Sambert-HifiGan语音合成：如何实现语音情感增强

引言：中文多情感语音合成的现实需求

在智能客服、虚拟主播、有声读物等应用场景中，传统语音合成（TTS）系统往往输出“机械感”强烈的语音，缺乏情绪表达，难以满足用户对自然、拟人化交互体验的需求。随着深度学习的发展，多情感语音合成（Emotional TTS）成为提升语音自然度和表现力的关键方向。

Sambert-HifiGan 是 ModelScope 平台上广受好评的中文端到端语音合成模型组合，由Sambert（语义音频建模）和HifiGan（高质量声码器）两部分构成。该模型不仅支持标准语音生成，还具备多情感控制能力，可合成包含喜悦、悲伤、愤怒、惊讶等多种情绪的语音，显著增强人机交互的情感共鸣。

本文将深入解析 Sambert-HifiGan 实现情感增强的技术原理，并结合已集成 Flask 接口的稳定部署方案，手把手带你构建一个支持 WebUI 与 API 双模式的中文多情感语音合成服务。

核心技术解析：Sambert-HifiGan 如何实现情感控制

1. 模型架构概览

Sambert-HifiGan 是典型的两阶段语音合成框架：

Sambert（Semantic-Aware Neural BErt-based TTS）
负责从输入文本生成高维声学特征（如梅尔频谱图），其核心基于 Transformer 架构，引入了语义感知机制，能更好地捕捉上下文信息。
HifiGan（High-Fidelity Generative Adversarial Network）
作为声码器，将梅尔频谱图转换为高质量的时域波形信号，具备出色的音质还原能力，接近真人发音水平。

✅优势总结：
- Sambert 提供强语义建模能力，支持细粒度韵律控制
- HifiGan 实现低延迟、高保真的波形生成，适合实际部署

2. 多情感合成的核心机制

要实现“情感增强”，关键在于让模型理解并表达不同情绪状态下的语音特征（如语调、节奏、音色变化）。Sambert-HifiGan 通过以下方式实现：

（1）情感标签嵌入（Emotion Embedding）

在训练阶段，数据集中每条语音都标注了对应的情感类别（如 happy、sad、angry 等）。模型在编码器输出端引入可学习的情感嵌入向量，与文本特征融合后共同指导声学特征生成。

# 伪代码示例：情感嵌入融合逻辑 emotion_embedding = nn.Embedding(num_emotions, embedding_dim) text_encoded = transformer_encoder(text_tokens) emotion_vec = emotion_embedding(emotion_id) # 获取情感向量 # 融合文本与情感信息 combined_features = text_encoded + emotion_vec.unsqueeze(1) mel_spectrogram = decoder(combined_features)

这种方式使得同一段文本在不同情感 ID 输入下，生成具有明显差异的语调和节奏。

（2）参考音频引导（Reference Audio Conditioning，可选）

部分高级版本支持通过一段参考音频自动提取情感风格向量（Style Token 或 GST），实现“克隆式”情感迁移。即用户上传一段带有特定情绪的语音，模型可模仿其情感风格进行合成。

⚠️ 注意：当前公开的 ModelScope 中文多情感模型主要依赖预定义情感标签，暂不开放 GST 功能。

（3）推理时灵活切换情感模式

在推理阶段，只需传入指定的情感 ID（如emotion="happy"），即可控制输出语音的情绪类型。常见支持情感包括： -neutral：中性 -happy：喜悦 -sad：悲伤 -angry：愤怒 -surprised：惊讶 -tired：疲惫

这为下游应用提供了极大的灵活性。

工程实践：基于 Flask 的 WebUI + API 服务搭建

项目简介

本项目基于 ModelScope 的Sambert-HifiGan（中文多情感）模型，封装为可直接运行的 Docker 镜像，集成了 Flask 构建的 Web 用户界面与 RESTful API 接口。已解决多个依赖冲突问题，确保环境稳定、开箱即用。

💡 核心亮点： 1.可视交互：内置现代化 Web 界面，支持文字转语音实时播放与下载。 2.深度优化：已修复datasets(2.13.0)、numpy(1.23.5)与scipy(<1.13)的版本冲突，环境极度稳定，拒绝报错。 3.双模服务：同时提供图形界面与标准 HTTP API 接口，满足不同场景需求。 4.轻量高效：针对 CPU 推理进行了优化，响应速度快。

1. 环境准备与依赖修复

原始 ModelScope 模型在本地部署时常因依赖版本不兼容导致报错，典型问题如下：

| 错误类型 | 原因 | 解决方案 | |--------|------|---------| |TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'encoding'|datasets版本过高 | 降级至datasets==2.13.0| |AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'int'|numpy>=1.24移除了旧类型别名 | 固定numpy==1.23.5| |scipy.linalg.solve_banded报错 |scipy>=1.13修改了接口 | 限制scipy<1.13|

✅ 最终推荐依赖配置片段（requirements.txt）：

modelscope==1.13.0 torch==1.13.1 torchaudio==0.13.1 numpy==1.23.5 scipy<1.13 datasets==2.13.0 Flask==2.3.3 gunicorn==21.2.0

通过精确锁定版本，彻底规避运行时异常。

2. Flask 服务核心代码实现

以下是服务端核心结构与关键代码解析。

目录结构

sambert_hifigan_service/ ├── app.py # Flask 主程序 ├── synthesis.py # 语音合成逻辑封装 ├── static/ │ └── index.html # Web 前端页面 └── models/ # 模型缓存目录

（1）语音合成模块封装

# synthesis.py from modelscope.pipelines import pipeline from modelscope.utils.constant import Tasks class EmotionTTSService: def __init__(self): self.tts_pipeline = pipeline( task=Tasks.text_to_speech, model='damo/speech_sambert-hifigan_tts_zh-cn_16k' ) def synthesize(self, text: str, emotion: str = 'neutral'): """ 执行语音合成 :param text: 输入文本 :param emotion: 情感类型 ['neutral', 'happy', 'sad', 'angry', 'surprised', 'tired'] :return: 音频数据 (sample_rate, audio_array) """ result = self.tts_pipeline(input=text, voice='zh-cn-xiaomei', extra={'emotion': emotion}) return result['output_wav']

🔍 说明：extra={'emotion': ...}是触发情感合成的关键参数，必须显式传递。

（2）Flask Web 服务主程序

# app.py from flask import Flask, request, render_template, send_file, jsonify import io import os from synthesis import EmotionTTSService app = Flask(__name__) tts_service = EmotionTTSService() # 支持的情感列表 EMOTIONS = ['neutral', 'happy', 'sad', 'angry', 'surprised', 'tired'] @app.route('/') def index(): return render_template('index.html', emotions=EMOTIONS) @app.route('/api/tts', methods=['POST']) def api_tts(): data = request.get_json() text = data.get('text', '').strip() emotion = data.get('emotion', 'neutral') if not text: return jsonify({'error': '文本不能为空'}), 400 if emotion not in EMOTIONS: return jsonify({'error': f'不支持的情感类型，可用值：{EMOTIONS}'}), 400 try: wav_data = tts_service.synthesize(text, emotion) return send_file( io.BytesIO(wav_data), mimetype='audio/wav', as_attachment=True, download_name='speech.wav' ) except Exception as e: return jsonify({'error': str(e)}), 500 @app.route('/synthesize', methods=['POST']) def web_synthesize(): text = request.form.get('text', '').strip() emotion = request.form.get('emotion', 'neutral') if not text: return render_template('index.html', error='请输入有效文本！', emotions=EMOTIONS) try: wav_data = tts_service.synthesize(text, emotion) return send_file( io.BytesIO(wav_data), mimetype='audio/wav', as_attachment=True, download_name=f'{emotion}_speech.wav' ) except Exception as e: return render_template('index.html', error=f'合成失败：{str(e)}', emotions=EMOTIONS) if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=8080, debug=False)

（3）前端 HTML 页面（简化版）

<!-- templates/index.html --> <!DOCTYPE html> <html> <head><title>Sambert-HifiGan 多情感语音合成</title></head> <body> <h1>🎙️ 中文多情感语音合成</h1> <form method="post" action="/synthesize"> <textarea name="text" placeholder="请输入中文文本..." rows="4" cols="60"></textarea><br/> <label>选择情感：</label> {% for emo in emotions %} <input type="radio" name="emotion" value="{{ emo }}" {% if loop.index == 1 %}checked{% endif %}> {{ emo }} {% endfor %}<br/><br/> <button type="submit">开始合成语音</button> </form> {% if error %}<p style="color:red;">{{ error }}</p>{% endif %} </body> </html>

3. 使用说明

启动镜像后，点击平台提供的 HTTP 访问按钮。

在网页文本框中输入想要合成的中文内容（支持长文本）。
选择目标情感类型（如happy、sad等）。
点击“开始合成语音”，稍等片刻即可在线试听或下载.wav音频文件。

此外，你也可以通过API 接口进行自动化调用：

curl -X POST http://localhost:8080/api/tts \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "text": "今天天气真好，我很开心！", "emotion": "happy" }' --output output.wav

性能优化与工程建议

1. CPU 推理加速技巧

尽管 Sambert-HifiGan 原生支持 GPU 加速，但在无 GPU 环境下仍可通过以下方式提升性能：

启用 ONNX Runtime：将模型导出为 ONNX 格式，使用onnxruntime替代 PyTorch 推理，速度提升约 30%
批处理短句：对连续短句合并成一条长文本一次性合成，减少模型加载开销
缓存常用语音片段：如问候语、固定话术，避免重复合成

2. 情感控制的最佳实践

| 场景 | 推荐情感 | 使用建议 | |------|----------|----------| | 客服应答 |neutral/happy| 保持专业且友好 | | 虚拟主播 |happy/surprised| 增强表现力 | | 心理陪伴 |sad/tired| 表达共情 | | 报警提示 |angry/surprised| 引起注意 |