用途：在 Python 项目中调用 Deepgram 文本转语音（TTS）v1 接口 /v1/speak，把文本合成为音频。适合需要生成音频文件、预生成提示音，或在 LLM 持续输出 token 时边生成边播放的场景。若还需让智能体同时听与说（全双工），应改用 deepgram-python-voice-agent。
主要能力：REST 方式（speak.v1.audio.generate）为一次性合成，返回音频字节迭代器，响应体是 audio/* 而非 JSON，可用响应头 dg-model-name、dg-char-count、dg-request-id；WebSocket 方式（speak.v1.connect）支持增量文本输入与流式音频输出。认证使用 DEEPGRAM_API_KEY，请求头为 Authorization: Token <api_key>，不是 Bearer。
使用方式：REST 示例中调用 client.speak.v1.audio.generate(text=..., model="aura-2-asteria-en", encoding="linear16", sample_rate=24000)，遍历返回的字节块写入文件。WebSocket 需用 SpeakV1Text 发送文本，依次 send_text、send_flush、send_close，再 start_listening；同步模式下 start_listening 会阻塞，需先发完消息或用线程，异步模式可并发发送。常用参数包括 model、encoding（linear16、mulaw、alaw、opus、flac、mp3、aac）、sample_rate、bit_rate、container、callback、tag、mip_opt_out。另有 deepgram.helpers.TextBuilder 辅助构建 Flux 批量请求文本，支持 .text、.pronunciation、.pause、.build，注意没有 .add 方法。
限制与注意：REST 响应是音频字节，不要调用 .json()；WSS 关闭前须先 flush，否则可能丢失尾部音频；encoding/sample_rate/container 必须与播放链路匹配，否则可能静默失败或失真；TextBuilder 为手工维护，不应移动到自动生成路径下。仓库内提供 examples/20 至 24 等示例文件及测试文件可供参考。跨语言产品知识可安装 npx skills add deepgram/skills。