 Studio 页面上，输入音色描述后可直接点击「生成文本」按钮

### 调用示例

#### 非流式调用

Curl

    curl --location --request POST 'https://api.xiaomimimo.com/v1/chat/completions' \
    --header "api-key: $MIMO_API_KEY" \
    --header 'Content-Type: application/json' \
    --data-raw '{
        "model": "mimo-v2.5-tts-voicedesign",
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": "Give me a young male tone."
            },
            {
                "role": "assistant",
                "content": "Yes, I had a sandwich."
            }
        ],
        "audio": {
            "format": "wav"
        }
    }'

Python

    import os
    from openai import OpenAI
    import base64

    client = OpenAI(
        api_key=os.environ.get("MIMO_API_KEY"),
        base_url="https://api.xiaomimimo.com/v1"
    )

    completion = client.chat.completions.create(
        model="mimo-v2.5-tts-voicedesign",
        messages=[
            {
                "role": "user",
                "content": "Give me a young male tone."
            },
            {
                "role": "assistant",
                "content": "Yes, I had a sandwich."
            }
        ],
        audio={
            "format": "wav"
        }
    )

    message = completion.choices[0].message
    audio_bytes = base64.b64decode(message.audio.data)
    with open("audio_file.wav", "wb") as f:
        f.write(audio_bytes)

#### 流式调用

- MiMo-V2.5-TTS 系列的低延迟流式输出功能暂未上线，如有相关需求，请关注近期的功能更新。
- 流式调用接口目前降级为兼容模式，仅在所有推理完成后以流式格式返回一次结果。

Curl

    curl --location --request POST 'https://api.xiaomimimo.com/v1/chat/completions' \
    --header "api-key: $MIMO_API_KEY" \
    --header 'Content-Type: application/json' \
    --data-raw '{
        "model": "mimo-v2.5-tts-voicedesign",
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": "Give me a young male tone."
            },
            {
                "role": "assistant",
                "content": "You are UN-BE-LIEVABLE! I am sooooo done with your constant lies. GET. OUT!"
            }
        ],
        "audio": {
            "format": "pcm16"
        },
        "stream": true
    }'

Python

    import base64
    import os
    import numpy as np
    import soundfile as sf
    from openai import OpenAI

    client = OpenAI(
        api_key=os.environ.get("MIMO_API_KEY"),
        base_url="https://api.xiaomimimo.com/v1"
    )

    completion = client.chat.completions.create(
        model="mimo-v2.5-tts-voicedesign",
        messages=[
            {
                "role": "user",
                "content": "Give me a young male tone."
            },
            {
                "role": "assistant",
                "content": "You are UN-BE-LIEVABLE! I am sooooo done with your constant lies. GET. OUT!"
            }
        ],
        audio={
            "format": "pcm16"
        },
        stream=True
    )

    # 24kHz PCM16LE mono audio
    collected_chunks: np.ndarray = np.array([], dtype=np.float32)

    for chunk in completion:
        if not chunk.choices:
            continue
        delta = chunk.choices[0].delta
        audio = getattr(delta, "audio", None)

        if audio is not None:
            assert isinstance(audio, dict), f"Expected audio to be a dict, got {type(audio)}"
            pcm_bytes = base64.b64decode(audio["data"])
            np_pcm = np.frombuffer(pcm_bytes, dtype=np.int16).astype(np.float32) / 32768.0
            collected_chunks = np.concatenate((collected_chunks, np_pcm))
            print(f"Received audio chunk of size {len(pcm_bytes)} bytes")

    # Save the collected audio to a file
    os.makedirs("tmp", exist_ok=True)
    sf.write("tmp/output.wav", collected_chunks, samplerate=24000)
    print("Audio saved to tmp/output.wav")

## 使用音色复刻进行语音合成

- 通过传入音频样本，即可精准复刻目标音色并生成语音。当前仅支持 `mimo-v2.5-tts-voiceclone` 模型

- 支持通过在 user message 中传入自然语言指令来控制合成语音的风格

- 支持通过音频标签来控制合成语音的风格

### 调用示例

将音频文件样本转换为 Base64 编码字符串后传入。转换后的 Base64 编码的字符串大小不能超过 10 MB，目前仅支持传入 `mp3` 和 `wav` 格式的音频样本文件。

注意事项

- 请在 Base64 编码前携带前缀：`data:{MIME_TYPE};base64,$BASE64_AUDIO`

- `{MIME_TYPE}`：音频的 MIME 类型（媒体类型），用于标识音频格式，需替换为实际音频对应的 MIME 值。这里的取值可以为：`audio/mpeg`（或 `audio/mp3`），`audio/wav`。

- `$BASE64_AUDIO`：音频文件的纯 Base64 编码字符串（不含任何前缀）。

#### 非流式调用

Curl

    curl --location --request POST 'https://api.xiaomimimo.com/v1/chat/completions' \
    --header "api-key: $MIMO_API_KEY" \
    --header 'Content-Type: application/json' \
    --data-raw '{
        "model": "mimo-v2.5-tts-voiceclone",
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": ""
            },
            {
                "role": "assistant",
                "content": "Yes, I had a sandwich."
            }
        ],
        "audio": {
            "format": "wav",
            "voice": "data:{MIME_TYPE};base64,$BASE64_AUDIO"
        }
    }'

Python

    import base64
    import os

    from openai import OpenAI

    client = OpenAI(
        api_key=os.environ.get("MIMO_API_KEY"),
        base_url="https://api.xiaomimimo.com/v1",
    )

    with open("voice.mp3", "rb") as f:
        voice_bytes = f.read()
    voice_base64 = base64.b64encode(voice_bytes).decode("utf-8")

    completion = client.chat.completions.create(
        model="mimo-v2.5-tts-voiceclone",
        messages=[
            {
                "role": "user",
                "content": ""
            },
            {
                "role": "assistant",
                "content": "Yes, I had a sandwich."
            }
        ],
        audio={
            "format": "wav",
            "voice": f"data:audio/mpeg;base64,{voice_base64}"
        }
    )

    message = completion.choices[0].message
    audio_bytes = base64.b64decode(message.audio.data)
    with open("audio_file.wav", "wb") as f:
        f.write(audio_bytes)

#### 流式调用

- MiMo-V2.5-TTS 系列的低延迟流式输出功能暂未上线，如有相关需求，请关注近期的功能更新。
- 流式调用接口目前降级为兼容模式，仅在所有推理完成后以流式格式返回一次结果。

Curl

    curl --location --request POST 'https://api.xiaomimimo.com/v1/chat/completions' \
    --header "api-key: $MIMO_API_KEY" \
    --header 'Content-Type: application/json' \
    --data-raw '{
        "model": "mimo-v2.5-tts-voiceclone",
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": ""
            },
            {
                "role": "assistant",
                "content": "You are UN-BE-LIEVABLE! I am sooooo done with your constant lies. GET. OUT!"
            }
        ],
        "audio": {
            "format": "pcm16",
            "voice": "data:{MIME_TYPE};base64,$BASE64_AUDIO"
        },
        "stream": true
    }'

Python

    import base64
    import os

    import numpy as np
    import soundfile as sf
    from openai import OpenAI

    client = OpenAI(
        api_key=os.environ.get("MIMO_API_KEY"),
        base_url="https://api.xiaomimimo.com/v1",
    )

    with open("voice.mp3", "rb") as f:
        voice_bytes = f.read()
    voice_base64 = base64.b64encode(voice_bytes).decode("utf-8")

    completion = client.chat.completions.create(
        model="mimo-v2.5-tts-voiceclone",
        messages=[
            {
                "role": "user",
                "content": ""
            },
            {
                "role": "assistant",
                "content": "Yes, I had a sandwich."
            }
        ],
        audio={
            "format": "wav",
            "voice": f"data:audio/mpeg;base64,{voice_base64}",
        },
        stream=True
    )

    # 24kHz PCM16LE mono audio
    collected_chunks: np.ndarray = np.array([], dtype=np.float32)

    for chunk in completion:
        if not chunk.choices:
            continue
        delta = chunk.choices[0].delta
        audio = getattr(delta, "audio", None)

        if audio is not None:
            assert isinstance(audio, dict), (
                f"Expected audio to be a dict, got {type(audio)}"
            )
            pcm_bytes = base64.b64decode(audio["data"])
            np_pcm = np.frombuffer(pcm_bytes, dtype=np.int16).astype(np.float32) / 32768.0
            collected_chunks = np.concatenate((collected_chunks, np_pcm))
            print(f"Received audio chunk of size {len(pcm_bytes)} bytes")

    # Save the collected audio to a file
    os.makedirs("tmp", exist_ok=True)
    sf.write("tmp/output.wav", collected_chunks, samplerate=24000)
    print("Audio saved to tmp/output.wav")

## 计费说明

- 计费：限时免费。

- 查看账单：您可以在控制台的 账单明细 页面查看用量。

##

视频理解语音合成（MiMo-V2-TTS）