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是否支持方言合成？当前为普通话，后续版本规划粤语/四川话支持

📖 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。系统集成了Flask WebUI与标准 HTTP API 接口，用户既可通过浏览器在线输入文本生成语音，也可通过程序调用接口实现自动化合成。

目前模型默认支持标准普通话语音输出，并具备多种情感表达能力（如高兴、悲伤、愤怒、中性等），适用于智能客服、有声阅读、语音助手等多种场景。值得注意的是，当前版本暂不支持方言合成，但已在产品路线图中明确规划：后续版本将逐步引入粤语、四川话等主流方言支持，以满足更广泛的区域化语音交互需求。

💡 核心亮点： -多情感合成：支持情绪调节，提升语音自然度与表现力 -可视交互：内置现代化 Web 界面，支持实时试听与音频下载 -环境稳定：已修复datasets(2.13.0)、numpy(1.23.5)与scipy(<1.13)的依赖冲突，杜绝常见报错 -双模服务：同时开放图形界面和 RESTful API，灵活适配开发与演示场景 -CPU 友好：针对非 GPU 环境优化推理流程，降低部署门槛

🚀 快速使用指南

1. 启动服务

部署完成后，点击平台提供的HTTP 访问按钮（通常显示为“Open in Browser”或类似提示），即可进入 Sambert-HifiGan 的 Web 控制台页面。

2. 使用 WebUI 合成语音

在打开的网页中：

1. 在主文本框内输入希望转换为语音的中文内容（支持长文本，最长可达 500 字符）
2. 选择目标发音人角色（如女性温柔、男性沉稳等，具体选项依模型训练配置而定）
3. 从下拉菜单中选择所需的情感类型（例如：“高兴”、“悲伤”、“愤怒”、“害怕”、“惊讶”、“中性”）
4. 点击“开始合成语音”按钮
5. 系统将在 2~8 秒内完成合成（取决于文本长度和设备性能）
6. 合成完成后可直接在页面上播放预览，或点击“下载 WAV 文件”保存至本地

该 WebUI 基于 Flask 构建，前端采用轻量级 HTML + JavaScript 实现，无需额外安装插件即可运行。

🔧 API 接口说明

除图形界面外，系统还暴露了标准的 HTTP API 接口，便于集成到第三方应用中。以下是核心接口文档：

POST/tts

功能：执行文字转语音任务
请求方式：POST
Content-Type：application/json

请求参数

| 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 | |-----------|--------|------|------| | text | string | 是 | 待合成的中文文本（建议不超过500字符） | | speaker | string | 否 | 发音人标识符（如female_warm,male_deep） | | emotion | string | 否 | 情感类别，可选值：neutral,happy,sad,angry,fearful,surprised| | speed | float | 否 | 语速调节（0.8 ~ 1.2，默认1.0） |

示例请求

curl -X POST http://localhost:5000/tts \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "text": "欢迎使用多情感中文语音合成服务，当前支持普通话。", "emotion": "happy", "speaker": "female_warm", "speed": 1.1 }'

返回结果

成功时返回.wav音频流，HTTP 状态码200，Content-Type 为audio/wav。客户端可将其直接写入文件或嵌入<audio>标签播放。

若参数错误或合成失败，则返回 JSON 错误信息，状态码400或500。

💡 技术架构解析

本系统基于ModelScope 平台的 Sambert-HifiGan 模型实现，其整体架构分为三个核心模块：

1. 文本前端处理（Text Frontend）

负责将原始中文文本转化为音素序列（Phoneme Sequence）。包含以下子模块：

• 分词与词性标注：识别词语边界及语法属性
• 多音字消歧：根据上下文判断“重”读作“zhòng”还是“chóng”
• 韵律预测：自动添加停顿、语调边界标记（如逗号、句号、疑问语气）

此部分确保输入文本能被准确地映射为语音单元，是保证自然度的关键。

2. 声学模型（SAmBERT）

SAmBERT（Speaker-aware Masked BERT）是 ModelScope 自研的语音合成声学模型，具有以下特点：

• 基于 Transformer 架构，融合了 BERT 的双向上下文理解能力
• 支持多说话人建模，通过 speaker embedding 区分不同音色
• 内置情感编码器，允许通过标签控制输出情感风格
• 输出为 mel-spectrogram，作为 vocoder 的输入

相比传统 Tacotron 系列模型，SAmBERT 在语义连贯性和情感表达上更具优势。

3. 声码器（HiFi-GAN）

HiFi-GAN 负责将 mel-spectrogram 还原为高保真波形音频信号。其核心优势包括：

• 非自回归生成：一次前向传播即可生成完整音频，速度快
• 高质量重建：支持 24kHz 采样率输出，接近真人录音质量
• 低延迟推理：适合 CPU 推理场景，单句合成时间 <3s

两者结合形成“SAmBERT + HiFi-GAN”的经典两阶段 TTS 流水线，在效果与效率之间取得良好平衡。

⚙️ 环境依赖与稳定性优化

由于原始 ModelScope 模型依赖较复杂，常出现包版本冲突问题（尤其是datasets,numpy,scipy等科学计算库），我们对运行环境进行了深度梳理与锁定：

已解决的关键依赖问题

| 问题描述 | 解决方案 | |--------|---------| |datasets>=2.13.0引入pyarrow新版本导致内存泄漏 | 固定pyarrow==8.0.0| |numpy>=1.24与旧版scipy不兼容 | 统一降级至numpy==1.23.5,scipy==1.10.1| |torch与torchaudio版本不匹配 | 使用官方推荐组合torch==1.13.1,torchaudio==0.13.1| | 多线程加载数据引发死锁 | 关闭 DataLoader 多进程，改用单线程安全模式 |

最终构建出一个高度稳定、开箱即用的 Docker 镜像环境，极大降低了用户部署成本。

🗺️ 方言支持规划：粤语 & 四川话即将上线

尽管当前版本仅支持标准普通话，但我们已启动方言语音合成的技术预研与数据筹备工作。未来版本将重点拓展以下两种方言：

✅ 粤语（Cantonese）

• 应用场景：粤港澳地区智能终端、跨境客服系统、粤语播客生成
• 技术挑战：
• 保留九声六调的声调系统
• 正确处理口语化词汇（如“咗”、“嘅”、“哋”）
• 数据准备：已收集超过 20 小时专业粤语朗读语音数据，正在进行清洗与对齐

✅ 四川话（Sichuan Dialect）

• 应用场景：地方文旅导览、短视频配音、区域化 AI 助手
• 技术特点：
• 具备明显儿化音与变调规则
• 词汇丰富且具幽默感（如“巴适得板”、“摆龙门阵”）
• 实现路径：拟采用“普通话模型 + 方言微调”策略，利用迁移学习加速训练

📌 提示：方言合成并非简单替换发音表，而是需要重新训练或微调整个声学模型，涉及大量语音采集、标注与调优工作。因此需一定周期推进，请持续关注更新日志。

🛠️ 常见问题与解决方案（FAQ）

Q1：为什么合成速度慢？

A：首次合成会触发模型加载，耗时较长（约 10~15 秒）。后续请求响应显著加快。若长期缓慢，请检查是否运行在 CPU 模式且内存不足（建议 ≥4GB RAM）。

Q2：能否更换发音人或增加新声音？

A：当前镜像内置固定发音人集合。如需新增音色，需使用 ModelScope 工具链进行Voice Cloning训练，并替换模型权重。进阶用户可参考 ModelScope TTS 文档 进行定制化开发。

Q3：如何批量合成多条语音？

A：可通过脚本循环调用/tts接口实现。示例 Python 脚本如下：

import requests import time texts = [ "今天天气真好。", "你好，很高兴见到你。", "请记得按时提交报告。" ] for i, text in enumerate(texts): response = requests.post("http://localhost:5000/tts", json={ "text": text, "emotion": "neutral" }) if response.status_code == 200: with open(f"output_{i}.wav", "wb") as f: f.write(response.content) print(f"✅ 已生成 output_{i}.wav") else: print(f"❌ 合成失败: {response.json()}") time.sleep(1) # 避免请求过载

Q4：是否支持英文混合输入？

A：有限支持。系统可识别并朗读简单的英文单词或短语（如 “OK”、“WiFi”），但无法保证自然流畅的英文发音。建议主要使用中文文本。

📊 总结与展望

| 特性 | 当前状态 | |-----|----------| | 普通话合成 | ✅ 完全支持 | | 多情感控制 | ✅ 支持 6 种情绪 | | WebUI 交互 | ✅ 内置可视化界面 | | HTTP API | ✅ 支持程序调用 | | 粤语支持 | 🚧 规划中（预计 v1.3） | | 四川话支持 | 🚧 规划中（预计 v1.4） | | 英文合成 | ⚠️ 仅基础识别 |

本项目致力于打造一个稳定、易用、可扩展的中文语音合成平台。通过整合 ModelScope 强大的 SAmBERT-HiFiGAN 模型与工程化封装，显著降低了 TTS 技术的应用门槛。

未来我们将持续推进： - 更丰富的发音人与情感组合 - 实时流式合成（Streaming TTS） - 用户自定义音色上传与训练 - 多方言、多方言混合同步支持

敬请期待下一版本带来的全新体验！