AI Agent项目实战(03)-利用TTS技术让你的AI Agent发声

1 语音逻辑设计

一个AI Agent应用的语音逻辑设计流程图。

1.1 基本流程

- 用户 -> Agent -> 文本回答

最基础的交互模式。用户输入被传递给Agent，Agent生成文本回答。

1.2 添加语音功能

- 用户 -> Agent -> 文本回答|vTTS服务 -> MSTTS -> 语音回答

基本流程基础上，增加文本转语音(TTS)服务。Agent生成的文本回答被发送到TTS服务，然后通过MSTTS(Microsoft Text-to-Speech)转换为语音回答。

1.3 完整流程

- 用户 -> Agent -> 文本回答|v (异步)TTS服务 -> MSTTS -> 语音回答

文本回答和语音回答是并行处理的。Agent生成文本回答后，同时开始TTS转换过程，这个过程被标记为"异步"。

1.4 设计思路

• 模块化：将文本处理和语音转换分离，便于独立开发和维护。
• 异步处理：文本回答可以立即呈现，而语音转换在后台进行，提高响应速度。
• 灵活性：可以根据需求选择只使用文本回答或同时使用语音回答。
• 技术整合：利用MSTTS等成熟技术，提高语音质量。

这种设计允许AI Agent应用在保持高效文本交互的同时，提供更丰富的语音交互体验。

2 TTS能力介绍

以 Google Cloud Text-To-Speech 服务为例说明。

开发人员可用 Text-to-Speech 创建可播放音频格式的自然发音的合成人类语音。可用由 Text-to-Speech 创建的音频数据文件来丰富应用功能或者扩大视频或录音等媒体。

Text-to-Speech 会将文本或语音合成标记语言 (SSML) 输入转换为音频数据，例如 MP3 或 LINEAR16（WAV 文件中使用的编码）。

2.1 基本示例

Text-to-Speech 适用于向用户播放人类语音音频的任何应用。您可以使用它将任意字符串、字词和句子转换为表述相同内容的人的语音。

设想您有一个语音辅助应用，可以通过可播放音频文件，向您的用户提供自然语言反馈。您的应用可能会执行某个操作，然后向用户提供人类语音作为反馈。

例如，您的应用可能想要报告它已成功将某项活动添加到用户的日历中。您的应用会构建一个响应字符串向用户报告操作已成功，例如“我已将活动添加到您的日历中”。

使用 Text-to-Speech，您可以将该响应字符串转换为实际的人类语音以播放给用户，类似于下面提供的示例。

示例 1：Text-to-Speech 生成的音频文件

要创建音频文件，请向 Text-to-Speech 发送请求，如：

curl -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth print-access-token) -H "x-goog-user-project: <var>PROJECT_ID</var>" -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" --data "{'input':{'text':'I\'ve added the event to your calendar.'},'voice':{'languageCode':'en-gb','name':'en-GB-Standard-A','ssmlGender':'FEMALE'},'audioConfig':{'audioEncoding':'MP3'}
}" "https://texttospeech.googleapis.com/v1/text:synthesize"

2.2 语音合成

将文本输入转换为音频数据的过程称为合成，而输出合成则称为合成语音。 Text-to-Speech 采用两种类型的输入：原始文本或 SSML 格式的数据（下文详解）。要创建新的音频文件，可调用 API 的 synthesize 端点。

语音合成过程会生成原始音频数据，格式为 base64 编码字符串。您必须先将 base64 编码字符串解码为音频文件，应用才可以播放相应文件。大多数平台和操作系统都具备将 base64 文本解码为可播放媒体文件的工具。

2.3 语音

Text-to-Speech 生成自然人类语音的原始音频数据。也就是说，它生成的音频听上去像人在说话。当您向 Text-to-Speech 发送合成请求时，您必须指定“说出”字词的语音。

Text-to-Speech 有多种自定义语音供您选择。语音因语言、性别和口音（适用于某些语言）而异。例如，你可以创建模仿带有英国口音的女性说英语的声音音频，如以上示例 1您也可以将同一文本转换为不同的语音，比方说有澳大利亚口音的男性说英语的声音。

2.4 WaveNet 语音

Text-to-Speech 还同其他传统合成语音一起，提供优质的 WaveNet 生成语音。用户发现 Wavenet 生成语音比其他合成语音更温暖，更像人声。

WaveNet 语音的主要不同之处在于生成语音所用的 WaveNet 模型。WaveNet 模型一直在使用真人发声的原始音频样本进行训练。因此，这些模型生成的合成语音，其音节、音位和字词的重音与音调更像人类。

2.5 其他音频输出设置

除了语音之外，您还可以配置语音合成创建的音频数据输出的其他方面。Text-to-Speech 支持您配置语速、音高、音量和采样率（单位为赫兹）。

2.6 语音合成标记语言 (SSML) 支持

可通过语音合成标记语言 (SSML) 对文本进行标记来增强 Text-to-Speech 生成的合成语音。SSML 可让您在 Text-to-Speech 生成的音频数据中插入暂停、首字母缩写词发音或其他细节。

注意：Text-to-Speech 不支持特定可用语言的部分 SSML 元素。

例如，您可以通过提供具有标记序数词的 SSML 输入的 Text-to-Speech 来确保合成语音正确地读出序数词。

创建服务账号：

为其创建密钥：

添加密钥：

新建 json 类型密钥：

下载该 json 密钥存储到项目路径下：

项目配置该密钥：

为项目启用 API 服务：

3 Voice函数的实现

@app.post("/chat")
def chat(query: str, background_tasks: BackgroundTasks):master = Master()msg = master.run(query)unique_id = str(uuid.uuid4())background_tasks.add_task(master.background_voice_synthesis, msg, unique_id)return {"msg": msg, "id": unique_id}

def background_voice_synthesis(self, text: str, uid: str):# 无返回值，只是触发语音合成asyncio.run(self.get_voice(text, uid))

    # text 要转换为语音的文本async def get_voice(self, text: str, uid: str):print("text2speech", text)print("uid", uid)print("当前Edge大师应该的语气是：", self.emotion)# 默认 grpc 会报 503 错误，必须 rest 请求client = texttospeech.TextToSpeechClient(transport="rest")input_text = texttospeech.SynthesisInput(text="fsfsdfsd")print("input_text=", input_text)# Note: the voice can also be specified by name.# Names of voices can be retrieved with client.list_voices().voice = texttospeech.VoiceSelectionParams(language_code="en-US",name="en-US-Studio-O",)audio_config = texttospeech.AudioConfig(audio_encoding=texttospeech.AudioEncoding.LINEAR16,speaking_rate=1)response = client.synthesize_speech(request={"input": input_text, "voice": voice, "audio_config": audio_config})print("response=", response)# The response's audio_content is binary.with open("output.mp3", "wb") as out:out.write(response.audio_content)print('Audio content written to file "output.mp3"')

终端输出：

生成文件：

4 语音克隆+TTS增强

4.1 Bark

直达官网，第二代Bark声音克隆 🐶 & 全新中文声音克隆：

4.2 阿里Sambert语音合成

提供SAMBERT+NSFGAN深度神经网络算法与传统领域知识深度结合的文字转语音服务，兼具读音准确，韵律自然，声音还原度高，表现力强的特点。

语音合成API基于达摩院改良的自回归韵律模型，具有推理速度快，合成效果佳的特点。开发者可以通过以下链接，了解如何通过大模型服务平台调用Sambert语音合成API：

Sambert语音合成API基于达摩院改良的自回归韵律模型，支持文本至语音的实时流式合成。可被应用于：

• 智能设备/机器人播报的语音内容，如智能客服机器人、智能音箱、数字人等。
• 音视频创作中需要将文字转为语音播报的场景，如小说阅读、新闻播报、影视解说、配音等。

① 将合成音频保存为文件

以下代码展示了将流式返回的二进制音频，保存为本地文件。

import osfrom dotenv import load_dotenvload_dotenv("qwen.env")

import sys
from dashscope.audio.tts import SpeechSynthesizerresult = SpeechSynthesizer.call(model='sambert-zhichu-v1',text='今天天气怎么样',sample_rate=48000)
if result.get_audio_data() is not None:with open('output.wav', 'wb') as f:f.write(result.get_audio_data())print('SUCCESS: get audio data: %dbytes in output.wav' %(sys.getsizeof(result.get_audio_data())))
else:print('ERROR: response is %s' % (result.get_response()))

② 将合成音频通过设备播放

调用成功后，通过本地设备播放实时返回的音频内容。

运行示例前，需要通过pip安装第三方音频播放套件。

# Installation instructions for pyaudio:
# APPLE Mac OS X
#   brew install portaudio 
#   pip install pyaudio
# Debian/Ubuntu
#   sudo apt-get install python-pyaudio python3-pyaudio
#   or
#   pip install pyaudio
# CentOS
#   sudo yum install -y portaudio portaudio-devel && pip install pyaudio
# Microsoft Windows
#   python -m pip install pyaudio

import dashscope
import sys
import pyaudio
from dashscope.api_entities.dashscope_response import SpeechSynthesisResponse
from dashscope.audio.tts import ResultCallback, SpeechSynthesizer, SpeechSynthesisResultdashscope.api_key='sk-xxx'class Callback(ResultCallback):_player = None_stream = Nonedef on_open(self):print('Speech synthesizer is opened.')self._player = pyaudio.PyAudio()self._stream = self._player.open(format=pyaudio.paInt16,channels=1,rate=48000,output=True)def on_complete(self):print('Speech synthesizer is completed.')def on_error(self, response: SpeechSynthesisResponse):print('Speech synthesizer failed, response is %s' % (str(response)))def on_close(self):print('Speech synthesizer is closed.')self._stream.stop_stream()self._stream.close()self._player.terminate()def on_event(self, result: SpeechSynthesisResult):if result.get_audio_frame() is not None:print('audio result length:', sys.getsizeof(result.get_audio_frame()))self._stream.write(result.get_audio_frame())if result.get_timestamp() is not None:print('timestamp result:', str(result.get_timestamp()))callback = Callback()
SpeechSynthesizer.call(model='sambert-zhichu-v1',text='你是睿智的JavaEdge',sample_rate=48000,format='pcm',callback=callback)

执行完后，你就能听到系统语音播放内容了！

关注我，紧跟本系列专栏文章，咱们下篇再续！

作者简介：魔都架构师，多家大厂后端一线研发经验，在分布式系统设计、数据平台架构和AI应用开发等领域都有丰富实践经验。

各大技术社区头部专家博主。具有丰富的引领团队经验，深厚业务架构和解决方案的积累。

负责：

• 中央/分销预订系统性能优化

• 活动&券等营销中台建设

• 交易平台及数据中台等架构和开发设计

• 车联网核心平台-物联网连接平台、大数据平台架构设计及优化

• LLM应用开发

  目前主攻降低软件复杂性设计、构建高可用系统方向。

参考：

• 编程严选网

  本文由博客一文多发平台 OpenWrite 发布！