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如何贡献代码？GitHub仓库开放issue与PR，欢迎修复更多依赖问题

🎙️ 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。该模型由通义实验室开源，支持多种情感语调生成，适用于客服播报、有声阅读、虚拟助手等多种场景。

项目已集成Flask WebUI，用户无需编写代码即可通过浏览器输入文本，在线完成语音合成、实时播放和音频下载。同时，后端暴露标准 HTTP API 接口，便于开发者将其嵌入自有系统中进行自动化调用。

💡 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，满足不同使用需求 -轻量高效：针对 CPU 推理进行了参数级优化，响应速度快，资源占用低

该项目不仅开箱即用，更是一个可扩展的语音合成开发模板，适合二次开发与社区共建。

🚀 快速上手指南

1. 启动服务

部署完成后，点击平台提供的HTTP 访问按钮即可进入 WebUI 页面：

⚠️ 若为本地运行，请确保端口映射正确（默认为5000），并开放防火墙权限。

2. 使用 WebUI 合成语音

在打开的网页中：

1. 在主文本框中输入任意长度的中文内容（如：“今天天气真好，适合出去散步。”）
2. 选择所需的情感类型（当前支持：开心、悲伤、愤怒、平静、惊讶等）
3. 点击“开始合成语音”
4. 系统将自动处理文本 → 生成梅尔频谱 → 通过 HiFi-GAN 声码器还原波形
5. 完成后可直接在线试听，或点击“下载音频”保存.wav文件至本地

整个过程平均耗时 < 3 秒（CPU 环境下），延迟可控，体验流畅。

🔧 API 接口说明

除了图形化操作外，项目还提供了 RESTful 风格的 API 接口，方便程序化调用。

✅ 接口地址

POST /tts

📦 请求参数（JSON）

| 参数名 | 类型 | 必填 | 描述 | |----------|--------|------|------------------------------| | text | string | 是 | 要合成的中文文本 | | emotion | string | 否 | 情感标签，可选值见下表 | | speed | float | 否 | 语速调节，默认 1.0（范围 0.5~2.0） |

emotion 可选值： -happy（开心） -sad（悲伤） -angry（愤怒） -neutral（平静） -surprised（惊讶）

📤 返回结果

成功时返回音频文件的 Base64 编码及元信息：

{ "status": "success", "audio_base64": "UklGRiQAAABXQVZFZm...", "format": "wav", "duration": 2.34, "sample_rate": 24000 }

失败时返回错误信息：

{ "status": "error", "message": "Text is required" }

💡 示例调用代码（Python）

import requests import base64 url = "http://localhost:5000/tts" data = { "text": "你好，我是来自未来的语音助手。", "emotion": "happy", "speed": 1.2 } response = requests.post(url, json=data) result = response.json() if result["status"] == "success": audio_data = base64.b64decode(result["audio_base64"]) with open("output.wav", "wb") as f: f.write(audio_data) print("✅ 音频已保存为 output.wav") else: print(f"❌ 合成失败：{result['message']}")

提示：此接口兼容 Postman、cURL 或任意支持 JSON 的客户端工具。

🛠️ 技术架构解析

本项目采用模块化设计，整体结构清晰，易于维护和扩展。

架构图概览

+------------------+ +---------------------+ | Web Browser | <---> | Flask Web Server | +------------------+ +----------+----------+ | +---------------v---------------+ | Sambert Text-to-Mel Module | +---------------+---------------+ | +---------------v---------------+ | HiFi-GAN Vocoder Module | +---------------+---------------+ | +---------------v---------------+ | Audio Output (.wav) | +-------------------------------+

核心组件详解

1.Sambert 模型（Text-to-Mel）

• 来源：ModelScope 上的sambert-hifigan模型
• 功能：将输入文本转换为中间表示——梅尔频谱图（Mel-spectrogram）
• 特点：支持多情感控制，通过 embedding 注入情感向量实现风格迁移

2.HiFi-GAN 声码器

• 作用：将梅尔频谱还原为高保真语音波形
• 优势：推理速度快，音质自然，特别适合中文连续语音合成
• 输出采样率：24kHz，优于传统 Tacotron+Griffin-Lim 方案

3.Flask Web 服务层

• 实现方式：单文件app.py驱动前后端通信
• 路由设计：
• /：主页（HTML 页面）
• /tts：核心 TTS 接口
• /static/：静态资源（CSS/JS）
• 支持跨域请求（CORS），便于前端集成

4.前端 UI 设计

• 技术栈：HTML5 + Bootstrap 5 + Vanilla JavaScript
• 关键功能：
• 文本输入框自适应高度
• 情感选择下拉菜单
• 进度提示动画
• <audio>标签实现即时播放
• 下载按钮触发 Blob 导出

🐍 依赖管理与版本修复实践

一个稳定的语音合成服务离不开精确的依赖控制。我们在初始化过程中遇到了多个库之间的版本冲突问题，并逐一解决。

❌ 典型问题记录

| 问题现象 | 错误日志关键词 | 原因分析 | |--------|----------------|---------| |TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'batch_size'|datasets.load_dataset报错 |datasets>=2.14.0不兼容旧版调用方式 | |AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'float'| NumPy 属性缺失 |numpy>=1.24移除了部分别名 | |scipy.special.logsumexp找不到 | SciPy 函数路径变更 |scipy>=1.13修改了内部模块结构 |

✅ 最终锁定依赖版本

datasets==2.13.0 numpy==1.23.5 scipy==1.12.0 torch==1.13.1 transformers==4.26.1 modelscope==1.11.0 Flask==2.3.3

✅ 经过测试验证，上述组合可在x86 CPU 环境下稳定运行，无需 GPU 支持。

📄 requirements.txt 示例

Flask==2.3.3 torch==1.13.1 transformers==4.26.1 modelscope==1.11.0 datasets==2.13.0 numpy==1.23.5 scipy==1.12.0 six==1.16.0 filelock==3.13.1

我们建议使用pip install -r requirements.txt安装依赖，避免手动升级导致不一致。

🤝 开源协作：如何贡献代码？

本项目已在 GitHub 开源，欢迎广大开发者参与共建！

📌 当前开放方向

1. 新增情感支持
   当前情感种类有限，可通过微调训练增加“害怕”、“温柔”等新情绪。

2. 提升长文本合成稳定性
   超过 100 字的文本可能出现断句不当或内存溢出，需优化分段逻辑。

3. 支持英文混合输入
   实现中英混读能力，例如：“Hello，早上好！”能正确发音。

4. 增加语音克隆实验模块（Zero-shot TTS）
   引入参考音频上传功能，尝试个性化语音生成。

5. Docker 化改造
   提供标准化 Dockerfile 和 docker-compose.yml，降低部署门槛。

6. 性能监控面板
   添加请求计数、响应时间统计、并发压力测试等功能。

🛠️ 贡献流程（Contribution Guide）

1. Fork 本仓库到个人账号
2. 创建特性分支：git checkout -b feat/add-emotion-fear
3. 提交修改并推送：git push origin feat/add-emotion-fear
4. 发起 Pull Request（PR），描述改动内容与测试结果
5. 维护者审核后合并

📢 我们尤其欢迎以下类型的 PR： - 修复新的依赖冲突 - 优化推理速度（如缓存机制、批处理） - 改进 WebUI 用户体验 - 补充文档与示例

🐞 提交 Issue 规范

若您发现 bug 或有功能建议，请按以下模板提交 issue：

**问题类型**：[Bug Report] / [Feature Request] / [Performance Issue] **环境信息**： - OS: Ubuntu 20.04 - Python: 3.8.16 - modelscope: 1.11.0 **复现步骤**： 1. 启动服务 2. 输入文本“这是一段很长的文字……” 3. 点击合成按钮 **预期行为**：正常生成语音 **实际行为**：出现 MemoryError **附加信息**：日志截图、错误堆栈等

📊 性能基准测试（CPU 环境）

| 文本长度 | 平均响应时间（秒） | 内存峰值（MB） | 是否支持 | |--------|------------------|--------------|--------| | 20 字 | 1.2 | 850 | ✅ | | 50 字 | 1.9 | 920 | ✅ | | 100 字 | 3.1 | 1050 | ⚠️ 偶发OOM | | 200 字 | 5.8 | 1300+ | ❌ 不推荐 |

测试设备：Intel Xeon E5-2680 v4 @ 2.4GHz，16GB RAM

建议对长文本做预处理切分，每段不超过 80 字，以保证稳定性。

📚 学习资源推荐

• ModelScope 官方文档：https://modelscope.cn/docs
• Sambert-HiFiGAN 模型页：https://modelscope.cn/models/sambert-hifigan
• Flask 官方教程：https://flask.palletsprojects.com/
• 语音合成综述论文：FastSpeech: Fast, Robust and Controllable Text to Speech

🏁 结语与展望

本项目不仅是 Sambert-HiFiGAN 模型的一次成功落地实践，更是面向社区开放协作的技术试验田。我们已经解决了最令人头疼的依赖冲突问题，实现了从“跑不起来”到“稳定可用”的跨越。

未来我们将持续推动以下方向：

• 更丰富的情感表达
• 更自然的语调连贯性
• 更便捷的私有化部署方案
• 更完善的开发者文档

📢 GitHub 仓库现已开放 issue 与 PR！

如果你愿意帮助我们一起修复更多潜在问题、拓展功能边界，欢迎加入贡献者行列。

🌟 每一次提交，都在让中文语音合成变得更智能、更普惠。

👉 项目地址：https://github.com/your-repo/sambert-hifigan-webui（请替换为真实链接）

让我们一起打造一个人人可用、处处可连的中文语音合成生态！