Sambert-HifiGan在智能电梯中的语音提示应用

引言：让电梯“会说话”——智能化语音提示的演进需求

随着智慧城市与楼宇自动化的发展，传统机械式电梯提示音已难以满足现代用户对交互体验、情感化设计和无障碍服务的需求。当前大多数电梯系统仍依赖预录制的固定语音片段，存在内容僵化、无法动态更新、缺乏语调变化等问题。尤其在高峰时段或紧急场景下，单一冷硬的播报方式容易造成乘客焦虑或信息遗漏。

为解决这一痛点，基于深度学习的端到端语音合成技术（TTS）正逐步进入智能硬件领域。其中，ModelScope平台推出的Sambert-HifiGan 中文多情感语音合成模型，凭借其高质量、低延迟和丰富的情感表达能力，成为智能电梯语音提示系统的理想选择。本文将深入探讨该技术如何通过Flask接口集成，实现可定制、可扩展、高稳定性的实时语音播报系统，并分析其在实际工程落地中的关键优化策略。

技术选型背景：为何选择 Sambert-HifiGan？

在构建智能电梯语音系统时，我们面临三大核心挑战：

中文语义复杂性：需准确处理声调、连读、轻声等语言现象；
情感表达需求：不同场景（如欢迎语、故障提醒、安全提示）需要匹配相应语气；
边缘部署限制：多数电梯控制柜仅配备中低端CPU，难以运行重型模型。

针对上述问题，我们对比了多种主流TTS方案：

| 方案 | 优势 | 劣势 | 是否适合电梯场景 | |------|------|------|----------------| | 预录语音 | 延迟极低，资源占用小 | 内容不可变，扩展性差 | ❌ 局限性强 | | Tacotron + WaveNet | 音质优秀 | 推理慢，GPU依赖强 | ❌ 不适用于CPU设备 | | FastSpeech2 + ParallelWaveGAN | 速度快，支持并行生成 | 情感表达有限 | ⚠️ 可用但体验一般 | |Sambert-HifiGan (ModelScope)|高质量、多情感、CPU友好、中文优化| 初始依赖冲突较多 | ✅ 最佳平衡点 |

最终选定Sambert-HifiGan的关键原因在于： - 支持多情感合成（喜悦、平静、严肃、警示等），适配电梯多种播报情境； - 基于非自回归架构，推理速度远超传统自回归模型； - 在保持高自然度的同时，对中文韵律建模尤为精准； - 官方提供完整预训练模型，开箱即用。

💡 核心价值提炼：
Sambert-HifiGan 实现了“高质量语音 + 快速响应 + 情感可控”三者的统一，是目前最适合嵌入式中文TTS场景的开源解决方案之一。

系统架构设计：从模型到服务的全链路整合

本系统采用“前端WebUI + 后端Flask API + 模型推理引擎”三层架构，确保灵活性与稳定性兼顾。

+------------------+ HTTP +-------------------+ Inference +---------------------+ | Web Browser | <-----------> | Flask Server | <---------------> | Sambert-HifiGan | | (Text Input) | | (API & UI Logic) | | (ModelScope Pipeline)| +------------------+ +-------------------+ +---------------------+

架构亮点解析

双通道访问模式
WebUI模式：运维人员可通过浏览器直接输入文本，实时试听效果，便于调试与演示；
API模式：电梯主控系统可通过HTTP请求调用/tts接口，实现自动化语音播报。
异步任务处理机制为避免长文本合成阻塞主线程，系统引入threading进行异步处理： ```python import threading from flask import Flask, request, jsonify import os

app = Flask(name) AUDIO_DIR = "static/audio" os.makedirs(AUDIO_DIR, exist_ok=True)

def synthesize_text(text, output_path): """调用ModelScope pipeline进行语音合成""" from modelscope.pipelines import pipeline from modelscope.utils.constant import Tasks

speech_pipeline = pipeline(task=Tasks.text_to_speech, model='damo/speech_sambert-hifigan_tts_zh-cn_16k') result = speech_pipeline(input=text) with open(output_path, 'wb') as f: f.write(result['wav'])

```

音频缓存与复用机制对常用提示语（如“请勿拥挤”、“正在开门”）建立关键词映射表，避免重复合成，提升响应效率。

Flask服务实现：构建稳定可靠的RESTful接口

以下是核心Flask应用代码，包含Web界面渲染与API接口定义：

from flask import Flask, render_template, request, send_file, jsonify import uuid import os import threading app = Flask(__name__) AUDIO_DIR = "static/audio" os.makedirs(AUDIO_DIR, exist_ok=True) # 全局任务队列（简化版） active_tasks = {} @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') # 提供HTML前端页面 @app.route('/tts', methods=['POST']) def tts_api(): data = request.get_json() text = data.get('text', '').strip() emotion = data.get('emotion', 'neutral') # 支持情感参数扩展 if not text: return jsonify({"error": "文本不能为空"}), 400 # 生成唯一文件名 filename = f"{uuid.uuid4().hex}.wav" filepath = os.path.join(AUDIO_DIR, filename) # 异步执行合成任务 def task(): try: from modelscope.pipelines import pipeline from modelscope.utils.constant import Tasks pipe = pipeline(task=Tasks.text_to_speech, model='damo/speech_sambert-hifigan_tts_zh-cn_16k') result = pipe(input=text) with open(filepath, 'wb') as f: f.write(result['wav']) active_tasks[filename] = 'done' except Exception as e: active_tasks[filename] = str(e) active_tasks[filename] = 'processing' thread = threading.Thread(target=task) thread.start() return jsonify({ "status": "success", "audio_url": f"/audio/{filename}", "task_id": filename }) @app.route('/audio/<filename>') def get_audio(filename): return send_file(os.path.join(AUDIO_DIR, filename), mimetype='audio/wav') if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=8000, threaded=True)

前端HTML模板（精简版）

<!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Sambert-HifiGan 电梯语音合成</title> </head> <body> <h2>请输入要播报的内容：</h2> <textarea id="textInput" rows="4" cols="50" placeholder="例如：电梯即将关门，请注意安全"></textarea><br/> <button onclick="startSynthesis()">开始合成语音</button> <div id="result"></div> <script> function startSynthesis() { const text = document.getElementById("textInput").value; fetch("/tts", { method: "POST", headers: { "Content-Type": "application/json" }, body: JSON.stringify({ text: text }) }) .then(res => res.json()) .then(data => { const audioUrl = data.audio_url; document.getElementById("result").innerHTML = ` <p>✅ 合成成功！</p> <audio controls src="${audioUrl}"></audio><br/> <a href="${audioUrl}" download="tts_output.wav">📥 下载音频</a> `; }) .catch(err => alert("合成失败：" + err.message)); } </script> </body> </html>

📌 工程实践要点： - 使用uuid.uuid4()防止文件名冲突； -threaded=True启用Flask多线程支持，允许多任务并发； - 音频路径通过/audio/<filename>单独暴露，便于CDN接入或权限控制。

关键问题修复：环境依赖冲突的深度解决

尽管 ModelScope 提供了强大的模型能力，但在实际部署过程中，我们遇到了严重的依赖版本冲突问题，主要集中在以下三方库：

| 包名 | 冲突描述 | 解决方案 | |------|--------|---------| |datasets==2.13.0| 要求numpy>=1.17,<2.0，但与其他包不兼容 | 锁定numpy==1.23.5| |scipy<1.13| 新版强制要求，否则报AttributeError| 安装scipy==1.12.0| |torch与onnxruntime共存 | CUDA版本不一致导致崩溃 | 统一使用 CPU 版本 |

最终稳定的`requirements.txt`配置如下：

Flask==2.3.3 numpy==1.23.5 scipy==1.12.0 torch==1.13.1+cpu torchaudio==0.13.1+cpu onnxruntime==1.15.1 modelscope==1.11.0 datasets==2.13.0 protobuf==3.20.3

并通过pip install --no-deps手动控制安装顺序，避免自动升级引发连锁反应。

⚠️ 重要提示：
若使用pip install modelscope自动安装，极大概率出现RuntimeError: expected scalar type Float but found Double错误。根本原因是numpy版本过高导致数据类型精度异常。必须严格锁定numpy==1.23.5。

智能电梯场景下的应用实践

场景一：动态播报系统状态

| 触发事件 | 输入文本 | 情感模式 | 实际效果 | |--------|--------|--------|--------| | 开门完成 | “叮咚，楼层已到达，请注意脚下安全。” | 喜悦 | 温馨提示，提升用户体验 | | 超载报警 | “当前电梯超载，请减少人数后重试。” | 严肃 | 明确警告，增强威慑力 | | 紧急停机 | “检测到异常，电梯将暂停运行，请勿惊慌。” | 平静 | 缓解紧张情绪，避免恐慌 |

场景二：无障碍服务支持

视障人士可通过按钮触发语音查询：“当前位于5楼，下行至1楼”，系统即时合成语音反馈，显著提升出行便利性。

场景三：远程运维播报

物业管理人员登录Web界面，输入临时通知：“今日18:00停电维护，请提前安排出行。” 系统自动合成并推送到指定电梯，无需现场操作。

性能优化建议：面向嵌入式设备的轻量化策略

虽然 Sambert-HifiGan 本身已针对CPU优化，但在低功耗工控机上仍需进一步调优：

启用ONNX Runtime加速python pipe = pipeline(task=Tasks.text_to_speech, model='damo/speech_sambert-hifigan_tts_zh-cn_16k', model_revision='v1.0.1', device='cpu', framework='onnx')ONNX版本比PyTorch快约30%，且内存占用更低。
启用FP16量化（实验性）对HifiGan声码器进行半精度推理，减少显存/内存压力。
预加载模型常驻内存避免每次请求都重新加载模型，首次加载后保持运行。
限制最大文本长度设置单次合成不超过100字，防止OOM或长时间阻塞。