AI Voice InterConnector

Sistema de síntesis de voz (TTS) 100% local con clonación de voz en español latinoamericano.

• Motor: Chatterbox Multilingual V3 (modelo MIT, 23+ idiomas)
• Clonación de voz: Usa tu propia voz como referencia
• Multiplataforma: Windows x64, Linux x64/ARM64, macOS ARM64 (Apple Silicon)
• Consumible via CLI: Invocable desde cualquier lenguaje de programación

Tabla de contenidos

• Uso ético y responsable
• Características
• Instalación
• Uso Rápido
• Invocación desde cualquier lenguaje
• Arquitectura
• Licencia
• Documentación
• Comunidad y soporte

Uso ético y responsable

AI Voice InterConnector clona voces arbitrarias y el audio que genera no lleva marca de agua (el motor de síntesis Qwen3-TTS no incorpora watermarker), por lo que no es distinguible por medios técnicos de una grabación real. Esto exige un uso responsable:

• Consentimiento: clona únicamente voces para las que tengas permiso explícito de la persona titular. No clones la voz de nadie sin su autorización.
• No suplantación: no uses la herramienta para hacerte pasar por otra persona, cometer fraude, difamar, ni producir contenido engañoso.
• Divulgación: al publicar o compartir audio sintetizado, indícalo como tal. Recuerda que el audio no contiene marca de agua que lo identifique.
• Reporte: si detectas un uso indebido de este proyecto, repórtalo abriendo un Issue.

El proyecto no impone barreras técnicas (fácilmente sorteables en software libre): la responsabilidad del uso legítimo recae en quien lo emplea.

Características

• Clonación de voz: ~10 segundos de audio de referencia
• Síntesis cross-lingual: reutiliza el timbre de una voz clonada para hablar en español o en inglés (--target-language)
• 100% offline: Sin APIs externas ni conexiones a internet
• Instalador por plataforma: Un instalador único por SO que despliega el bundle PyInstaller --onedir (carpeta de la aplicación)
• CLI universal: subprocess.run(["./ai-voice-interconnector", "speech", "say", "--text", "..."])
• Audio nativo: APIs nativas del sistema operativo

Instalación

AI Voice InterConnector se distribuye por dos canales (detalle completo y matriz de trade-offs en docs/DISTRIBUTION.md): el binario pre-compilado por SO (audiencia general, sin Python) y el paquete PyPI (audiencia técnica con Python 3.13+).

Instalación de una línea

En Linux, install-linux.sh automatiza la Opción 1 completa: resuelve el último Release, descarga el .AppImage de tu arquitectura, verifica su checksum contra SHA256SUMS.txt, lo instala en ~/.local/opt/ai-voice-interconnector/ (eliminando la versión anterior si existe) y ejecuta setup (integra el PATH y ofrece descargar el modelo):

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/CristianRojas-SoftwareEngineer/AI-Voice-InterConnector/main/install-linux.sh | sh

En macOS (Apple Silicon), install-macos.sh hace lo análogo sin sudo ni Homebrew: descarga el .dmg de arm64, verifica su checksum, monta el volumen, copia el .app a ~/Applications, limpia la cuarentena de Gatekeeper, crea el symlink de PATH en ~/.local/bin y ejecuta setup:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/CristianRojas-SoftwareEngineer/AI-Voice-InterConnector/main/install-macos.sh | sh

En Windows, install-windows.ps1 hace lo análogo desde PowerShell: descarga el instalador del último Release, verifica su checksum, lo ejecuta en silencio (instalación per-user, sin UAC) y corre ai-voice-interconnector setup:

irm https://raw.githubusercontent.com/CristianRojas-SoftwareEngineer/AI-Voice-InterConnector/main/install-windows.ps1 | iex

Los tres scripts abortan la instalación si el checksum descargado no coincide con SHA256SUMS.txt (ver SECURITY.md).

Alternativa para usuarios de Homebrew (macOS): el Cask del tap propio automatiza checksum, PATH y cuarentena (pero exige tener Homebrew y no provisiona el modelo: hay que correr ai-voice-interconnector setup aparte):

brew tap CristianRojas-SoftwareEngineer/ai-voice-interconnector
brew install --cask ai-voice-interconnector

Desinstalación: ai-voice-interconnector setup --uninstall lo hace en un comando en los tres SO (encadena cleanup --all, revierte la integración de PATH y borra el binario, en ese orden). Añade --yes para omitir la confirmación del cleanup.

• Linux: quita el symlink de PATH y borra ~/.local/opt/ai-voice-interconnector/.
• macOS: quita el symlink de ~/.local/bin y borra el .app. Si instalaste con Homebrew, usa en su lugar brew uninstall --cask --zap ai-voice-interconnector (el comando lo detecta y te remite ahí para no dejar el Caskroom inconsistente).
• Windows: borra los datos y delega el binario y el PATH al desinstalador de Inno Setup. La vía idiomática (Configuración → Aplicaciones, sin admin) sigue disponible como alternativa.

Opción 1: Descargar binario pre-compilado

Descarga el ejecutable para tu plataforma desde Releases:

# Windows: ejecuta el instalador ai-voice-interconnector-<versión>-x86_64-setup.exe.
# Instala en tu perfil (%LOCALAPPDATA%\Programs\ai-voice-interconnector) y escribe el PATH
# de usuario (HKCU), sin privilegios de administrador ni prompt de UAC.
# Agrega ai-voice-interconnector al PATH, muestra una página informativa sobre el modelo y
# ofrece una casilla para descargarlo (ejecuta 'ai-voice-interconnector setup') al terminar.

# Linux: descarga el AppImage de tu arquitectura, hazlo ejecutable y provisiona
chmod +x ai-voice-interconnector-<versión>-x86_64.AppImage    # o -arm64.AppImage en ARM64
./ai-voice-interconnector-<versión>-x86_64.AppImage setup
# → setup también crea el symlink ~/.local/bin/ai-voice-interconnector para invocarlo por nombre

# macOS (Apple Silicon): monta ai-voice-interconnector-<versión>-arm64.dmg, arrastra el .app
# a Aplicaciones y ejecuta el script "Instalar (PATH + modelo).command" incluido
# en el volumen. El script pide tu contraseña de administrador (sudo) para crear
# el symlink en /usr/local/bin y luego ofrece ejecutar 'setup' como tu usuario.

Mac Intel (x86_64) no está soportado: el toolchain actual (torch≥2.3) no publica wheels macOS x86_64.

El AppImage de Linux requiere glibc ≥ 2.35 (Ubuntu 22.04+, Debian 12+, Fedora 36+ o equivalente): es la versión mínima que soportan los wheels manylinux de las dependencias empaquetadas (torch, onnxruntime). En una distro más antigua, ai-voice-interconnector falla al arrancar con un error del tipo GLIBC_2.35 not found (ver solución de problemas en USAGE.md).

Cada Release publica un SHA256SUMS.txt con el hash de los 4 artefactos; verifica tu descarga contra él antes de ejecutar el instalador (ver SECURITY.md y docs/RELEASING.md).

Primer arranque: SmartScreen / Gatekeeper

Al ejecutar por primera vez el instalador descargado desde el navegador, es esperable que el sistema lo bloquee con una advertencia («Windows protegió tu PC» / «no se puede verificar el desarrollador»); no indica malware. El porqué del mecanismo (Mark-of-the-Web / cuarentena, y la firma de código como arreglo de fondo diferido) está en SECURITY.md.

• Windows (SmartScreen): pulsa Más información → Ejecutar de todas formas.
• macOS (Gatekeeper): haz clic derecho sobre el .app/.dmg → Abrir y confirma (o quita la cuarentena con xattr).

El canal PyPI (uv tool install ai-voice-interconnector, ver Opción 2) no dispara ninguno de los dos avisos: el launcher lo genera uv/pipx localmente, sin Mark-of-the-Web ni cuarentena. Detalle en docs/DISTRIBUTION.md.

Solo ocurre en el primer arranque. La forma objetiva de confiar en el artefacto es verificar su SHA-256 contra el SHA256SUMS.txt del Release (ver SECURITY.md). Detalle paso a paso en USAGE.md.

Provisión del/los modelo(s) (setup)

AI Voice InterConnector sirve dos modelos de voz, uno por idioma: es-mx-latam (español latinoamericano, ~3 GB) y en (inglés base, ~3 GB, habilita la síntesis cross-lingual). Ninguno viene incluido en el ejecutable: se descargan a la caché de HuggingFace de tu usuario (~/.cache/huggingface/hub). Esto es homólogo en los 3 SO:

• Windows: el instalador ofrece una casilla post-instalación que ejecuta setup por ti, en tu contexto de usuario.
• Linux / macOS: ejecuta ai-voice-interconnector setup manualmente tras instalar.

setup corre los chequeos de entorno (igual que doctor) y descarga ambos modelos por defecto (o uno solo con --language {es-latam,en}), solo si faltan; si ya están cacheados, termina al instante sin descargar. Hasta que un modelo esté provisionado, speech synthesize y daemon start fallan de inmediato y te remiten a ai-voice-interconnector setup (nunca disparan una descarga silenciosa).

Opción 2: Instalar desde PyPI (uv / pipx)

Para audiencia técnica con Python 3.13+ ya instalado:

uv tool install ai-voice-interconnector
# o: pipx install ai-voice-interconnector

ai-voice-interconnector setup     # provisiona los modelos, idéntico al canal nativo
ai-voice-interconnector speech say --text "Hola mundo"

Linux: sounddevice requiere la librería del sistema libportaudio2 para reproducir audio (sudo apt install libportaudio2 / sudo dnf install portaudio); no es necesaria si solo usas speech synthesize para persistir a archivo. Ver docs/DISTRIBUTION.md para la matriz completa de trade-offs entre canales y el flujo de actualización/desinstalación.

Opción 3: Compilar desde código

# Instalar dependencias de build
pip install -r requirements.txt

# Compilar
python scripts/build_windows.py    # Windows
python scripts/build_linux.py     # Linux
python scripts/build_macos.py     # macOS

Uso Rápido

Clonación de voz

# Clonar tu voz (requiere ~10 segundos de audio en español)
# Se necesitan DOS archivos: reference (timbre) y speech (conditioning)
ai-voice-interconnector voice clone --name mi_voz --timbre-reference timbre.wav --speech-reference condicion.wav

# Sintetizar y reproducir con tu voz clonada
ai-voice-interconnector speech say --text "Hola mundo" -v mi_voz

# Sintetizar y guardar en el almacén bajo una etiqueta (--label es requerido)
ai-voice-interconnector speech synthesize --text "Hola mundo" -v mi_voz --label saludo

Síntesis básica

# Sintetizar y reproducir con la voz de fábrica 'default' (no requiere audios)
ai-voice-interconnector speech say --text "Hola mundo"

# Sobrescribir la voz por defecto con una voz registrada
ai-voice-interconnector speech say --text "Hola mundo" --voice mi_voz

# Sintetizar y guardar en el almacén bajo una etiqueta (--label es requerido)
ai-voice-interconnector speech synthesize --text "Hola mundo" --label saludo

Sin --voice ni audios explícitos, speech synthesize y speech say usan la voz de fábrica default (empaquetada, de solo lectura). Ver Modelo de voces.

Modelo de voces

Las voces se resuelven en dos niveles, con precedencia usuario→fábrica:

• Fábrica: empaquetadas en el ejecutable (solo lectura), incluida la voz default. Idénticas en desarrollo y en cualquier instalación.
• Usuario: registradas con voice clone, escribibles, guardadas en el directorio de datos de usuario por SO (estables entre ejecuciones).

Registrar una voz de usuario con el mismo nombre que una de fábrica la sobrescribe.

Comandos disponibles

ai-voice-interconnector speech say --text "..."                    # Sintetizar y reproducir sin persistir
ai-voice-interconnector speech synthesize --text "..." --label L   # Sintetizar y persistir en el almacén
ai-voice-interconnector speech dub --mic --source-language es-latam --target-language en -v mi_voz  # Composición voz→voz: transcribe → traduce → sintetiza → reproduce
ai-voice-interconnector voice clone --name X --timbre-reference ref.wav --speech-reference speech.wav  # Clonar voz
ai-voice-interconnector voice remove --name X       # Eliminar voz
ai-voice-interconnector voice list                  # Listar voces (--json disponible)
ai-voice-interconnector devices                     # Dispositivos de audio (--json disponible)
ai-voice-interconnector doctor                      # Diagnóstico (--json disponible)
ai-voice-interconnector setup                       # Provisionar: chequeos + descargar modelo si falta
ai-voice-interconnector version                     # Versión (--json disponible)

Invocación desde cualquier lenguaje

# Bash/shell
./ai-voice-interconnector speech say --text "Hola mundo"

# Python
subprocess.run(["./ai-voice-interconnector", "speech", "say", "--text", "Hola mundo"])

# Node.js
child_process.spawn("./ai-voice-interconnector", ["speech", "say", "--text", "Hola mundo"])

# Rust
std::process::Command::new("./ai-voice-interconnector")
    .args(["speech", "say", "--text", "Hola"])
    .output()?;

# Go
exec.Command("./ai-voice-interconnector", "speech", "say", "--text", "Hola")

# Java
new ProcessBuilder("./ai-voice-interconnector", "speech", "say", "--text", "Hola").start()

Arquitectura

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│              ai-voice-interconnector (binario CLI)              │
│   Compilado con PyInstaller --onedir (carpeta de app) │
└──────────────────────┬──────────────────────────────┘
                       │
                       ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│           Chatterbox Multilingual V3                 │
│   Modelos: es-mx-latam + en (caché de HuggingFace)  │
│   Licencia: MIT                                     │
│   Idiomas: 23+ (incl. español es); en habilita cross-lingual │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

Licencia

Copyright © 2026 Cristián Rojas Arredondo.

GPL-3.0-or-later — el código de ai-voice-interconnector se distribuye bajo la GNU General Public License v3 (ver LICENSE). Es software libre y de uso comercial permitido, con la condición copyleft de que los trabajos derivados que se distribuyan se liberen bajo la misma licencia.

El modelo de voz Chatterbox Multilingual V3 se distribuye bajo licencia MIT (verificada en HuggingFace), al igual que el modelo base ResembleAI/chatterbox. Las dependencias empaquetadas conservan sus propias licencias, en su mayoría permisivas (MIT/BSD/Apache 2.0), con algunas de copyleft compatible con GPLv3 (MPL-2.0, LGPL-2.1+, GPLv3+). Los runtimes propietarios de NVIDIA CUDA que lista el lockfile universal no se incluyen en ningún artefacto distribuido (todos los builds son CPU-only); solo aplican a instalaciones desde código fuente con ese lock. El detalle completo y verificado está en THIRD-PARTY-LICENSES.md.

Documentación

• docs/GOAL.md - Meta del proyecto
• docs/ROADMAP.md - Estado actual y roadmap al goal inmediato
• docs/DESIGN.md - Diseño técnico
• docs/DAEMON-MODE.md - Daemon mode (servidor persistente)
• docs/BUILD.md - Guía de compilación PyInstaller
• docs/DISTRIBUTION.md - Canales de distribución (nativo + PyPI)
• docs/PARITY.md - Estado de paridad de experiencia entre Windows, Linux y macOS
• docs/MANUAL-VALIDATION.md - Recorrido manual de validación de la superficie de la CLI

Comunidad y soporte

• CHANGELOG.md - Historial de cambios por versión
• CONTRIBUTING.md - Cómo contribuir (setup, tests, estilo, flujo de PR)
• SECURITY.md - Política de seguridad y cómo reportar vulnerabilidades
• Issues - Reporte de bugs y solicitudes de función