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TTS性能优化
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03-技术讲解

# TTS性能优化技术讲解

# 什么问题

TTS，英语全称 Text-to-Speech，中文就是“文字转语音”。

阅读器应用
导航系统
在线教育平台
....

TTS的实现直接使用 WebAPI 就能够实现。

不同的操作系统转换出来的音效不同
无法定制化语音效果
有一定的兼容性问题

因为上面罗列出来的种种原因，这里不考虑 WebAPI.

这里考虑使用第三方平台，整体架构如下：

这种架构下，仍然存在一些待解决的问题：

大文本的转换非常耗时
大文本转换出来的音频也很大，也存在传输耗时的问题
如何给文本添加情绪

# 解决思路

将大文本进行分割，拆解成小文本。
添加情绪需要用到一些自然语言处理库
对转换过了的文本进行缓存

# 解决细节

1. 文本断句

文本断句的时候需要考虑到文本切割的一个粒度。

以标点符号来断句（推荐使用）

function splitTextByPunctuation(text) {
  // 使用正则表达式匹配句子结束的标点符号
  return text.match(/[^。！？]*[。！？]/g) || [];
}

// 示例文本
const longText = "这是第一句话。这里是第二句话，包含更多的内容。还有一些问句吗？当然有！这是最后一句。";

// 使用标点符号进行断句
const sentences = splitTextByPunctuation(longText);
console.log(sentences);

[
  "这是第一句话。",
  "这里是第二句话，包含更多的内容。",
  "还有一些问句吗？",
  "当然有！",
  "这是最后一句。"
]

固定长度来切割

2. 情绪标记

张三：“你在干嘛呀？我真的要被你气爆炸了”

const dialogues = [
  { speaker: '张三', text: '你在干嘛呀？我真的要被你气爆炸了', emotion: 'angry' },
  // 更多对话...
];

这里需要借助一些自然语言处理库：

NLTK (Natural Language Toolkit)：这是一个强大的 Python 库，用于各种自然语言处理任务。NLTK有许多预训练的情绪分析模型，可以用于情绪分类。
TextBlob：这是一个简单易用的 Python 库，基于 NLTK 和 Pattern。它提供了情绪分析功能，可以快速对文本进行情绪分类。
Google Cloud Natural Language API：Google 的自然语言处理 API 提供了强大的情绪分析功能，可以处理大规模文本并返回情绪分类结果。
....

这里我们可以在后端自己启用一个 python 服务，架构如下：

整体流程如下：

客户端发送请求：客户端将文本数据发送到前端服务器。
前端服务器处理请求
- 接收客户端请求，将文本数据通过 WebSocket 转发给后端服务器。
- 前端服务器无需关心后端的具体处理过程，只需等待返回结果。
后端服务器进行情绪分析
- 使用自然语言处理库（如NLTK、TextBlob）对文本进行情绪分析和标记。
- 标记后的文本包含情绪信息，可以用于不同的语音合成。
调用第三方 TTS 平台
- 后端服务器通过 WebSocket 与第三方 TTS 平台建立连接。
- 将标记后的文本发送到第三方平台，进行语音合成。
- 接收第三方平台返回的音频字节数据。
返回处理结果
- 将音频字节数据通过 WebSocket 传回前端服务器。
- 前端服务器将音频字节数据转换为 base64 格式，返回给客户端。

3. 并发的控制

为什么需要并发？因为大文本被拆成了小文本，文本内容减少了，但是文本的量增多了。

但是并发也需要对一次性并发的量进行控制，防止服务器过载。

限制并发的数量

const maxConcurrency = 5; // 最大并发请求数

async function fetchTTS(segment) {
  // 模拟一个TTS请求
  return new Promise(resolve => {
    setTimeout(() => {
      resolve(`TTS result for: ${segment}`);
    }, Math.random() * 2000); // 随机延迟模拟请求时间
  });
}

async function processSegments(textSegments) {
  const results = [];
	
  for (let i = 0; i < textSegments.length; i += maxConcurrency) {
    const segmentBatch = textSegments.slice(i, i + maxConcurrency); // 分批处理
    const segmentResults = await Promise.all(segmentBatch.map(segment => fetchTTS(segment)));
    results.push(...segmentResults); // 合并结果
  }

  return results;
}

// 示例文本分段
const textSegments = ["Segment 1", "Segment 2", "Segment 3", "Segment 4", "Segment 5", "Segment 6", "Segment 7"];

// 处理文本分段
processSegments(textSegments).then(results => {
  console.log(results); // 输出处理结果
});

使用队列来管理请求

const maxConcurrency = 5; // 最大并发请求数
let activeRequests = 0; // 当前活动请求数
const queue = []; // 请求队列

function enqueueRequest(request) {
  return new Promise((resolve, reject) => {
    queue.push({ request, resolve, reject }); // 将请求加入队列
    processQueue(); // 处理队列中的请求
  });
}

function processQueue() {
  if (activeRequests >= maxConcurrency || queue.length === 0) {
    return; // 如果达到最大并发请求数或队列为空，则返回
  }

  const { request, resolve, reject } = queue.shift(); // 从队列中取出一个请求
  activeRequests++; // 增加活动请求数

  request()
    .then(resolve)
    .catch(reject)
    .finally(() => {
      activeRequests--; // 请求完成后减少活动请求数
      processQueue(); // 继续处理队列中的下一个请求
    });
}

async function fetchTTS(segment) {
  // 模拟一个TTS请求
  return new Promise(resolve => {
    setTimeout(() => {
      resolve(`TTS result for: ${segment}`);
    }, Math.random() * 2000); // 随机延迟模拟请求时间
  });
}

async function processSegments(textSegments) {
  const results = [];
	
  for (let i = 0; i < textSegments.length; i += maxConcurrency) {
    const segmentBatch = textSegments.slice(i, i + maxConcurrency); // 分批处理
    const segmentResults = await Promise.all(
      segmentBatch.map(segment => enqueueRequest(() => fetchTTS(segment)))
    );
  }

  results.push(...segmentResults); // 合并结果
  return results;
}

// 示例文本分段
const textSegments = ["Segment 1", "Segment 2", "Segment 3", "Segment 4", "Segment 5", "Segment 6", "Segment 7"];

// 处理文本分段
processSegments(textSegments).then(results => {
  console.log(results); // 输出处理结果
});

动态的去调整并发的数量

let maxConcurrency = 5; // 初始最大并发请求数

async function adjustConcurrencyBasedOnLoad() {
  const serverLoad = await getServerLoad(); // 获取服务器负载

  if (serverLoad > 80) {
    maxConcurrency = Math.max(1, maxConcurrency - 1); // 如果负载超过80%，减少并发请求数
  } else if (serverLoad < 50) {
    maxConcurrency++; // 如果负载低于50%，增加并发请求数
  }

  setTimeout(adjustConcurrencyBasedOnLoad, 10000); // 每10秒调整一次并发请求数
}

function getServerLoad() {
  // 模拟获取服务器负载
  return new Promise(resolve => {
    setTimeout(() => {
      resolve(Math.random() * 100); // 返回0到100之间的随机负载
    }, 1000);
  });
}

adjustConcurrencyBasedOnLoad(); // 启动并发调整

// 继续使用上面的队列管理示例代码

4. 请求的取消

用户快速hover了第一段和第二段，那么第一段的响应变得毫无用处，因此这里涉及到一个请求取消的操作。

AbortController，这是浏览器提供的一个 API.

结合之前的并发控制，示例代码如下：

const maxConcurrency = 5; // 最大并发请求数
let activeRequests = 0; // 当前活动请求数
const queue = []; // 请求队列
let currentController = null; // 当前的 AbortController

function enqueueRequest(request, controller) {
  return new Promise((resolve, reject) => {
    queue.push({ request, resolve, reject, controller }); // 将请求加入队列
    processQueue(); // 处理队列中的请求
  });
}

function processQueue() {
  if (activeRequests >= maxConcurrency || queue.length === 0) {
    return; // 如果达到最大并发请求数或队列为空，则返回
  }

  const { request, resolve, reject, controller } = queue.shift(); // 从队列中取出一个请求
  activeRequests++; // 增加活动请求数

  request(controller)
    .then(resolve)
    .catch(reject)
    .finally(() => {
      activeRequests--; // 请求完成后减少活动请求数
      processQueue(); // 继续处理队列中的下一个请求
    });
}

async function fetchTTS(segment, controller) {
  // 模拟一个TTS请求
  return new Promise((resolve, reject) => {
    const timeout = setTimeout(() => {
      resolve(`TTS result for: ${segment}`);
    }, Math.random() * 2000); // 随机延迟模拟请求时间

    // 监听取消信号
    controller.signal.addEventListener('abort', () => {
      clearTimeout(timeout);
      reject(new Error('Request was aborted'));
    });
  });
}

async function processSegments(textSegments) {
  const results = await Promise.all(
    textSegments.map(segment => {
      const controller = new AbortController();
      return enqueueRequest(() => fetchTTS(segment, controller), controller);
    })
  );
  return results;
}

// 示例文本分段
const textSegments = [
  "Segment 1",
  "Segment 2",
  "Segment 3",
  "Segment 4",
  "Segment 5",
  "Segment 6",
  "Segment 7",
];

// 处理文本分段
processSegments(textSegments).then(results => {
  console.log(results); // 输出处理结果
});

5. 转换base64

前端服务器拿到 bytes 数据后，可以进行一层转换，将其转换为 base64 格式的数据，这样客户端的页面上使用的时候就会更加方便，可以给生成的 audio 元素的 src 属性直接赋值这个 base64

示例代码如下：

// 前端服务器
const express = require('express');
const axios = require('axios');
const app = express();
const port = 3000;

// 示例后端服务器URL
const backendUrl = 'http://backend-server-url/get-tts-audio';

// 获取后端音频数据并转换为Base64
app.get('/get-audio', async (req, res) => {
  try {
    // 从后端服务器获取音频字节数据
    const response = await axios.get(backendUrl, { responseType: 'arraybuffer' });
    const audioBytes = response.data;

    // 将音频字节数据转换为Base64
    const base64Audio = Buffer.from(audioBytes).toString('base64');

    // 将Base64音频数据发送给客户端
    res.send(base64Audio);
  } catch (error) {
    console.error('Error fetching audio from backend:', error);
    res.status(500).send('Error fetching audio from backend');
  }
});

app.listen(port, () => {
  console.log(`Server is running on http://localhost:${port}`);
});

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <title>Audio Example</title>
</head>
<body>
  <audio id="audioPlayer" controls></audio>

  <script>
    // 获取 base64 音频数据
    fetch('http://localhost:3000/get-audio')
      .then(response => response.text())
      .then(base64Audio => {
        const audioPlayer = document.getElementById('audioPlayer');
        // 将 base64 数据设置为 audio 元素的 src 属性
        audioPlayer.src = `data:audio/wav;base64,${base64Audio}`;
        audioPlayer.play();
      })
      .catch(error => console.error('Error fetching audio:', error));
  </script>
</body>
</html>

6. 进行缓存

缓存在客户端
- 之前你转换过的文本能够再次复用
- 速度相比缓存在服务器会更快一些
缓存在服务器端
- 别人转换过的音频也能得到复用

如果要缓存在服务器端，那么就需要加一个数据库

整体的流程：

如果缓存中存在该文本的转换结果，前端服务器直接返回 Base64 格式的音频数据给客户端。
如果缓存中不存在该文本的转换结果，前端服务器将请求转发给后端服务器，之后前端服务器将转换结果存入缓存数据库中，以便下次请求时可以直接使用。

-EOF-