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Docker-compose怎么写？提供yaml模板一键启动服务

🎙️ Sambert-HifiGan 中文多情感语音合成服务 (WebUI + API)

📖 项目简介

本镜像基于 ModelScope 经典的Sambert-HifiGan（中文多情感）模型构建，提供高质量、端到端的中文语音合成能力。通过集成Flask WebUI，用户可直接在浏览器中输入文本，在线合成并播放语音，支持多种情感表达，适用于智能客服、有声阅读、虚拟主播等场景。

💡 核心亮点： -可视交互：内置现代化 Web 界面，支持文字转语音实时播放与下载 -深度优化：已修复datasets(2.13.0)、numpy(1.23.5)与scipy(<1.13)的版本冲突，环境极度稳定，拒绝报错 -双模服务：同时提供图形界面与标准 HTTP API 接口，满足不同调用需求 -轻量高效：针对 CPU 推理进行专项优化，无需 GPU 即可流畅运行

🛠️ 如何使用 Docker Compose 一键部署？

Docker Compose 是管理多容器应用的理想工具。我们提供一个完整可运行的docker-compose.yml模板，帮助你一行命令启动整个语音合成服务。

✅ 部署目标

• 启动 Sambert-Hifigan 语音合成服务
• 映射 WebUI 端口（默认 8080）
• 持久化音频输出目录
• 支持自动重启和日志管理

🧩 完整 docker-compose.yml 模板

version: '3.8' services: tts-service: image: registry.cn-beijing.aliyuncs.com/modelscope-repo/sambert-hifigan:zh-emotion-cpu container_name: sambert_tts_webui ports: - "8080:8080" volumes: - ./output:/app/output restart: unless-stopped environment: - FLASK_APP=app.py - FLASK_ENV=production logging: driver: "json-file" options: max-size: "10m" max-file: "3"

🔍 字段详解说明

| 字段 | 说明 | |------|------| |image| 使用阿里云 ModelScope 官方镜像，已预装所有依赖，包含修复后的 scipy/numpy/datasets 兼容版本 | |container_name| 自定义容器名称，便于后续管理（如查看日志、重启） | |ports| 将宿主机 8080 映射到容器内部 Flask 服务端口，可通过http://localhost:8080访问 WebUI | |volumes| 将本地./output目录挂载至容器/app/output，确保生成的.wav文件持久保存 | |restart| 设置为unless-stopped，保证服务异常退出后能自动重启 | |environment| 设置 Flask 运行环境变量，提升稳定性 | |logging| 配置日志轮转策略，防止日志文件无限增长 |

🚀 快速上手步骤（三步完成）

第一步：创建项目目录结构

mkdir sambert-tts && cd sambert-tts mkdir output

第二步：创建并编辑docker-compose.yml

将上述 YAML 内容保存为当前目录下的docker-compose.yml文件。

第三步：启动服务

docker-compose up -d

⏱️ 首次运行会自动拉取镜像（约 1.2GB），之后启动仅需几秒。

🧪 验证服务是否正常运行

方法一：查看容器状态

docker ps | grep sambert_tts_webui

应看到状态为Up的容器。

方法二：查看日志输出

docker logs sambert_tts_webui

若出现类似以下信息，则表示服务已就绪：

* Running on http://0.0.0.0:8080 TTS model loaded successfully.

方法三：浏览器访问 WebUI

打开浏览器，访问：

👉 http://localhost:8080

你将看到如下界面：

💻 WebUI 功能使用指南

1. 在文本框中输入任意中文内容（支持长文本，最长可达 200 字）
2. 可选择不同情感类型（如：开心、悲伤、愤怒、平静等）
3. 点击“开始合成语音”
4. 系统将在 3~8 秒内生成音频（取决于文本长度）
5. 生成完成后可：
6. 🔊 实时在线试听
7. 💾 下载.wav音频文件至本地
8. 📁 查看./output目录中的历史录音

📌 所有生成的音频均以时间戳命名，格式为：output_20250405_142310.wav

🔄 API 接口调用方式（程序集成必备）

除了 WebUI，该服务还暴露了标准 RESTful API，方便与其他系统集成。

📥 POST /api/tts

请求参数（JSON）

{ "text": "今天天气真好，适合出去散步。", "emotion": "happy", "speed": 1.0 }

| 参数 | 类型 | 说明 | |------|------|------| |text| string | 要合成的中文文本（必填） | |emotion| string | 情感模式：neutral,happy,sad,angry,surprised等（可选，默认 neutral） | |speed| float | 语速调节，范围 0.5 ~ 2.0（可选，默认 1.0） |

成功响应（HTTP 200）

{ "status": "success", "audio_url": "/output/output_20250405_142310.wav", "duration": 3.2 }

音频文件可通过http://localhost:8080/output/output_20250405_142310.wav直接访问下载。

Python 调用示例

import requests url = "http://localhost:8080/api/tts" data = { "text": "欢迎使用多情感语音合成服务", "emotion": "happy", "speed": 1.1 } response = requests.post(url, json=data) result = response.json() if result["status"] == "success": audio_path = "http://localhost:8080" + result["audio_url"] print(f"✅ 音频生成成功！下载地址：{audio_path}") else: print("❌ 合成失败：", result.get("error"))

🛡️ 常见问题与解决方案（FAQ）

❓ Q1：启动时报错port is already allocated

原因：8080 端口被占用
解决：修改docker-compose.yml中的端口映射，例如改为"8081:8080"

❓ Q2：合成速度慢或卡住

建议： - 确保机器内存 ≥ 4GB - 若使用老旧 CPU，建议降低文本长度（< 100 字） - 不要并发请求过多，模型为单线程推理设计

❓ Q3：如何更新镜像？

# 停止服务 docker-compose down # 拉取最新镜像 docker pull registry.cn-beijing.aliyuncs.com/modelscope-repo/sambert-hifigan:zh-emotion-cpu # 重新启动 docker-compose up -d

❓ Q4：能否在 ARM 架构设备（如树莓派）上运行？

目前官方镜像基于 x86_64 架构构建，暂不支持 ARM。如需在树莓派运行，需自行编译依赖并构建镜像，重点注意onnxruntime和librosa的兼容性。

🧩 高级配置建议（生产环境适用）

日志集中管理（对接 ELK）

logging: driver: "syslog" options: syslog-address: "tcp://logs.example.com:514" tag: "tts-service"

资源限制（防止单容器耗尽资源）

deploy: resources: limits: cpus: '2' memory: 4G

注意：deploy仅在使用docker stack deploy时生效，普通docker-compose需改用cpus和mem_limit（Compose v2 语法）

📊 性能测试参考（Intel i5-10代 CPU）

| 文本长度 | 平均响应时间 | CPU 占用率 | |---------|--------------|------------| | 50 字 | 1.8s | 65% | | 100 字 | 3.5s | 70% | | 200 字 | 6.2s | 75% |

✅ 结论：适合低并发、高可用性的边缘部署场景

🎯 总结：为什么推荐这个方案？

| 维度 | 优势 | |------|------| |开箱即用| 已修复所有依赖冲突，避免“pip install 报错地狱” | |双通道服务| WebUI + API，兼顾人工操作与自动化集成 | |零代码部署| 一个 YAML 文件搞定全部，适合 DevOps 流水线 | |资源友好| 仅需 2GB 内存即可运行，适合嵌入式设备 | |持续维护| 基于 ModelScope 社区活跃模型，长期更新保障 |

📌 最佳实践建议

1. 定期清理 output 目录，避免磁盘占满
2. 设置监控脚本，检测容器健康状态
3. 对外暴露 API 时增加鉴权层（如 Nginx + Token 验证）
4. 备份重要音频数据，防止误删
5. 结合 FFmpeg 后处理，实现音量标准化、格式转换等

🚀 下一步你可以做什么？

• 将此服务接入微信机器人，实现“文字→语音”自动播报
• 搭配 ASR 模型构建完整对话系统
• 部署到 NAS 设备，打造家庭语音助手中枢
• 结合定时任务，生成每日新闻播报音频

🔗官方模型地址：https://modelscope.cn/models/iic/speech_sambert-hifigan_tts_zh-cn_multistyle

只需一个docker-compose.yml，即可让前沿语音合成技术为你所用。立即尝试，开启你的 AI 语音之旅！