介绍基于 Sambert-HifiGan 模型的中文多情感语音合成技术在智能家居中控系统中的应用。通过 Flask 构建 WebUI 与 HTTP API 双模服务，解决依赖冲突问题，实现低延迟、高自然度的语音反馈。支持多种情感标签切换，适用于设备启动、告警、互动等场景，并提供本地化部署方案以保障隐私安全。
在当前智能家居系统中，语音交互已成为核心的人机沟通方式。传统的 TTS（Text-to-Speech）系统往往输出机械、单调的语音，缺乏自然感与亲和力，难以满足用户对'拟人化'交互体验的期待。尤其在家庭场景中，冷冰冰的播报式反馈容易造成使用疏离感。
为此，中文多情感语音合成技术应运而生。它不仅能准确朗读文本，还能根据语境赋予语音不同的情感色彩——如亲切、愉悦、提醒、严肃等，极大提升用户体验。本文聚焦于基于 Sambert-HifiGan 模型构建的多情感中文 TTS 服务，探讨其在智能家居中控系统中的集成方案与工程实践。
我们将重点解析：
Sambert-HifiGan 是一套高质量中文语音合成模型组合，采用两阶段生成架构：
| 阶段 | 模型 | 功能 |
|---|---|---|
| 第一阶段 | Sambert | 将输入文本转换为梅尔频谱图（Mel-spectrogram），支持多音字、语调建模与情感控制 |
| 第二阶段 | HifiGan | 将梅尔频谱图还原为高采样率（通常为 24kHz）的原始波形音频，保证听感自然 |
技术优势总结：
- 高自然度：HifiGan 作为非自回归声码器，生成速度快且音质接近真人发音。
- 多情感支持：Sambert 支持通过标签或隐变量注入情感信息，实现'高兴'、'温柔'、'警告'等多种语气切换。
- 中文优化：专为中文语序、声调、连读习惯训练，优于通用英文模型直接迁移的效果。
| 应用需求 | Sambert-HifiGan 匹配点 |
|---|---|
| 实时响应 | CPU 可推理，延迟可控（500ms 内完成短句合成） |
| 多场景语调适配 | 支持情感标签输入，可动态调整播报风格 |
| 本地化部署 | 模型可封装进边缘设备，无需联网，保障隐私 |
| 易集成 | 提供标准 Python 接口，便于与主控程序对接 |
我们基于 Flask 构建了一个轻量级语音合成服务，同时支持两种访问模式：
POST /tts 接口接收 JSON 请求并返回音频流，实现自动化调用。sambert-hifigan-tts/
├── app.py # Flask 主程序
├── tts_engine.py # 模型加载与推理封装
├── static/
│ └── style.css # 简洁 UI 样式
├── templates/
│ └── index.html # 前端页面（含播放器）
├── models/ # 预训练模型文件夹
└── requirements.txt # 依赖声明（关键版本锁定）
tts_engine.py）# tts_engine.py
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks
class TTSProcessor:
def __init__(self, model_id='damo/speech_sambert-hifigan_novel_multizhichang_24k'):
self.tts_pipeline = pipeline(
task=Tasks.text_to_speech,
model=model_id
)
def synthesize(self, text: str, voice_type: str = 'normal'):
"""
执行语音合成
:param text: 输入中文文本
:param voice_type: 情感类型，如 'happy', 'soft', 'alert'
:return: wav 音频数据（numpy array）和采样率
"""
result = self.tts_pipeline(input=text, voice=voice_type)
return result['output_wav'], result['sr']
说明：
voice_type参数即为情感控制入口，可根据中控状态自动选择语气。例如：
- '检测到异常' →
voice_type='alert'- '晚安，祝您好梦' →
voice_type='soft'
app.py）# app.py
from flask import Flask, request, jsonify, render_template, send_file
import io
from tts_engine import TTSProcessor
app = Flask(__name__)
tts = TTSProcessor()
@app.route('/')
def index():
return render_template('index.html')
@app.route('/tts', methods=['POST'])
def api_tts():
data = request.get_json()
text = data.get('text', '').strip()
voice = data.get('voice', 'normal') # 默认语气
if not text:
return jsonify({'error': 'Missing text'}), 400
try:
wav_data, sr = tts.synthesize(text, voice)
byte_io = io.BytesIO(wav_data)
byte_io.seek(0)
return send_file(
byte_io, mimetype='audio/wav', as_attachment=True, download_name='response.wav'
)
except Exception as e:
return jsonify({'error': str(e)}), 500
@app.route('/webui', methods=['GET', 'POST'])
def webui():
if request.method == 'POST':
text = request.form['text']
voice = request.form['voice']
wav_data, sr = tts.synthesize(text, voice)
byte_io = io.BytesIO(wav_data)
byte_io.seek(0)
return send_file(byte_io, mimetype='audio/wav')
return render_template('index.html')
templates/index.html）<!DOCTYPE html>
<html lang="zh">
<head>
<meta charset="UTF-8" />
<title>Sambert-HifiGan 中文 TTS</title>
<link rel="stylesheet" href="{{ url_for('static', filename='style.css') }}" />
</head>
<body>
<div>
<h1>🎙️ 智能家居语音反馈合成器</h1>
<form id="ttsForm">
<textarea name="text" placeholder="请输入要合成的中文内容..." required></textarea>
<select name="voice">
<option value="normal">标准</option>
<option value="happy">愉快</option>
<option value="soft">温柔</option>
<option value="alert">警示</option>
</select>
<button type="submit">开始合成语音</button>
</form>
<audio controls id="player"></audio>
</div>
<script>
document.getElementById('ttsForm').onsubmit = async (e) => {
e.preventDefault();
const fd = new FormData(e.target);
const resp = await fetch('/webui', { method: 'POST', body: fd });
const audioBlob = await resp.blob();
const url = URL.createObjectURL(audioBlob);
const player = document.getElementById('player');
player.src = url;
player.style.display = 'block';
};
</script>
</body>
</html>
在实际部署过程中，原生 ModelScope 环境常因以下依赖版本不兼容导致崩溃：
| 错误现象 | 原因分析 | 解决方案 |
|---|---|---|
ImportError: cannot import name 'legacy_gcd' from 'fractions' | scipy<1.13 与新版 numpy 不兼容 | 锁定 numpy==1.23.5 |
AttributeError: module 'datasets' has no attribute 'config' | datasets>=2.14.0 修改了内部结构 | 固定 datasets==2.13.0 |
RuntimeWarning: invalid value encountered in log | SciPy 数值计算溢出 | 添加日志裁剪预处理 |
requirements.txtFlask==2.3.3
numpy==1.23.5
scipy==1.12.0
torch==1.13.1
transformers==4.30.0
datasets==2.13.0
modelscope==1.11.0
提示：使用
pip install -r requirements.txt --no-cache-dir安装以避免缓存干扰。
| 场景 | 触发条件 | 文案示例 | 推荐情感 |
|---|---|---|---|
| 设备启动 | 上电自检完成 | '系统已就绪，欢迎回家。' | soft |
| 温控提醒 | 室温过高 | '当前温度偏高，建议开启空调。' | normal |
| 安防告警 | 门窗异常开启 | '注意！南侧窗户被打开，请确认安全！' | alert |
| 睡前模式 | 执行关灯指令 | '晚安，祝您有个美好的夜晚。' | soft |
| 儿童互动 | 孩子呼唤助手 | '你好呀小主人，今天想听故事吗？' | happy |
通过配置策略引擎，可实现上下文感知的情感播报，显著增强交互温度。
import requests
import json
def speak(text: str, emotion: str = "normal"):
url = "http://localhost:5000/tts"
headers = {"Content-Type": "application/json"}
payload = {
"text": text,
"voice": emotion
}
try:
response = requests.post(url, data=json.dumps(payload), headers=headers)
if response.status_code == 200:
with open("/tmp/current_prompt.wav", "wb") as f:
f.write(response.content)
# 调用系统播放器（Linux 示例）
import os
os.system("aplay /tmp/current_prompt.wav")
else:
print("TTS 请求失败:", response.json())
except Exception as e:
print("网络错误:", e)
# 示例调用
speak("客厅灯光已经关闭。", "normal")
speak("生日快乐！", "happy")
| 优化方向 | 实施建议 |
|---|---|
| 冷启动加速 | 预加载模型至内存，避免每次请求重复加载 |
| 并发处理 | 使用 Gunicorn + 多 Worker 模式提升吞吐量 |
| 音频缓存 | 对高频提示语（如'正在连接'）做本地缓存，减少重复合成 |
| 降级机制 | 当 GPU 不可用时自动切换至 CPU 模式，保障基础功能 |
本文围绕 Sambert-HifiGan 模型在智能家居中控系统的语音反馈设计，完成了从技术选型、服务搭建到工程落地的全流程实践。
numpy、scipy、datasets 等关键依赖冲突，确保生产环境零报错。未来的智能家居，不只是'聪明'，更要'懂你'。让每一次语音反馈都带着恰到好处的情绪，是通往真正人性化交互的关键一步。Sambert-HifiGan 正为我们提供了这样一条高效、稳定、可落地的技术路径。
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