如何用Sambert-HifiGan实现语音合成A/B测试

引言：中文多情感语音合成的现实挑战

在智能客服、有声阅读、虚拟主播等应用场景中，高质量、富有情感表现力的中文语音合成已成为用户体验的关键因素。传统的TTS（Text-to-Speech）系统往往语调单一、缺乏情绪变化，难以满足真实业务对“拟人化”表达的需求。而基于深度学习的端到端语音合成模型如Sambert-HifiGan，通过引入情感建模能力，显著提升了语音自然度和表现力。

然而，在实际产品迭代过程中，我们面临一个核心问题：如何科学评估不同语音合成策略之间的听觉差异？简单的主观试听容易受先入为主的影响，缺乏客观性和可重复性。为此，构建一套支持A/B测试机制的语音合成服务架构显得尤为必要。

本文将围绕ModelScope 上游提供的 Sambert-HifiGan（中文多情感）模型，结合 Flask 构建 WebUI 与 API 双模服务，详细讲解如何搭建一个可用于 A/B 测试的语音合成平台。我们将从技术选型、系统设计、接口扩展到测试流程设计，提供完整可落地的工程实践方案。

技术选型背景：为何选择 Sambert-HifiGan？

模型架构解析：Sambert + HifiGan 的协同优势

Sambert-HifiGan 是一种典型的两阶段语音合成框架：

Sambert（Speech-Amortized BERT）：作为声学模型，负责将输入文本转换为梅尔频谱图（Mel-spectrogram）。它基于 Transformer 结构，支持长序列建模，并能通过条件标签（如情感类别）控制输出风格。
HifiGan：作为神经声码器，将梅尔频谱图还原为高保真波形音频。其轻量化设计特别适合 CPU 推理场景，且生成速度快、音质清晰。

✅关键优势： - 支持多情感合成（如开心、悲伤、愤怒、平静等），可通过参数切换情感模式 - 端到端训练保证了频谱与波形的一致性 - HifiGan 声码器具备优秀的泛化能力和低延迟特性

该模型已在 ModelScope 平台开源，预训练权重覆盖标准普通话及多种情感类型，极大降低了自研成本。

系统架构设计：WebUI + API 双通道服务

为了支持 A/B 测试，我们需要同时满足两类用户需求：

产品经理/运营人员：需要直观试听对比不同版本语音效果 → 使用 WebUI
自动化测试系统/AI评测模块：需批量调用接口获取音频 → 使用 HTTP API

因此，我们采用Flask 作为后端服务框架，构建双模服务体系：

+------------------+ | Web Browser | +--------+---------+ | (HTTP) +----------------v----------------+ | Flask Server | | +---------------------------+ | | | / (WebUI 页面) | | | +---------------------------+ | | | /tts (API 接口) |<-----> [Sambert-HifiGan 模型] | +---------------------------+ | +----------------+----------------+ | +--------v---------+ | Audio Output | | (wav file/stream)| +------------------+

核心功能模块划分

| 模块 | 功能说明 | |------|----------| |text_frontend| 中文文本预处理（分词、数字转写、情感标签注入） | |sambert_model| 加载 Sambert 模型生成梅尔频谱 | |hifigan_vocoder| 使用 HifiGan 将频谱转为 wav 音频 | |flask_app| 提供/和/tts两个路由，分别服务于 WebUI 和 API | |ab_test_router| 新增中间层，根据用户 ID 或请求头决定使用哪个语音策略 |

实践应用：集成 Flask 接口并修复依赖冲突

步骤一：环境配置与依赖修复

原始 ModelScope 示例常因第三方库版本不兼容导致运行失败。以下是经过验证的稳定依赖组合：

numpy==1.23.5 scipy<1.13.0 torch==1.13.1 transformers==4.26.1 datasets==2.13.0 flask==2.3.3 soundfile==0.12.1

⚠️重点说明： -scipy>=1.13会引发AttributeError: module 'scipy' has no attribute 'misc'错误 -numpy>=1.24与scipy存在 C 扩展兼容问题 -datasets若未锁定版本，可能自动升级至破坏性更新版本

建议使用requirements.txt固化依赖，并通过pip install -r requirements.txt安装。

步骤二：Flask 主程序实现（含 A/B 路由逻辑）

以下为核心代码实现，包含 WebUI 渲染、API 接口和 A/B 测试分流逻辑：

# app.py from flask import Flask, request, jsonify, render_template import os import uuid import numpy as np import soundfile as sf from modelscope.pipelines import pipeline from modelscope.utils.constant import Tasks app = Flask(__name__) app.config['OUTPUT_DIR'] = 'static/audio' os.makedirs(app.config['OUTPUT_DIR'], exist_ok=True) # 初始化 TTS 管道（支持情感控制） inference_pipeline = pipeline( task=Tasks.text_to_speech, model='damo/speech_sambert-hifigan_tts_zh-cn_pretrain_16k', model_revision='v1.0.1' ) # A/B 测试策略映射表 AB_STRATEGIES = { 'A': {'emotion': 'normal', 'speed': 1.0}, 'B': {'emotion': 'happy', 'speed': 1.1} } def generate_audio(text, emotion='normal', speed=1.0): """调用 Sambert-HifiGan 生成音频""" result = inference_pipeline(input=text, voice_type=emotion, speed=speed) wav = result['output_wav'] audio_data = np.frombuffer(wav, dtype=np.int16) sample_rate = 16000 return audio_data, sample_rate @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') # 前端页面 @app.route('/tts', methods=['POST']) def tts_api(): data = request.get_json() text = data.get('text', '').strip() user_id = data.get('user_id', None) if not text: return jsonify({'error': 'Missing text'}), 400 # A/B 测试分流逻辑 strategy_key = 'A' if (user_id and hash(user_id) % 2 == 0) else 'B' config = AB_STRATEGIES[strategy_key] try: audio_data, sr = generate_audio( text, emotion=config['emotion'], speed=config['speed'] ) filename = f"{uuid.uuid4().hex}.wav" filepath = os.path.join(app.config['OUTPUT_DIR'], filename) sf.write(filepath, audio_data, sr) audio_url = f"/{app.config['OUTPUT_DIR']}/{filename}" return jsonify({ 'audio_url': audio_url, 'strategy': strategy_key, 'emotion': config['emotion'], 'speed': config['speed'] }) except Exception as e: return jsonify({'error': str(e)}), 500 if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=8080)

🔍代码亮点解析： -voice_type=emotion参数启用多情感合成 - 利用hash(user_id) % 2实现稳定的 A/B 分流，确保同一用户始终听到相同版本 - 返回strategy字段便于前端记录日志或埋点分析

步骤三：前端 WebUI 设计（简化版 HTML）

创建templates/index.html文件：

<!DOCTYPE html> <html lang="zh"> <head> <meta charset="UTF-8" /> <title>Sambert-HifiGan 语音合成 A/B 测试</title> <style> body { font-family: sans-serif; margin: 40px; } textarea { width: 100%; height: 100px; margin: 10px 0; } button { padding: 10px 20px; font-size: 16px; } audio { display: block; margin: 20px 0; } </style> </head> <body> <h1>🎙️ 语音合成 A/B 测试平台</h1> <p>请输入要合成的中文文本：</p> <textarea id="textInput" placeholder="例如：今天天气真好，我很开心！"></textarea> <button onclick="synthesize()">开始合成语音</button> <div id="result"></div> <script> async function synthesize() { const text = document.getElementById("textInput").value; const userId = localStorage.getItem("user_id") || Math.random().toString(36).substr(2, 9); localStorage.setItem("user_id", userId); const res = await fetch("/tts", { method: "POST", headers: { "Content-Type": "application/json" }, body: JSON.stringify({ text, user_id: userId }) }); const data = await res.json(); const resultDiv = document.getElementById("result"); if (data.audio_url) { resultDiv.innerHTML = ` <p><strong>使用的策略：</strong>${data.strategy}（情感：${data.emotion}，语速：${data.speed}）</p> <audio controls src="${data.audio_url}"></audio> <a href="${data.audio_url}" download>📥 下载音频</a> `; } else { resultDiv.innerHTML = `<p style="color:red;">错误：${data.error}</p>`; } } </script> </body> </html>

✅交互特性： - 自动为用户分配唯一 ID 并本地存储，保障 A/B 测试一致性 - 显示当前所用策略信息，便于人工对比 - 支持播放与下载，满足多样化测试需求

A/B 测试实施流程与数据分析建议

测试流程设计

定义目标变量：
主要指标：语音自然度评分（MOS）、情感匹配度
次要指标：合成响应时间、CPU 占用率
用户分组策略：
组 A：默认情感（normal）+ 正常语速
组 B：积极情感（happy）+ 略快语速（1.1x）
数据收集方式：
前端埋点记录每次请求的user_id,strategy,play_count,download
后端日志记录响应时间、错误率
样本量估算：
每组至少 30 名独立听众进行 MOS 评分（满分 5 分）
使用 t-test 判断差异显著性（p < 0.05）

数据分析示例（Python 片段）

# analyze_ab_results.py import pandas as pd from scipy import stats # 模拟数据 data = pd.DataFrame([ {'user_id': 'u1', 'strategy': 'A', 'mos_score': 4.1}, {'user_id': 'u2', 'strategy': 'B', 'mos_score': 4.5}, # ... more records ]) group_a = data[data['strategy'] == 'A']['mos_score'] group_b = data[data['strategy'] == 'B']['mos_score'] t_stat, p_value = stats.ttest_ind(group_a, group_b) print(f"T-statistic: {t_stat:.3f}, P-value: {p_value:.3f}") if p_value < 0.05: print("✅ 两组语音质量存在显著差异") else: print("❌ 差异无统计学意义")