Eleven v3 音声合成
順番付きのダイアログ行です。各項目にはテキストと ElevenLabs の音声 ID を含めます。
生成される話し方をどれだけ安定させるか、または変化を持たせるかを調整します。
ダイアログの言語ヒントです。Auto にするとモデルが自動判定します。
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Eleven v3 API実装ガイド
最初の呼び出しを実行する
リクエスト形式、ポーリング、エラーハンドリングを含む、cURL、JavaScript、Pythonの完全なコード例については、APIドキュメントを参照してください。
APIドキュメントを表示 →Eleven v3 主要情報
Eleven v3 APIドキュメント
まずプレイグラウンドで実行し、その後に統合のための完全なAPIドキュメントを開いてください。
概要
テキストから表現豊かな複数話者ダイアログ音声を生成します
コード例
1curl -X POST https://api.modelhunter.ai/api/v1/elevenlabs/text-to-speech \2-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \3-H "Content-Type: application/json" \4-d '{5"model": "elevenlabs/text-to-dialogue-v3",6"input": {7"dialogue": [8{9"text": "[excitedly] Hey Jessica! Have you tried the new ElevenLabs V3?",10"voice": "TX3LPaxmHKxFdv7VOQHJ"11},12{13"text": "[curiously] Yeah, just got it! The emotion is so amazing. I can actually do whispers now.",14"voice": "cgSgspJ2msm6clMCkdW9"15}16],17"language_code": "auto"18}19}'
スキーマ
完全なAPIドキュメントを見る入力
modelこの機能で使用するモデルIDです。
値: elevenlabs/text-to-dialogue-v3
dialogue順番付きのダイアログ行です。各項目にはテキストと ElevenLabs の音声 ID を含めます。
デフォルト: [{"text":"[excitedly] Hey Jessica! Have you tried the new ElevenLabs V3?","voice":"TX3LPaxmHKxFdv7VOQHJ"},{"text":"[curiously] Yeah, just got it! The emotion is so amazing. I can actually do whispers now.","voice":"cgSgspJ2msm6clMCkdW9"}]
stability生成される話し方をどれだけ安定させるか、または変化を持たせるかを調整します。
デフォルト: 0.5
範囲: 0 〜 1
language_codeダイアログの言語ヒントです。Auto にするとモデルが自動判定します。
選択肢: auto, af, ar, hy, as, az, be, bn, bs, bg, ca, ceb, ny, hr, cs, da, nl, en, et, fil, fi, fr, gl, ka, de, el, gu, ha, he, hi, hu, is, id, ga, it, ja, jv, kn, kk, ky, ko, lv, ln, lt, lb, mk, ms, ml, zh, mr, ne, no, ps, fa, pl, pt, pa, ro, ru, sr, sd, sk, sl, so, es, sw, sv, ta, te, th, tr, uk, ur, vi, cy
デフォルト: auto
webhookUrlタスク完了時にWebhook通知を受け取るURL。
metadata追跡のためにタスクへ付与するカスタムキー・バリューメタデータ。
レスポンス (HTTP 202)
successリクエストが正常に受理されたかどうか。
data.id一意のタスクID。次をポーリングして GET /api/v1/tasks/{id} 結果を取得します。
data.statusタスクステータス: pending, processing, completed, failed.
data.type生成タイプ: text-to-speech.
data.providerプロバイダー: elevenlabs.
data.model生成に使用されたモデルID。
data.created_atタスク作成時刻（ISO 8601）。
data.estimated_secondsタスク完了までの推定秒数。