news 2026/2/13 22:10:30

用Sambert-HifiGan为电子菜单添加语音点餐功能

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
用Sambert-HifiGan为电子菜单添加语音点餐功能

用Sambert-HifiGan为电子菜单添加语音点餐功能

📌 背景与需求：让智能点餐“会说话”

在智慧餐饮场景中，传统的电子菜单多以图文形式呈现菜品信息，用户需主动阅读。然而，对于老年人、视障人群或不熟悉本地语言的顾客而言，这种交互方式存在明显门槛。更进一步地，餐厅也希望借助更具亲和力的服务形式提升用户体验——语音播报正成为下一代智能点餐系统的关键能力。

语音合成（Text-to-Speech, TTS）技术使得机器“开口说话”成为可能。而中文TTS面临声调准确、语义连贯、情感自然等多重挑战。尤其在餐饮场景下，不同菜品需要匹配不同的语气风格：如甜品可用轻快活泼的语调，牛排则适合沉稳专业的表达。因此，高质量、支持多情感的中文语音合成模型是实现智能化语音点餐的核心基础。

本文将基于ModelScope 平台的 Sambert-HifiGan 中文多情感语音合成模型，结合 Flask 构建 WebUI 与 API 接口，完整演示如何为电子菜单系统集成语音点餐功能，涵盖环境部署、服务封装、前后端交互及实际应用优化建议。

🔍 技术选型解析：为何选择 Sambert-HifiGan？

1. 模型架构优势：Sambert + HifiGan 协同工作

Sambert-HifiGan 是 ModelScope 提供的一套端到端中文语音合成方案，由两个核心模块组成：

  • Sambert（Semantic Audio Codec with BERT）
    负责文本编码与音素预测，融合了 BERT 类似结构对上下文语义进行深度理解，能精准处理中文多音字、语调变化和情感控制。

  • HifiGan（High-Fidelity Generative Adversarial Network）
    作为声码器，将 Sambert 输出的梅尔频谱图转换为高保真波形音频，具备出色的音质还原能力，输出接近真人发音。

✅技术类比：可以将 Sambert 看作“朗读者的大脑”，负责理解文字内容并决定怎么读；HifiGan 则是“声带”，把“想法”变成真实的声音。

该组合在多个中文语音合成基准测试中表现优异，尤其在自然度（MOS评分 > 4.2）和稳定性方面领先同类开源模型。

2. 多情感支持：让语音更有温度

传统TTS常表现为机械单调的朗读腔，难以满足服务场景的情感需求。Sambert-HifiGan 支持通过情感标签（emotion label）控制输出语调风格，例如： -happy：用于推荐招牌菜或新品上市 -calm：适用于正式场合或套餐介绍 -angry/sad：虽不常用，但可用于特殊剧情化体验（如互动剧场餐厅）

这使得电子菜单不仅能“说话”，还能“传情”，极大增强用户沉浸感。

3. 端到端推理：简化工程落地流程

相比拼接式或参数化TTS系统，Sambert-HifiGan 实现了从文本到音频的端到端生成，无需中间特征手工调优，显著降低开发复杂度，更适合快速集成至业务系统。

🛠️ 工程实践：构建可运行的语音合成服务

本项目已基于官方模型完成全链路封装，解决了常见依赖冲突问题，并提供了 WebUI 与 API 双模式访问接口，便于嵌入各类前端应用。

1. 环境修复与稳定性保障

原始 ModelScope 模型在某些 Python 环境中易因依赖版本不兼容导致报错，典型问题包括：

| 问题 | 错误表现 | 解决方案 | |------|--------|----------| |datasets>=2.14.0| 导致ValueError: too many values to unpack| 锁定datasets==2.13.0| |numpy>=1.24| 与 scipy 冲突引发 segfault | 固定numpy==1.23.5| |scipy>=1.13| 不兼容旧版 librosa | 限制scipy<1.13|

✅ 当前镜像已预装经验证的依赖组合，确保在 CPU 环境下稳定运行，无需额外配置。

# requirements.txt 关键依赖节选 transformers==4.30.0 datasets==2.13.0 numpy==1.23.5 scipy==1.12.0 librosa==0.9.2 flask==2.3.3

2. Flask 服务架构设计

采用轻量级 Flask 框架搭建后端服务，支持两种调用方式：

  • WebUI 模式：提供可视化界面，方便调试与演示
  • RESTful API 模式：供外部系统（如小程序、POS终端）调用
目录结构
/sambert-hifigan-service ├── app.py # Flask 主程序 ├── tts_engine.py # 模型加载与推理逻辑 ├── static/ │ └── index.html # 前端页面 └── output/ # 存放生成的 .wav 文件
核心启动代码（app.py）
from flask import Flask, request, jsonify, send_file, render_template import os import uuid from tts_engine import text_to_speech app = Flask(__name__) OUTPUT_DIR = "output" os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True) @app.route("/") def index(): return render_template("index.html") @app.route("/api/tts", methods=["POST"]) def api_tts(): data = request.get_json() text = data.get("text", "").strip() emotion = data.get("emotion", "calm") if not text: return jsonify({"error": "文本不能为空"}), 400 try: wav_path = text_to_speech(text, emotion=emotion) return send_file(wav_path, as_attachment=True) except Exception as e: return jsonify({"error": str(e)}), 500 if __name__ == "__main__": app.run(host="0.0.0.0", port=5000)
模型推理封装（tts_engine.py）
from modelscope.pipelines import pipeline from modelscope.utils.constant import Tasks # 初始化语音合成 pipeline inference_pipeline = pipeline( task=Tasks.text_to_speech, model='damo/speech_sambert-hifigan_nansy_chinese-multispeakers_16k' ) def text_to_speech(text: str, emotion: str = "calm") -> str: result = inference_pipeline(input=text, voice_type=emotion) output_path = f"output/{uuid.uuid4().hex}.wav" with open(output_path, 'wb') as f: f.write(result["output_wav"]) return output_path

📌说明： -voice_type=emotion参数即用于切换情感模式 - 输出音频保存为.wav格式，采样率 16kHz，兼容绝大多数播放设备 - 使用 UUID 避免文件名冲突，适合并发请求场景

🖼️ WebUI 设计与用户体验优化

前端页面采用简洁 HTML + JavaScript 实现，支持实时输入、语音播放与下载。

页面核心功能

  • 文本输入框（支持长文本自动换行）
  • 情感选择下拉菜单（默认calm）
  • “开始合成语音”按钮
  • 进度提示与错误反馈
  • 音频播放控件与下载链接

前端关键代码片段（static/index.html）

<form id="ttsForm"> <textarea id="textInput" placeholder="请输入要合成的中文文本..." required></textarea> <select id="emotionSelect"> <option value="calm">平静</option> <option value="happy">开心</option> <option value="angry">生气</option> <option value="sad">悲伤</option> </select> <button type="submit">开始合成语音</button> </form> <audio id="player" controls style="display:none;"></audio> <div id="downloadLink"></div> <script> document.getElementById("ttsForm").addEventListener("submit", async (e) => { e.preventDefault(); const text = document.getElementById("textInput").value; const emotion = document.getElementById("emotionSelect").value; const res = await fetch("/api/tts", { method: "POST", headers: { "Content-Type": "application/json" }, body: JSON.stringify({ text, emotion }) }); if (res.ok) { const blob = await res.blob(); const url = URL.createObjectURL(blob); const player = document.getElementById("player"); player.src = url; player.style.display = "block"; const link = document.createElement("a"); link.href = url; link.download = "speech.wav"; link.textContent = "点击下载音频"; document.getElementById("downloadLink").innerHTML = ""; document.getElementById("downloadLink").appendChild(link); } else { alert("合成失败：" + await res.text()); } }); </script>

✅用户体验亮点： - 所有操作在单页完成，无需跳转 - 支持即时试听与一键下载 - 错误信息友好提示，便于排查问题

🧪 实际应用场景：电子菜单语音点餐集成方案

假设我们正在为一家连锁快餐店开发智能点餐屏系统，目标是让顾客通过语音了解菜品详情。

典型交互流程

  1. 用户点击某道菜品（如“黑椒牛柳意面”）
  2. 系统自动触发语音播报：“您好，这款黑椒牛柳意面选用优质牛肉，搭配劲道意面，口感浓郁，推荐指数五颗星！”
  3. 语音使用calm情感模式，语速适中，清晰传达信息

集成方式建议

| 方式 | 适用场景 | 实现要点 | |------|---------|----------| |内嵌浏览器容器| Android/iOS 终端 | 将 Flask 服务打包进本地 App，通过 WebView 加载 UI | |局域网API调用| POS收银机/自助点餐机 | 后端服务独立部署，前端通过 HTTP 请求获取音频流 | |边缘计算盒子| 无外网环境门店 | 整个服务运行于本地设备，保障低延迟与数据安全 |

性能优化建议

  • 缓存机制：对高频文本（如热门菜品介绍）预先生成音频并缓存，减少重复推理开销
  • 异步队列：使用 Celery 或 threading 实现异步合成，避免阻塞主线程
  • 语音压缩：输出后可选转为 MP3 格式（使用 pydub），减小文件体积便于传输

⚖️ 对比分析：Sambert-HifiGan vs 其他中文TTS方案

| 特性 | Sambert-HifiGan | FastSpeech2 + WaveRNN | 百度UNIT | 阿里云智能语音 | |------|------------------|------------------------|-----------|----------------| | 开源免费 | ✅ 是 | ✅ 是 | ❌ 付费 | ❌ 付费 | | 多情感支持 | ✅ 原生支持 | ⚠️ 需微调 | ✅ 支持 | ✅ 支持 | | 推理速度（CPU） | ⭐⭐⭐☆ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | | 音质自然度 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | | 本地部署 | ✅ 完全离线 | ✅ 完全离线 | ❌ 依赖网络 | ❌ 依赖网络 | | 自定义声音 | ❌ 不支持 | ✅ 可训练 | ⚠️ 有限定制 | ✅ 支持音色克隆 |

📊结论：若追求低成本、可私有化部署且具备一定情感表达能力的解决方案，Sambert-HifiGan 是目前最平衡的选择。

✅ 总结与最佳实践建议

核心价值总结

通过集成Sambert-HifiGan + Flask构建的语音合成服务，我们成功实现了： - 高质量中文语音生成，支持多情感语调 - 稳定可靠的本地化运行环境，规避常见依赖冲突 - 可视化 WebUI 与标准化 API 双通道服务能力 - 易于嵌入电子菜单、智能客服、无障碍阅读等实际场景

落地建议清单

  1. 优先缓存固定话术：如欢迎语、促销信息等，避免频繁调用模型
  2. 合理设置超时机制：长文本合成耗时较长，建议前端显示加载动画
  3. 定期清理输出目录：防止.wav文件积累占用磁盘空间
  4. 监控资源使用情况：特别是在多并发场景下关注内存与CPU占用

下一步学习路径

  • 尝试使用 ModelScope 微调功能训练专属音色
  • 结合 ASR（自动语音识别）实现双向语音交互
  • 探索 ONNX 转换以提升推理效率

💡一句话总结：让菜单“开口说话”不再是科幻，借助 Sambert-HifiGan，你只需几行代码，就能赋予静态信息以声音的生命力。

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