阿里云智能语音交互语音合成Java SDK使用说明

简介: 语音合成为您提供将输入文本合成为语音二进制数据的功能。本文介绍如何使用阿里云智能语音服务提供的Java SDK,包括SDK的安装方法及SDK代码示例。

使用须知

  • 支持输出PCM、WAV和MP3编码格式数据。
  • 支持设置语速、语调和音量。
  • 支持设置不同场景及风格的声音。
  • 支持一次性合成300字符以内的文字,其中1个汉字、1个英文字母或1个标点均算作1个字符,超过300个字符的内容会被截断。
  • 仅支持采用UTF-8编码的文本输入。
详细音色介绍请跳到文档底部点击参考链接

下载安装

1.导入Maven依赖文件

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.nls</groupId>
    <artifactId>nls-sdk-tts</artifactId>
    <version>2.2.1</version>
</dependency>

关键接口

  • NlsClient:语音处理客户端,利用该客户端可以进行一句话识别、实时语音识别和语音合成的语音处理任务。该客户端为线程安全,建议全局仅创建一个实例。
  • SpeechSynthesizer:语音合成处理类,通过该接口设置请求参数,发送请求。非线程安全。
  • SpeechSynthesizerListener:语音合成监听类,监听返回结果。非线程安全。需要实现如下两个抽象方法:
  /**
   * 接收语音合成二进制数据
   */
  abstract public void onMessage(ByteBuffer message);
  /**
   * 语音合成结束事件通知
   *
   * @param response
   */
  abstract public void onComplete(SpeechSynthesizerResponse response);

代码示例

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:
 *      语音合成API调用。
 *      动态获取token。
 *      流式合成TTS。
 *      首包延迟计算。
 */
public class SpeechSynthesizerDemo {
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SpeechSynthesizerDemo.class);
    private static long startTime;
    private String appKey;
    NlsClient client;
    public SpeechSynthesizerDemo(String appKey, String accessKeyId, String accessKeySecret) {
        this.appKey = appKey;
        //应用全局创建一个NlsClient实例,默认服务地址为阿里云线上服务地址。
        //获取token,使用时注意在accessToken.getExpireTime()过期前再次获取。
        AccessToken accessToken = new AccessToken(accessKeyId, accessKeySecret);
        try {
            accessToken.apply();
            System.out.println("get token: " + accessToken.getToken() + ", expire time: " + accessToken.getExpireTime());
            client = new NlsClient(accessToken.getToken());
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    public SpeechSynthesizerDemo(String appKey, String accessKeyId, String accessKeySecret, String url) {
        this.appKey = appKey;
        AccessToken accessToken = new AccessToken(accessKeyId, accessKeySecret);
        try {
            accessToken.apply();
            System.out.println("get token: " + accessToken.getToken() + ", expire time: " + accessToken.getExpireTime());
            if(url.isEmpty()) {
                client = new NlsClient(accessToken.getToken());
            }else {
                client = new NlsClient(url, accessToken.getToken());
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    private static SpeechSynthesizerListener getSynthesizerListener() {
        SpeechSynthesizerListener listener = null;
        try {
            listener = new SpeechSynthesizerListener() {
                File f=new File("tts_test.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) {
                            //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 - SpeechSynthesizerDemo.startTime) + " ms");
                        }
                        byte[] bytesArray = new byte[message.remaining()];
                        message.get(bytesArray, 0, 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task_id以便排查。
                    System.out.println(
                        "task_id: " + response.getTaskId() +
                            //状态码 20000000 表示识别成功
                            ", status: " + response.getStatus() +
                            //错误信息
                            ", status_text: " + response.getStatusText());
                }
            };
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return listener;
    }
    public void process() {
        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
            synthesizer.setVoice("siyue");
            //语调,范围是-500~500,可选,默认是0。
            synthesizer.setPitchRate(100);
            //语速,范围是-500~500,默认是0。
            synthesizer.setSpeechRate(100);
            //设置用于语音合成的文本
            synthesizer.setText("欢迎使用阿里巴巴智能语音合成服务,您可以说北京明天天气怎么样啊");
            // 是否开启字幕功能(返回相应文本的时间戳),默认不开启,需要注意并非所有发音人都支持该参数。
            synthesizer.addCustomedParam("enable_subtitle", false);
            //此方法将以上参数设置序列化为JSON格式发送给服务端,并等待服务端确认。
            long start = System.currentTimeMillis();
            synthesizer.start();
            logger.info("tts start latency " + (System.currentTimeMillis() - start) + " ms");
            SpeechSynthesizerDemo.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 = "您的appkey";
        String id = "您的AccessKey Id";
        String secret = "您的AccessKey Secret";
        String url = "wss://nls-gateway.cn-shanghai.aliyuncs.com/ws/v1"; //默认值:wss://nls-gateway.cn-shanghai.aliyuncs.com/ws/v1
        SpeechSynthesizerDemo demo = new SpeechSynthesizerDemo(appKey, id, secret, url);
        demo.process();
        demo.shutdown();
    }
}

参考链接

语音合成

相关实践学习
达摩院智能语音交互 - 声纹识别技术
声纹识别是基于每个发音人的发音器官构造不同,识别当前发音人的身份。按照任务具体分为两种: 声纹辨认:从说话人集合中判别出测试语音所属的说话人,为多选一的问题 声纹确认:判断测试语音是否由目标说话人所说,是二选一的问题(是或者不是) 按照应用具体分为两种: 文本相关:要求使用者重复指定的话语,通常包含与训练信息相同的文本(精度较高,适合当前应用模式) 文本无关:对使用者发音内容和语言没有要求,受信道环境影响比较大,精度不高 本课程主要介绍声纹识别的原型技术、系统架构及应用案例等。 讲师介绍: 郑斯奇,达摩院算法专家,毕业于美国哈佛大学,研究方向包括声纹识别、性别、年龄、语种识别等。致力于推动端侧声纹与个性化技术的研究和大规模应用。
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