阿里云长文本语音合成接口的JavaSDK调用

简介: 智能语音交互(Intelligent Speech Interaction),是基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术,为企业在多种实际应用场景下,赋予产品“能听、会说、懂你”式的智能人机交互体验。适用于多个应用场景中,包括智能问答、智能质检、法庭庭审实时记录、实时演讲字幕、访谈录音转写等场景,在金融、保险、司法、电商等多个领域均有应用案例。本文介绍如何使用阿里云智能语音服务提供的长文本语音合成Java SDK,包括SDK的安装方法及SDK代码示例。

Step By Step

1.获取您的真实AK信息

查看AK
image.png

2.开通智能语音交互服务

智能语音交互开通
image.png

3.创建智能语音交互项目

关于创建项目介绍可参考之前的博客:一句话识别

4,添加依赖

<dependency>
            <groupId>com.aliyun</groupId>
            <artifactId>aliyun-java-sdk-core</artifactId>
            <version>4.5.13</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.nls</groupId>
            <artifactId>nls-sdk-tts</artifactId>
            <version>2.2.1</version>
        </dependency>

5.Code Sample

package com.alibaba.nls.client;
import java.io.File;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.nio.ByteBuffer;
import com.alibaba.nls.client.protocol.NlsClient;
import com.alibaba.nls.client.protocol.OutputFormatEnum;
import com.alibaba.nls.client.protocol.SampleRateEnum;
import com.alibaba.nls.client.protocol.tts.SpeechSynthesizer;
import com.alibaba.nls.client.protocol.tts.SpeechSynthesizerListener;
import com.alibaba.nls.client.protocol.tts.SpeechSynthesizerResponse;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
/**
 * 此示例演示了:
 *      长文本语音合成API调用(setLongText)。
 *      流式合成TTS。
 *      首包延迟计算。
 *
 * 说明:该示例和nls-example-tts下的SpeechSynthesizerLongTextDemo不完全相同,长文本语音合成是单独的产品功能,是将一长串文本直接发送给服务端去合成,
 * 而SpeechSynthesizerLongTextDemo演示的是将一长串文本在调用方处切割然后分段调用语音合成接口。
 */
public class SpeechLongSynthesizerDemo {
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SpeechLongSynthesizerDemo.class);
    private static long startTime;
    private String appKey;
    NlsClient client;
    public SpeechLongSynthesizerDemo(String appKey, String token, String url) {
        this.appKey = appKey;
        //创建NlsClient实例应用全局创建一个即可。生命周期可和整个应用保持一致,默认服务地址为阿里云线上服务地址。
        if(url.isEmpty()) {
            client = new NlsClient(token);
        } else {
            client = new NlsClient(url, token);
        }
    }
    private static SpeechSynthesizerListener getSynthesizerListener() {
        SpeechSynthesizerListener listener = null;
        try {
            listener = new SpeechSynthesizerListener() {
                File f=new File("ttsForLongText.wav");
                FileOutputStream fout = new FileOutputStream(f);
                private boolean firstRecvBinary = true;
                //语音合成结束
                @Override
                public void onComplete(SpeechSynthesizerResponse response) {
                    // 调用onComplete时,表示所有TTS数据已经接收完成,因此为整个合成数据的延迟。该延迟可能较大,不一定满足实时场景。
                    System.out.println("name: " + response.getName() + ", status: " + response.getStatus()+", output file :"+f.getAbsolutePath());
                }
                //语音合成的语音二进制数据
                @Override
                public void onMessage(ByteBuffer message) {
                    try {
                        if(firstRecvBinary) {
                            // 此处计算首包语音流的延迟,收到第一包语音流时,即可以进行语音播放,以提升响应速度(特别是实时交互场景下)。
                            firstRecvBinary = false;
                            long now = System.currentTimeMillis();
                            logger.info("tts first latency : " + (now - SpeechLongSynthesizerDemo.startTime) + " ms");
                        }
                        byte[] bytesArray = new byte[message.remaining()];
                        message.get(bytesArray, 0, bytesArray.length);
                        //System.out.println("write array:" + bytesArray.length);
                        fout.write(bytesArray);
                    } catch (IOException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
                @Override
                public void onFail(SpeechSynthesizerResponse response){
                    // task_id是调用方和服务端通信的唯一标识,当遇到问题时,需要提供此task_id以便排查。
                    System.out.println(
                            "task_id: " + response.getTaskId() +
                                    //状态码
                                    ", status: " + response.getStatus() +
                                    //错误信息
                                    ", status_text: " + response.getStatusText());
                }
            };
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return listener;
    }
    public void process(String text) {
        SpeechSynthesizer synthesizer = null;
        try {
            //创建实例,建立连接。
            synthesizer = new SpeechSynthesizer(client, getSynthesizerListener());
            synthesizer.setAppKey(appKey);
            //设置返回音频的编码格式。
            synthesizer.setFormat(OutputFormatEnum.WAV);
            //设置返回音频的采样率。
            synthesizer.setSampleRate(SampleRateEnum.SAMPLE_RATE_16K);
            //发音人。注意Java SDK不支持调用超高清场景对应的发音人(例如"zhiqi"),如需调用请使用restfulAPI方式。
            synthesizer.setVoice("siyue");
            //语调,范围是-500~500,可选,默认是0。
            synthesizer.setPitchRate(0);
            //语速,范围是-500~500,默认是0。
            synthesizer.setSpeechRate(0);
            //设置用于语音合成的文本
            // 此处调用的是setLongText接口(原语音合成接口是setText)。
            synthesizer.setLongText(text);
            //此方法将以上参数设置序列化为JSON发送给服务端,并等待服务端确认。
            long start = System.currentTimeMillis();
            synthesizer.start();
            logger.info("tts start latency " + (System.currentTimeMillis() - start) + " ms");
            SpeechLongSynthesizerDemo.startTime = System.currentTimeMillis();
            //等待语音合成结束
            synthesizer.waitForComplete();
            logger.info("tts stop latency " + (System.currentTimeMillis() - start) + " ms");
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            //关闭连接
            if (null != synthesizer) {
                synthesizer.close();
            }
        }
    }
    public void shutdown() {
        client.shutdown();
    }
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String appKey = "";
        String token = "";
        // url取默认值
        String url = "";
        if (args.length == 2) {
            appKey   = args[0];
            token    = args[1];
        } else if (args.length == 3) {
            appKey   = args[0];
            token    = args[1];
            url      = args[2];
        } else {
            System.err.println("run error, need params(url is optional): " + "<app-key> <token> [url]");
            System.exit(-1);
        }
        String ttsTextLong = "您的长文本";
        SpeechLongSynthesizerDemo demo = new SpeechLongSynthesizerDemo(appKey, token, url);
        demo.process(ttsTextLong);
        demo.shutdown();
    }
}

5.运行结果

image.png

参考链接

长文本语音合成

目录
相关文章
|
11天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 API
如何使用阿里云的语音合成服务(TTS)将文本转换为语音?本文详细介绍了从注册账号、获取密钥到编写Python代码调用TTS服务的全过程
如何使用阿里云的语音合成服务(TTS)将文本转换为语音?本文详细介绍了从注册账号、获取密钥到编写Python代码调用TTS服务的全过程。通过简单的代码示例,展示如何将文本转换为自然流畅的语音,适用于有声阅读、智能客服等场景。
52 3
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 编解码
深入探索AI文生语音技术的奥秘:从文本输入到逼真语音输出的全链条语音合成过程解析
【9月更文挑战第2天】深入探索AI文生语音技术的奥秘:从文本输入到逼真语音输出的全链条语音合成过程解析
 深入探索AI文生语音技术的奥秘:从文本输入到逼真语音输出的全链条语音合成过程解析
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 搜索推荐
阿里云智能语音交互产品测评:基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术
智能语音交互基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术,实现“能听、会说、懂你”式的智能人机交互体验,适用于智能客服、质检、会议纪要、实时字幕等多个企业应用场景。 目前已上线实时语音识别、一句话识别、录音文件识别、语音合成等多款产品,您可以在控制台页面进行试用,也可以通过API调用相关能力。
44559 4
阿里云智能语音交互产品测评:基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术
|
人工智能 Java 语音技术
《阿里云AI产品必知必会系列电子书》——智能语音交互——语音合成QuickStart使用教程
《阿里云AI产品必知必会系列电子书》——智能语音交互——语音合成QuickStart使用教程
878 0
|
算法 语音技术
基于MFCC特征提取和HMM模型的语音合成算法matlab仿真
基于MFCC特征提取和HMM模型的语音合成算法matlab仿真
|
3月前
|
自然语言处理 语音技术 开发者
ChatTTS超真实自然的语音合成模型
ChatTTS超真实自然的语音合成模型
123 3
|
4月前
|
机器学习/深度学习 TensorFlow 语音技术
使用Python实现深度学习模型:语音合成与语音转换
【7月更文挑战第19天】 使用Python实现深度学习模型:语音合成与语音转换
92 1
|
5月前
|
语音技术
【手把手教学】最新ChatTTS语音合成项目使用指南【附所有源码与模型】
【手把手教学】最新ChatTTS语音合成项目使用指南【附所有源码与模型】
|
6月前
|
自然语言处理 文字识别 Linux
ModelScope运行语音合成模型的官网代码示例报错如何解决
ModelScope模型报错是指在使用ModelScope平台进行模型训练或部署时遇到的错误和问题;本合集将收集ModelScope模型报错的常见情况和排查方法,帮助用户快速定位问题并采取有效措施。
182 0
|
6月前
|
自然语言处理 搜索推荐 PyTorch
ModelScope问题之NoteBook训练个性化语音合成模型报错如何解决
ModelScope训练是指在ModelScope平台上对机器学习模型进行训练的活动;本合集将介绍ModelScope训练流程、模型优化技巧和训练过程中的常见问题解决方法。
103 0

热门文章

最新文章