短篇故事
闪小说和短篇里的人物分别配声,场景会更容易听懂。粘贴后先查看阵容,再生成。
先粘贴场景,再安排人物声音
一段对白、一个短篇或一场戏,都能直接粘贴进来。多角色配音把每句交给对应人物,叙述另用旁白。哪句读得不合适就单独调整,再下载 MP3 或带章节的 M4B。
可以是一场戏或完整故事。“Chapter 2”和 Markdown 标题会开始新章;中文“第一章”暂不能识别,长文本按长度切段。
引号对白根据角色标记分配,“MAYA: Not here.”一类剧本行按前面的名字分配,其余交给旁白。自动识别目前支持英文,中文对白需手动指定。
保留建议声音或自行更换,把两位主角交替试听,确保它们听起来有明显差别。
按顺序回听各句,再下载这一章的 MP3、全部章节 ZIP,或带章标记的 M4B。
工具按小说和剧本的常见写法识别角色,粘贴前整理一分钟,后面会少许多手动修正。
四种模型都能为人物分别配声,区别在于能否执行演绎提示,以及生成费用。
| 模型 | [whisper] 等演绎提示 | [laugh] 等句内标签 | 每 1,000 字符积分 |
|---|---|---|---|
| 标准 | 支持 | 支持 | 9 |
| 经济 | 支持 | 支持 | 6 |
| 高级(Turbo 2.5) | 不支持,方括号内容会移除 | 不支持 | 13 |
| 表现力(v3) | 支持,情绪范围最广 | 支持 | 34 |
完整示例见 AI 配音情绪标签。
播放器里有双人交谈和全阵容故事,都由本工作室生成,每位说话人各有声音。示例为英文朗读。

多角色小说

台词
播放列表
[say with hyped, high energy like a YouTube intro]
Stop scrolling. In the next sixty seconds, I'm going to show you the trick that doubled my channel.
每句都是独立片段,可以各写一条演绎提示。一人用 [nervous]、另一人用 [bored],同一段交流就有了不同张力。标准、经济和表现力模型还支持在指定位置加入 [laugh] 或 [sigh]。
听起来仍不对,就修改这一句后重新生成,其余对白保留。项目的演绎设置可选稳定到创意,控制同一声音每次生成时的变化程度。
减轻辨认人物的负担。 单一声音需要听众记住每个“她说”,快速争执时更容易混淆。分配不同声音后,人物区别直接体现在音频里。
省去手工拼接。 用普通单声 TTS 时,需要按人物拆文字、分别生成,再到音频编辑器拼接。AI 有声书生成器按句完成拆分、选角和合并,最后依次播放。
多角色配音按文字计费。 不论哪种角色声音朗读,同一模型都按每 1,000 字符计费。1,500 英文词的场景约 8,500 字符,标准档约 77 积分,按套餐价不到 $2。用 Google 新注册获赠的 100 积分(7 天有效)试做。
整本书建议上传文件。 EPUB、Word、PDF、TXT 和 Markdown 都有相应的章节处理规则。多人有声书制作介绍全书选角,只有普通叙述时也可用文字转有声书。
按语言选声。 声音库覆盖西班牙语、德语、日语、阿拉伯语等 13 种语言,英文表现最成熟。粘贴目标语言正文,先试听几句再做长内容。
隐私。 只有你选择生成的句子发送给语音模型,粘贴正文不会用于训练 AI。
可以。各句由分配的声音朗读,再按顺序合并成每章一条音轨。粘贴单场景,就能下载包含所有人物声音的一个 MP3。
最多 10 个具名人物分别配声,另有旁白与次要人物共用的“其他角色”。通常足以覆盖场景或短篇中的主要说话人。
可以。“MAYA: Not here.”和“HAMLET. To be, or not to be”按开头姓名选角,“MAYA (quietly):”里的括号转成演绎提示。人名单独一行、台词在下面的剧本也支持。“Maya:”这种混合大小写写法,需要同段有至少两行类似聊天记录的内容。
粘贴和选角免费。用 Google 新注册可获赠积分,无需银行卡就能生成一部分内容试听。较长项目使用套餐积分。
可能是某人没有标记,句子归入“其他角色”或另一人物;也可能两种声音本身接近。可以重新分配台词,或选年龄感、性别感、语速差异更大的声音。
适合带引号的对白。开始时给两位主持人各标记一次,后续双人交流中的无标记台词会交替分配,旁白内容很少。成品是一章一个 MP3,可加 [casual, amused] 等提示,让语气更像聊天。
可以,点击句子修改文字或演绎提示,再单独重新生成。其他对白不重做,小修只花这一句的积分。

用 Google 新注册获赠积分,为说话人各选一种声音,很快就能听到场景效果。