在以前的文章 前端大模型入门：实战篇之Vue3+Antdv+transformers+本地模型实现增强搜索 中介绍了前端使用大模型的文本RAG实现。本文将更进一步，介绍多模态输出的端侧实现。
本文将通过端侧大模型技术实现网页端的实时翻译与语音合成功能，无需服务器参与即可为网站添加多语言多模态输出能力。并且针对国内的网络环境，提供了相关的镜像配置（hugginface镜像、wasm后端镜像、npm在线包镜像）参考，便于你基于此构建出更完善的大模型应用。
一、实现效果与核心价值
通过纯前端代码即可实现：
- 中文实时翻译为英文（支持自定义语种扩展）
- 生成符合语义的语音朗读
- 完整的客户端计算（数据不出域）
- 响应速度<6秒（模型首次加载并缓存后）
界面预览：
二、技术架构解析
2.1 核心组件
2.2 关键技术栈
- 翻译模型：Xenova/opus-mt-zh-en
- TTS模型：Xenova/speecht5_tts
- WASM运行时：Transformers.js
- 音频编码：wav-encoder
三、代码实现解析
3.1 基础框架
<!-- 界面结构 -->
<div id="app" style="display: flex;flex-direction: column;">
<textarea id="zh"></textarea>
<button id="translateBtn">开始翻译</button>
<div id="en">英文：</div>
<button id="readBtn">朗读</button>
</div>
3.2 模型初始化
// 配置国内镜像加速
env.remoteHost = 'https://hf-mirror.com'
env.backends.onnx.wasm.wasmPaths = '...'
// 创建通用管道
const createPipe = (task, model, opts = {}) => {
return pipeline(task, model, {
progress_callback: d => { /* 进度监控 */ },
...opts
})
}
四、核心流程实现
4.1 翻译模块
const pipe = await createPipe("text2text-generation", "Xenova/opus-mt-zh-en");
const res = await pipe(text);
en = res[0].generated_text;
4.2 语音合成模块
// 生成语音特征
const pipe = await createPipe("text-to-speech", "Xenova/speecht5_tts", {
quantized: false // 非量化模型提升质量
});
// 音频编码处理
const buffer = await encode({
sampleRate: res.sampling_rate,
channelData: [res.audio]
});
五、性能优化与实践建议
- 模型加载策略：按需加载模型资源
- 内存管理：单例模式复用管道
- 音频缓存：生成后重复使用音频对象
- 错误处理：
if (!text) {
log(`缺少中文`);
return;
}
- 模型缓存：就是自己把模型下载和依赖下载下来，毕竟三方镜像的不稳定，尤其是确定了整个pipeline和模型之后。具体的可以打印env参数查看更多配置，这一项对稳定性提升很明显，尤其是本地开发的时候。
六、应用场景扩展
- 多语言博客系统
- 跨境电商商品描述
- 教育平台双语课件
- 跨国会议实时转译
七、总结
通过端侧大模型技术，实现了：
- ✅ 纯前端多语言支持
- ✅ 多模态输出能力
- ✅ 数据隐私保障
- ✅ 响应速度优化
完整代码已通过测试验证，你直接集成到现有Web项目中。建议在实际部署时添加加载状态提示和错误重试机制以提升用户体验。
技术要点：本文方案采用transformers.js 2.17.2版本实现，所有计算均在浏览器WASM环境中完成。建议在支持WebAssembly的现代浏览器中使用。