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DeepSpeech

PaddlePaddle / DeepSpeech
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demos/speech_server/README.md
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......@@ -5,12 +5,15 @@
## Introduction
This demo is an implementation of starting the voice service and accessing the service. It can be achieved with a single command using `paddlespeech_server` and `paddlespeech_client` or a few lines of code in python.
For service interface definition, please check:
- [PaddleSpeech Server RESTful API](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/wiki/PaddleSpeech-Server-RESTful-API)
## Usage
### 1. Installation
see [installation](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/blob/develop/docs/source/install.md).
It is recommended to use **paddlepaddle 2.2.2** or above.
It is recommended to use **paddlepaddle 2.3.1** or above.
You can choose one way from meduim and hard to install paddlespeech.
### 2. Prepare config File
......@@ -54,7 +57,6 @@ wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav https://paddlespee
[2022-02-23 11:17:32] [INFO] [on.py:38] Application startup complete.
INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8090 (Press CTRL+C to quit)
[2022-02-23 11:17:32] [INFO] [server.py:204] Uvicorn running on http://0.0.0.0:8090 (Press CTRL+C to quit)
```
- Python API
......@@ -77,7 +79,6 @@ wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav https://paddlespee
[2022-02-23 14:57:56] [INFO] [on.py:38] Application startup complete.
INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8090 (Press CTRL+C to quit)
[2022-02-23 14:57:56] [INFO] [server.py:204] Uvicorn running on http://0.0.0.0:8090 (Press CTRL+C to quit)
```
......@@ -162,7 +163,6 @@ wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav https://paddlespee
[2022-02-23 15:20:37,875] [ INFO] - Save synthesized audio successfully on output.wav.
[2022-02-23 15:20:37,875] [ INFO] - Audio duration: 3.612500 s.
[2022-02-23 15:20:37,875] [ INFO] - Response time: 0.348050 s.
```
- Python API
......@@ -192,7 +192,6 @@ wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav https://paddlespee
{'description': 'success.'}
Save synthesized audio successfully on ./output.wav.
Audio duration: 3.612500 s.
```
### 6. CLS Client Usage
......@@ -201,7 +200,7 @@ wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav https://paddlespee
If `127.0.0.1` is not accessible, you need to use the actual service IP address.
```
```bash
paddlespeech_client cls --server_ip 127.0.0.1 --port 8090 --input ./zh.wav
```
......@@ -220,8 +219,6 @@ wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav https://paddlespee
```bash
[2022-03-09 20:44:39,974] [ INFO] - {'success': True, 'code': 200, 'message': {'description': 'success'}, 'result': {'topk': 1, 'results': [{'class_name': 'Speech', 'prob': 0.9027184844017029}]}}
[2022-03-09 20:44:39,975] [ INFO] - Response time 0.104360 s.
```
- Python API
......@@ -241,7 +238,6 @@ wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav https://paddlespee
Output:
```bash
{'success': True, 'code': 200, 'message': {'description': 'success'}, 'result': {'topk': 1, 'results': [{'class_name': 'Speech', 'prob': 0.9027184844017029}]}}
```
......@@ -411,7 +407,6 @@ wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav https://paddlespee
我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康。
```
## Models supported by the service
### ASR model
Get all models supported by the ASR service via `paddlespeech_server stats --task asr`, where static models can be used for paddle inference inference.
......
demos/speech_server/README_cn.md
浏览文件 @ bc6d10ba
......@@ -3,21 +3,22 @@
# 语音服务
## 介绍
这个 demo 是一个启动离线语音服务和访问服务的实现。它可以通过使用`paddlespeech_server` 和 `paddlespeech_client`的单个命令或 python 的几行代码来实现。
这个 demo 是一个启动离线语音服务和访问服务的实现。它可以通过使用 `paddlespeech_server` 和 `paddlespeech_client` 的单个命令或 python 的几行代码来实现。
服务接口定义请参考:
- [PaddleSpeech Server RESTful API](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/wiki/PaddleSpeech-Server-RESTful-API)
## 使用方法
### 1. 安装
请看 [安装文档](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/blob/develop/docs/source/install.md).
推荐使用 **paddlepaddle 2.2.2** 或以上版本。
推荐使用 **paddlepaddle 2.3.1** 或以上版本。
你可以从 medium，hard 两种方式中选择一种方式安装 PaddleSpeech。
### 2. 准备配置文件
配置文件可参见 `conf/application.yaml` 。
其中，`engine_list`表示即将启动的服务将会包含的语音引擎，格式为 <语音任务>_<引擎类型>。
目前服务集成的语音任务有： asr(语音识别)、tts(语音合成)、cls(音频分类)、vector(声纹识别)以及text(文本处理)。
目前服务集成的语音任务有： asr (语音识别)、tts (语音合成)、cls (音频分类)、vector (声纹识别)以及 text (文本处理)。
目前引擎类型支持两种形式：python 及 inference (Paddle Inference)
**注意：** 如果在容器里可正常启动服务，但客户端访问 ip 不可达，可尝试将配置文件中 `host` 地址换成本地 ip 地址。
......@@ -55,7 +56,6 @@ wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav https://paddlespee
[2022-02-23 11:17:32] [INFO] [on.py:38] Application startup complete.
INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8090 (Press CTRL+C to quit)
[2022-02-23 11:17:32] [INFO] [server.py:204] Uvicorn running on http://0.0.0.0:8090 (Press CTRL+C to quit)
```
- Python API
......@@ -78,7 +78,6 @@ wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav https://paddlespee
[2022-02-23 14:57:56] [INFO] [on.py:38] Application startup complete.
INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8090 (Press CTRL+C to quit)
[2022-02-23 14:57:56] [INFO] [server.py:204] Uvicorn running on http://0.0.0.0:8090 (Press CTRL+C to quit)
```
### 4. ASR 客户端使用方法
......@@ -195,7 +194,6 @@ wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav https://paddlespee
{'description': 'success.'}
Save synthesized audio successfully on ./output.wav.
Audio duration: 3.612500 s.
```
### 6. CLS 客户端使用方法
......@@ -206,7 +204,7 @@ wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav https://paddlespee
若 `127.0.0.1` 不能访问，则需要使用实际服务 IP 地址
```
```bash
paddlespeech_client cls --server_ip 127.0.0.1 --port 8090 --input ./zh.wav
```
......@@ -241,7 +239,6 @@ wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav https://paddlespee
port=8090,
topk=1)
print(res.json())
```
输出:
......@@ -258,7 +255,7 @@ wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav https://paddlespee
若 `127.0.0.1` 不能访问，则需要使用实际服务 IP 地址
``` bash
```bash
paddlespeech_client vector --task spk --server_ip 127.0.0.1 --port 8090 --input 85236145389.wav
```
......@@ -276,7 +273,7 @@ wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav https://paddlespee
* test: 测试音频。
输出:
``` bash
```bash
[2022-05-25 12:25:36,165] [ INFO] - vector http client start
[2022-05-25 12:25:36,165] [ INFO] - the input audio: 85236145389.wav
[2022-05-25 12:25:36,165] [ INFO] - endpoint: http://127.0.0.1:8790/paddlespeech/vector
......@@ -405,7 +402,6 @@ wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav https://paddlespee
server_ip="127.0.0.1",
port=8090,)
print(res)
```
输出:
......@@ -418,10 +414,10 @@ wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav https://paddlespee
通过 `paddlespeech_server stats --task asr` 获取 ASR 服务支持的所有模型，其中静态模型可用于 paddle inference 推理。
### TTS 支持的模型
通过 `paddlespeech_server stats --task tts` 获取 TTS 服务支持的所有模型，其中静态模型可用于 paddle inference 推理。
通过 `paddlespeech_server stats --task tts` 获取 TTS 服务支持的所有模型，其中静态模型可用于 paddle inference 推理。
### CLS 支持的模型
通过 `paddlespeech_server stats --task cls` 获取 CLS 服务支持的所有模型，其中静态模型可用于 paddle inference 推理。
通过 `paddlespeech_server stats --task cls` 获取 CLS 服务支持的所有模型，其中静态模型可用于 paddle inference 推理。
### Vector 支持的模型
通过 `paddlespeech_server stats --task vector` 获取 Vector 服务支持的所有模型。
......
demos/speech_web/接口文档.md → demos/speech_web/API.md
浏览文件 @ bc6d10ba
......@@ -8,7 +8,7 @@ http://0.0.0.0:8010/docs
### 【POST】/asr/offline
说明：上传16k,16bit wav文件，返回 offline 语音识别模型识别结果
说明：上传 16k, 16bit wav 文件，返回 offline 语音识别模型识别结果
返回: JSON
......@@ -26,11 +26,11 @@ http://0.0.0.0:8010/docs
### 【POST】/asr/offlinefile
说明：上传16k,16bit wav文件，返回 offline 语音识别模型识别结果 + wav数据的base64
说明：上传16k,16bit wav文件，返回 offline 语音识别模型识别结果 + wav 数据的 base64
返回: JSON
前端接口： 音频文件识别(播放这段base64还原后记得添加wav头，采样率16k, int16，添加后才能播放)
前端接口： 音频文件识别(播放这段base64还原后记得添加 wav 头，采样率 16k, int16，添加后才能播放)
示例:
......@@ -48,7 +48,7 @@ http://0.0.0.0:8010/docs
### 【POST】/asr/collectEnv
说明： 通过采集环境噪音，上传16k, int16 wav文件，来生成后台VAD的能量阈值， 返回阈值结果
说明： 通过采集环境噪音，上传 16k, int16 wav 文件，来生成后台 VAD 的能量阈值， 返回阈值结果
前端接口：ASR-环境采样
......@@ -64,9 +64,9 @@ http://0.0.0.0:8010/docs
### 【GET】/asr/stopRecord
说明：通过 GET 请求 /asr/stopRecord, 后台停止接收 offlineStream 中通过 WS协议 上传的数据
说明：通过 GET 请求 /asr/stopRecord, 后台停止接收 offlineStream 中通过 WS 协议 上传的数据
前端接口：语音聊天-暂停录音（获取NLP，播放TTS时暂停）
前端接口：语音聊天-暂停录音（获取 NLP，播放 TTS 时暂停）
返回: JSON
......@@ -80,9 +80,9 @@ http://0.0.0.0:8010/docs
### 【GET】/asr/resumeRecord
说明：通过 GET 请求 /asr/resumeRecord, 后台停止接收 offlineStream 中通过 WS协议 上传的数据
说明：通过 GET 请求 /asr/resumeRecord, 后台停止接收 offlineStream 中通过 WS 协议 上传的数据
前端接口：语音聊天-恢复录音（TTS播放完毕时，告诉后台恢复录音）
前端接口：语音聊天-恢复录音（ TTS 播放完毕时，告诉后台恢复录音）
返回: JSON
......@@ -100,16 +100,16 @@ http://0.0.0.0:8010/docs
前端接口：语音聊天-开始录音，持续将麦克风语音传给后端，后端推送语音识别结果
返回：后端返回识别结果，offline模型识别结果， 由WS推送
返回：后端返回识别结果，offline 模型识别结果， 由WS推送
### 【Websocket】/ws/asr/onlineStream
说明：通过 WS 协议，将前端音频持续上传到后台，前端采集 16k，Int16 类型的PCM片段，持续上传到后端
说明：通过 WS 协议，将前端音频持续上传到后台，前端采集 16k，Int16 类型的 PCM 片段，持续上传到后端
前端接口：ASR-流式识别开始录音，持续将麦克风语音传给后端，后端推送语音识别结果
返回：后端返回识别结果，online模型识别结果， 由WS推送
返回：后端返回识别结果，online 模型识别结果， 由 WS 推送
## NLP
......@@ -202,7 +202,7 @@ http://0.0.0.0:8010/docs
### 【POST】/tts/offline
说明：获取TTS离线模型音频
说明：获取 TTS 离线模型音频
前端接口：TTS-端到端合成
......@@ -272,7 +272,7 @@ curl -X 'POST' \
### 【POST】/vpr/recog
说明：声纹识别，识别文件，提取文件的声纹信息做比对 音频 16k, int 16 wav格式
说明：声纹识别，识别文件，提取文件的声纹信息做比对 音频 16k, int 16 wav 格式
前端接口：声纹识别-上传音频，返回声纹识别结果
......@@ -383,9 +383,9 @@ curl -X 'GET' \
### 【GET】/vpr/database64
说明： 根据 vpr_id 获取用户vpr时注册使用音频转换成 16k, int16 类型的数组，返回base64编码
说明： 根据 vpr_id 获取用户 vpr 时注册使用音频转换成 16k, int16 类型的数组，返回 base64 编码
前端接口：声纹识别-获取vpr对应的音频（注意：播放时需要添加 wav头，16k,int16, 可参考tts播放时添加wav的方式，注意更改采样率）
前端接口：声纹识别-获取 vpr 对应的音频（注意：播放时需要添加 wav头，16k,int16, 可参考 tts 播放时添加 wav 的方式，注意更改采样率）
访问示例：
......@@ -401,6 +401,4 @@ curl -X 'GET' \
"code": 0,
"result":"AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA",
"message": "ok"
```
```
\ No newline at end of file
demos/speech_web/README_cn.md → demos/speech_web/README.md
浏览文件 @ bc6d10ba
# Paddle Speech Demo
PaddleSpeechDemo是一个以PaddleSpeech的语音交互功能为主体开发的Demo展示项目，用于帮助大家更好的上手PaddleSpeech以及使用PaddleSpeech构建自己的应用。
PaddleSpeechDemo 是一个以 PaddleSpeech 的语音交互功能为主体开发的Demo展示项目，用于帮助大家更好的上手PaddleSpeech 以及使用 PaddleSpeech 构建自己的应用。
智能语音交互部分使用PaddleSpeech，对话以及信息抽取部分使用PaddleNLP，网页前端展示部分基于Vue3进行开发
智能语音交互部分使用 PaddleSpeech，对话以及信息抽取部分使用 PaddleNLP，网页前端展示部分基于 Vue3 进行开发
主要功能：
+ 语音聊天：PaddleSpeech的语音识别能力+语音合成能力，对话部分基于PaddleNLP的闲聊功能
+ 声纹识别：PaddleSpeech的声纹识别功能展示
+ 语音聊天：PaddleSpeech 的语音识别能力+语音合成能力，对话部分基于 PaddleNLP 的闲聊功能
+ 声纹识别：PaddleSpeech 的声纹识别功能展示
+ 语音识别：支持【实时语音识别】，【端到端识别】，【音频文件识别】三种模式
+ 语音合成：支持【流式合成】与【端到端合成】两种方式
+ 语音指令：基于PaddleSpeech的语音识别能力与PaddleNLP的信息抽取，实现交通费的智能报销
+ 语音指令：基于 PaddleSpeech 的语音识别能力与 PaddleNLP 的信息抽取，实现交通费的智能报销
运行效果：
......@@ -32,23 +32,21 @@ cd model
wget https://bj.bcebos.com/paddlenlp/applications/speech-cmd-analysis/finetune/model_state.pdparams
```
### 前端环境安装
前端依赖node.js ，需要提前安装，确保npm可用，npm测试版本8.3.1，建议下载[官网](https://nodejs.org/en/)稳定版的node.js
前端依赖 `node.js` ，需要提前安装，确保 `npm` 可用，`npm` 测试版本 `8.3.1`，建议下载[官网](https://nodejs.org/en/)稳定版的 `node.js`
```
# 进入前端目录
cd web_client
# 安装yarn，已经安装可跳过
# 安装 `yarn`，已经安装可跳过
npm install -g yarn
# 使用yarn安装前端依赖
yarn install
```
## 启动服务
### 开启后端服务
......@@ -66,18 +64,18 @@ cd web_client
yarn dev --port 8011
```
默认配置下，前端中配置的后台地址信息是localhost，确保后端服务器和打开页面的游览器在同一台机器上，不在一台机器的配置方式见下方的FAQ：【后端如果部署在其它机器或者别的端口如何修改】
默认配置下，前端中配置的后台地址信息是 localhost，确保后端服务器和打开页面的游览器在同一台机器上，不在一台机器的配置方式见下方的 FAQ：【后端如果部署在其它机器或者别的端口如何修改】
## FAQ
#### Q: 如何安装node.js
A： node.js的安装可以参考[【菜鸟教程】](https://www.runoob.com/nodejs/nodejs-install-setup.html), 确保npm可用
A： node.js的安装可以参考[【菜鸟教程】](https://www.runoob.com/nodejs/nodejs-install-setup.html), 确保 npm 可用
#### Q：后端如果部署在其它机器或者别的端口如何修改
A：后端的配置地址有分散在两个文件中
修改第一个文件`PaddleSpeechWebClient/vite.config.js`
修改第一个文件 `PaddleSpeechWebClient/vite.config.js`
```
server: {
......@@ -92,7 +90,7 @@ server: {
}
```
修改第二个文件`PaddleSpeechWebClient/src/api/API.js`（Websocket代理配置失败，所以需要在这个文件中修改）
修改第二个文件 `PaddleSpeechWebClient/src/api/API.js`（ Websocket 代理配置失败，所以需要在这个文件中修改）
```
// websocket （这里改成后端所在的接口）
......@@ -107,9 +105,6 @@ A：这里主要是游览器安全策略的限制，需要配置游览器后重
chrome设置地址: chrome://flags/#unsafely-treat-insecure-origin-as-secure
## 参考资料
vue实现录音参考资料：https://blog.csdn.net/qq_41619796/article/details/107865602#t1
......
demos/streaming_asr_server/README.md
浏览文件 @ bc6d10ba
......@@ -7,11 +7,14 @@ This demo is an implementation of starting the streaming speech service and acce
Streaming ASR server only support `websocket` protocol, and doesn't support `http` protocol.
服务接口定义请参考:
- [PaddleSpeech Streaming Server WebSocket API](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/wiki/PaddleSpeech-Server-WebSocket-API)
## Usage
### 1. Installation
see [installation](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/blob/develop/docs/source/install.md).
It is recommended to use **paddlepaddle 2.2.1** or above.
It is recommended to use **paddlepaddle 2.3.1** or above.
You can choose one way from meduim and hard to install paddlespeech.
### 2. Prepare config File
......
demos/streaming_asr_server/README_cn.md
浏览文件 @ bc6d10ba
......@@ -3,18 +3,21 @@
# 流式语音识别服务
## 介绍
这个demo是一个启动流式语音服务和访问服务的实现。 它可以通过使用`paddlespeech_server` 和 `paddlespeech_client`的单个命令或 python 的几行代码来实现。
这个demo是一个启动流式语音服务和访问服务的实现。 它可以通过使用 `paddlespeech_server` 和 `paddlespeech_client`的单个命令或 python 的几行代码来实现。
**流式语音识别服务只支持 `weboscket` 协议，不支持 `http` 协议。**
For service interface definition, please check:
- [PaddleSpeech Streaming Server WebSocket API](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/wiki/PaddleSpeech-Server-WebSocket-API)
## 使用方法
### 1. 安装
安装 PaddleSpeech 的详细过程请看 [安装文档](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/blob/develop/docs/source/install.md)。
推荐使用 **paddlepaddle 2.2.1** 或以上版本。
推荐使用 **paddlepaddle 2.3.1** 或以上版本。
你可以从medium，hard 两种方式中选择一种方式安装 PaddleSpeech。
### 2. 准备配置文件
流式ASR的服务启动脚本和服务测试脚本存放在 `PaddleSpeech/demos/streaming_asr_server` 目录。
......@@ -26,7 +29,6 @@
* conformer: `conf/ws_conformer_wenetspeech_application.yaml`
这个 ASR client 的输入应该是一个 WAV 文件（`.wav`），并且采样率必须与模型的采样率相同。
可以下载此 ASR client的示例音频：
......
demos/streaming_tts_server/README.md
浏览文件 @ bc6d10ba
......@@ -5,15 +5,18 @@
## Introduction
This demo is an implementation of starting the streaming speech synthesis service and accessing the service. It can be achieved with a single command using `paddlespeech_server` and `paddlespeech_client` or a few lines of code in python.
For service interface definition, please check:
- [PaddleSpeech Server RESTful API](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/wiki/PaddleSpeech-Server-RESTful-API)
- [PaddleSpeech Streaming Server WebSocket API](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/wiki/PaddleSpeech-Server-WebSocket-API)
## Usage
### 1. Installation
see [installation](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/blob/develop/docs/source/install.md).
It is recommended to use **paddlepaddle 2.2.2** or above.
It is recommended to use **paddlepaddle 2.3.1** or above.
You can choose one way from meduim and hard to install paddlespeech.
### 2. Prepare config File
The configuration file can be found in `conf/tts_online_application.yaml`.
- `protocol` indicates the network protocol used by the streaming TTS service. Currently, both **http and websocket** are supported.
......
demos/streaming_tts_server/README_cn.md
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......@@ -3,28 +3,29 @@
# 流式语音合成服务
## 介绍
这个demo是一个启动流式语音合成服务和访问该服务的实现。 它可以通过使用`paddlespeech_server` 和 `paddlespeech_client`的单个命令或 python 的几行代码来实现。
这个 demo 是一个启动流式语音合成服务和访问该服务的实现。 它可以通过使用 `paddlespeech_server` 和 `paddlespeech_client` 的单个命令或 python 的几行代码来实现。
服务接口定义请参考:
- [PaddleSpeech Server RESTful API](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/wiki/PaddleSpeech-Server-RESTful-API)
- [PaddleSpeech Streaming Server WebSocket API](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/wiki/PaddleSpeech-Server-WebSocket-API)
## 使用方法
### 1. 安装
请看 [安装文档](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/blob/develop/docs/source/install.md).
推荐使用 **paddlepaddle 2.2.2** 或以上版本。
推荐使用 **paddlepaddle 2.3.1** 或以上版本。
你可以从 medium，hard 两种方式中选择一种方式安装 PaddleSpeech。
### 2. 准备配置文件
配置文件可参见 `conf/tts_online_application.yaml` 。
- `protocol` 表示该流式 TTS 服务使用的网络协议，目前支持 **http 和 websocket** 两种。
- `engine_list` 表示即将启动的服务将会包含的语音引擎，格式为 <语音任务>_<引擎类型>。
- 该 demo 主要介绍流式语音合成服务，因此语音任务应设置为 tts。
- 目前引擎类型支持两种形式：**online** 表示使用python进行动态图推理的引擎；**online-onnx** 表示使用 onnxruntime 进行推理的引擎。其中，online-onnx 的推理速度更快。
- 流式 TTS 引擎的 AM 模型支持：**fastspeech2 以及fastspeech2_cnndecoder**; Voc 模型支持：**hifigan, mb_melgan**
- 流式 TTS 引擎的 AM 模型支持：**fastspeech2 以及 fastspeech2_cnndecoder**; Voc 模型支持：**hifigan, mb_melgan**
- 流式 am 推理中，每次会对一个 chunk 的数据进行推理以达到流式的效果。其中 `am_block` 表示 chunk 中的有效帧数，`am_pad` 表示一个 chunk 中 am_block 前后各加的帧数。am_pad 的存在用于消除流式推理产生的误差，避免由流式推理对合成音频质量的影响。
- fastspeech2 不支持流式 am 推理，因此 am_pad 与 m_block 对它无效
- fastspeech2 不支持流式 am 推理，因此 am_pad 与 am_block 对它无效
- fastspeech2_cnndecoder 支持流式推理，当 am_pad=12 时，流式推理合成音频与非流式合成音频一致
- 流式 voc 推理中，每次会对一个 chunk 的数据进行推理以达到流式的效果。其中 `voc_block` 表示chunk中的有效帧数，`voc_pad` 表示一个 chunk 中 voc_block 前后各加的帧数。voc_pad 的存在用于消除流式推理产生的误差，避免由流式推理对合成音频质量的影响。
- 流式 voc 推理中，每次会对一个 chunk 的数据进行推理以达到流式的效果。其中 `voc_block` 表示 chunk 中的有效帧数，`voc_pad` 表示一个 chunk 中 voc_block 前后各加的帧数。voc_pad 的存在用于消除流式推理产生的误差，避免由流式推理对合成音频质量的影响。
- hifigan, mb_melgan 均支持流式 voc 推理
- 当 voc 模型为 mb_melgan，当 voc_pad=14 时，流式推理合成音频与非流式合成音频一致；voc_pad 最小可以设置为7，合成音频听感上没有异常，若 voc_pad 小于7，合成音频听感上存在异常。
- 当 voc 模型为 hifigan，当 voc_pad=19 时，流式推理合成音频与非流式合成音频一致；当 voc_pad=14 时，合成音频听感上没有异常。
......@@ -32,7 +33,7 @@
- **注意：** 如果在容器里可正常启动服务，但客户端访问 ip 不可达，可尝试将配置文件中 `host` 地址换成本地 ip 地址。
### 3. 使用http协议的流式语音合成服务端及客户端使用方法
### 3. 使用 http 协议的流式语音合成服务端及客户端使用方法
#### 3.1 服务端使用方法
- 命令行 (推荐使用)
......@@ -64,7 +65,6 @@
[2022-04-24 20:05:28] [INFO] [on.py:59] Application startup complete.
INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8092 (Press CTRL+C to quit)
[2022-04-24 20:05:28] [INFO] [server.py:211] Uvicorn running on http://0.0.0.0:8092 (Press CTRL+C to quit)
```
- Python API
......@@ -91,8 +91,6 @@
[2022-04-24 21:00:17] [INFO] [on.py:59] Application startup complete.
INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8092 (Press CTRL+C to quit)
[2022-04-24 21:00:17] [INFO] [server.py:211] Uvicorn running on http://0.0.0.0:8092 (Press CTRL+C to quit)
```
#### 3.2 客户端使用方法
......@@ -162,9 +160,8 @@
[2022-04-24 21:11:16,802] [ INFO] - RTF: 0.7846773683635238
[2022-04-24 21:11:16,837] [ INFO] - 音频保存至：./output.wav
```
### 4. 使用websocket协议的流式语音合成服务端及客户端使用方法
### 4. 使用 websocket 协议的流式语音合成服务端及客户端使用方法
#### 4.1 服务端使用方法
- 命令行 (推荐使用)
首先修改配置文件 `conf/tts_online_application.yaml`， **将 `protocol` 设置为 `websocket`**。
......@@ -197,7 +194,6 @@
INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8092 (Press CTRL+C to quit)
[2022-04-27 10:18:09] [INFO] [server.py:211] Uvicorn running on http://0.0.0.0:8092 (Press CTRL+C to quit)
```
- Python API
......@@ -230,7 +226,7 @@
#### 4.2 客户端使用方法
- 命令行 (推荐使用)
访问 websocket 流式TTS服务：
访问 websocket 流式 TTS 服务：
若 `127.0.0.1` 不能访问，则需要使用实际服务 IP 地址
......@@ -255,7 +251,6 @@
- 目前代码中只支持单说话人的模型，因此 spk_id 的选择并不生效。流式 TTS 不支持更换采样率，变速和变音量等功能。
输出:
```bash
[2022-04-27 10:21:04,262] [ INFO] - tts websocket client start
......@@ -295,7 +290,4 @@
[2022-04-27 10:22:52,101] [ INFO] - RTF: 0.8445606356352762
[2022-04-27 10:22:52,134] [ INFO] - 音频保存至：./output.wav
```
```
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