鲲鹏平台 HPC 高性能计算应用实践：矩阵乘法并行优化从入门到精通
2026/1/9 20:05:25
如何用Sambert-HifiGan制作语音版菜谱？
引言：让菜谱“开口说话”——中文多情感语音合成的实用场景
在智能家居、无障碍阅读和内容创作等场景中，将静态文本转化为自然流畅的语音正变得越来越重要。尤其对于中老年用户或视障人群，语音版菜谱不仅能提升烹饪体验，还能降低操作门槛。然而，传统TTS（Text-to-Speech）系统常面临音色机械、语调单一的问题。
本文将带你使用ModelScope 的 Sambert-HifiGan 中文多情感语音合成模型，构建一个可生成富有情感色彩的中文语音菜谱服务。通过集成 Flask 提供 WebUI 与 API 双模式访问，你不仅可以在线输入任意中文菜谱文本并即时收听合成语音，还能将其部署为后端服务，供其他应用调用。
✅核心价值：
- 实现“文字→语音”的自动化转换，打造会说话的智能菜谱助手
- 支持多情感表达（如欢快、温柔、沉稳），让播报更生动
- 已解决常见依赖冲突，环境开箱即用，适合快速落地
技术选型解析：为何选择 Sambert-HifiGan？
1. 模型架构优势：Sambert + HifiGan 联合发力
Sambert-HifiGan 是 ModelScope 平台上表现优异的端到端中文语音合成方案，其结构由两个关键模块组成：
Sambert（Semantic Audio Codec with BERT）
负责从输入文本生成高质量的梅尔频谱图（Mel-spectrogram）。它基于 Transformer 架构，融合了 BERT 风格的语义建模能力，在处理中文语序、语气停顿方面表现出色。HifiGan（High-Fidelity Generative Adversarial Network）
作为声码器（Vocoder），将梅尔频谱图还原为高保真波形音频。相比传统 Griffin-Lim 或 WaveNet，HifiGan 在保持低延迟的同时，显著提升了语音自然度和清晰度。
🔍技术类比：
就像画家先画出草图（Sambert 生成频谱），再由专业渲染师上色（HifiGan 合成波形），两者协作实现高质量输出。
2. 多情感支持：让语音更有温度
该模型在训练阶段引入了情感嵌入向量（Emotion Embedding），能够根据上下文自动调整语调、节奏和音色特征。例如： - “小火慢炖30分钟” → 使用舒缓平稳的语调 - “快！翻面！” → 自动切换为急促提醒风格
这对于菜谱这类需要节奏引导的内容尤为关键。
3. 推理效率优化：CPU友好型设计
尽管深度 TTS 模型通常依赖 GPU 加速，但此版本已针对 CPU 推理进行了轻量化处理： - 模型参数量压缩至合理范围 - 使用 ONNX Runtime 进行推理加速 - 单次合成响应时间控制在 2~5 秒内（取决于文本长度）
系统架构概览：WebUI + API 双通道服务
本项目采用前后端分离架构，整体流程如下：
[用户输入] ↓ [Flask WebUI / HTTP API] ↓ [文本预处理 → Sambert → Mel频谱 → HifiGan → WAV音频] ↓ [返回播放流 或 下载文件]核心组件说明
| 组件 | 功能 | |------|------| |frontend/index.html| 响应式网页界面，支持实时播放与下载 | |app.py| Flask 主服务，提供/tts接口 | |modelscope_pipeline.py| 封装 ModelScope 模型加载与推理逻辑 | |static/tts.js| 前端 JS 控制语音请求与播放 |
快速部署指南：一键启动语音合成服务
步骤 1：拉取镜像并运行容器
docker run -p 8080:8080 registry.cn-beijing.aliyuncs.com/modelscope-repo/sambert-hifigan:chinese-emotional💡 若使用 ModelScope Studio 平台，可直接点击“启动”按钮，系统会自动映射端口。
步骤 2：访问 WebUI 界面
启动成功后，点击平台提供的 HTTP 访问按钮，打开以下页面：
你会看到一个简洁现代的交互界面，包含： - 文本输入框（支持长文本） - “开始合成语音”按钮 - 音频播放器控件 -.wav文件下载链接
步骤 3：输入菜谱文本并合成语音
尝试输入一段中式菜肴做法，例如：
红烧肉的做法： 1. 五花肉切块焯水； 2. 锅中放油，加入冰糖炒糖色； 3. 放入肉块翻炒上色； 4. 加入生抽、老抽、料酒和热水； 5. 小火慢炖40分钟即可。点击【开始合成语音】，等待几秒后即可在线试听。你会发现： - 数字编号处有轻微停顿 - “小火慢炖”语速放缓，更具生活感 - 整体音色温暖自然，接近真人朗读
API 接口调用：实现程序化语音生成
除了图形界面，你还可以通过标准 HTTP 接口集成到自己的应用中。
接口地址与方法
POST http://<your-host>:8080/tts Content-Type: application/json请求示例（Python）
import requests url = "http://localhost:8080/tts" data = { "text": "番茄炒蛋：先打三个鸡蛋搅匀，热锅凉油下蛋液炒至半熟盛出；再炒番茄加盐糖，最后混合翻炒。" } response = requests.post(url, json=data) if response.status_code == 200: with open("recipe.wav", "wb") as f: f.write(response.content) print("✅ 语音已保存为 recipe.wav") else: print("❌ 合成失败:", response.json())返回结果说明
- 成功时返回
.wav二进制音频流 - 失败时返回 JSON 错误信息，如：
json { "error": "Text too long", "max_length": 500 }
工程实践难点与解决方案
❗ 问题 1：datasets与numpy版本冲突导致 ImportError
原始 ModelScope 模型依赖datasets>=2.0.0，而该包要求numpy>=1.17,<1.24，但在某些环境中默认安装的是numpy==1.26.0，引发如下错误：
AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'bool_'✅ 解决方案：显式降级 numpy
pip install numpy==1.23.5 --force-reinstall⚠️ 注意：不能使用高于 1.24 的版本，因新版本弃用了
numpy.bool_等旧类型别名。
❗ 问题 2：scipy安装失败或版本不兼容
部分 Linux 发行版缺少 BLAS/LAPACK 库，导致scipy编译失败。
✅ 解决方案：优先使用预编译 wheel 包
pip install "scipy<1.13" --only-binary=all或在 Dockerfile 中添加系统依赖：
RUN apt-get update && apt-get install -y libopenblas-dev liblapack-dev❗ 问题 3：长文本合成内存溢出
Sambert 对输入长度有限制（一般不超过 500 字符），过长文本会导致 OOM。
✅ 解决方案：分段合成 + 音频拼接
from pydub import AudioSegment import numpy as np def split_text(text, max_len=450): """按句子边界安全切分文本""" sentences = text.replace("。", "。\n").split("\n") chunks = [] current = "" for sent in sentences: if len(current) + len(sent) < max_len: current += sent + "。" else: if current: chunks.append(current) current = sent + "。" if current: chunks.append(current) return [c.strip() for c in chunks if c.strip()] # 示例：分段合成并合并 combined = AudioSegment.empty() for chunk in split_text(long_recipe): audio_data = call_tts_api(chunk) segment = AudioSegment.from_wav(io.BytesIO(audio_data)) combined += segment + 500 # 添加半秒静音间隔 combined.export("full_recipe.wav", format="wav")性能优化建议
| 优化方向 | 具体措施 | |--------|---------| |推理速度| 使用 ONNX 模型替代 PyTorch 原生模型，提速约 30% | |内存占用| 设置use_fp16=False关闭半精度计算，避免 CPU 不支持问题 | |并发能力| 使用 Gunicorn + Gevent 部署，支持异步处理多个请求 | |缓存机制| 对高频菜谱文本做结果缓存（Redis + MD5哈希） |
实际应用场景拓展
场景 1：智能音箱联动
将 API 接入 Home Assistant 或小米米家，实现“喊一声，播报菜谱”。
场景 2：盲人辅助设备
结合 OCR 图像识别，扫描纸质菜谱后自动朗读步骤。
场景 3：短视频自动生成
批量合成菜谱语音 + 图片轮播，用于抖音/快手内容生产。
场景 4：儿童食谱故事化
启用“活泼”情感模式，把菜谱讲成童话故事，吸引孩子参与做饭。
总结：打造你的专属语音厨房助手
本文详细介绍了如何利用ModelScope 的 Sambert-HifiGan 多情感中文语音合成模型，搭建一个稳定可用的语音菜谱生成系统。我们不仅实现了图形化操作与 API 调用双模式支持，还解决了实际部署中的三大典型依赖问题，并提供了长文本处理与性能优化方案。
🎯核心收获总结： 1.开箱即用：修复
numpy,scipy,datasets版本冲突，确保环境稳定运行 2.多情感表达：让菜谱播报不再单调，增强用户体验 3.双通道服务：既可通过浏览器直接使用，也可接入自动化流程 4.工程可扩展：支持分段合成、缓存、异步处理，便于产品化落地
下一步学习建议
如果你想进一步深化这项技术的应用，推荐以下进阶路径：
- 微调模型：使用个人声音样本 fine-tune 模型，打造专属音色
- 增加语种支持：集成英文或方言模块，实现多语言菜谱播报
- 结合 ASR：加入语音识别功能，实现“你说我记+我读你听”闭环
- 部署上线：使用 Nginx + Gunicorn + Supervisor 构建生产级服务
🔧动手试试吧！
只需一次docker run，就能让你的菜谱真正“开口说话”。