流媒体业务平台怎么搭建

在开始谈我对架构本质的理解之前，先谈谈对今天技术沙龙主题的个人见解，千万级规模的网站感觉数量级是非常大的，对这个数量级我们战略上 要重 视 它 ， 战术上又 要 藐 视 它。先举个例子感受一下千万级到底是什么数量级？现在很流行的优步(Uber)，从媒体公布的信息看，它每天接单量平均在百万左右， 假如每天有10个小时的服务时间，平均QPS只有30左右。对于一个后台服务器，单机的平均QPS可以到达800-1000，单独看写的业务量很简单 。为什么我们又不能说轻视它？第一，我们看它的数据存储，每天一百万的话，一年数据量的规模是多少？其次，刚才说的订单量，每一个订单要推送给附近的司机、司机要并发抢单，后面业务场景的访问量往往是前者的上百倍，轻松就超过上亿级别了。 今天我想从架构的本质谈起之后，希望大家理解在做一些建构设计的时候，它的出发点以及它解决的问题是什么。 架构，刚开始的解释是我从知乎上看到的。什么是架构？有人讲， 说架构并不是一 个很 悬 乎的 东西 ， 实际 上就是一个架子 ， 放一些 业务 和算法，跟我们的生活中的晾衣架很像。更抽象一点，说架构其 实 是 对 我 们 重复性业务 的抽象和我 们 未来 业务 拓展的前瞻，强调过去的经验和你对整个行业的预见。 我们要想做一个架构的话需要哪些能力？我觉得最重要的是架构师一个最重要的能力就是你要有 战 略分解能力。这个怎么来看呢: 第一，你必须要有抽象的能力，抽象的能力最基本就是去重，去重在整个架构中体现在方方面面，从定义一个函数，到定义一个类，到提供的一个服务，以及模板，背后都是要去重提高可复用率。 第二， 分类能力。做软件需要做对象的解耦，要定义对象的属性和方法，做分布式系统的时候要做服务的拆分和模块化，要定义服务的接口和规范。 第三， 算法（性能），它的价值体现在提升系统的性能，所有性能的提升，最终都会落到CPU，内存，IO和网络这4大块上。 这一页PPT举了一些例子来更深入的理解常见技术背后的架构理念。 第一个例子，在分布式系统我们会做 MySQL分 库 分表，我们要从不同的库和表中读取数据，这样的抽象最直观就是使用模板，因为绝大多数SQL语义是相同的，除了路由到哪个库哪个表，如果不使用Proxy中间件，模板就是性价比最高的方法。 第二看一下加速网络的CDN，它是做速度方面的性能提升，刚才我们也提到从CPU、内存、IO、网络四个方面来考虑，CDN本质上一个是做网络智能调度优化，另一个是多级缓存优化。 第三个看一下服务化，刚才已经提到了，各个大网站转型过程中一定会做服务化，其实它就是做抽象和做服务的拆分。第四个看一下消息队列，本质上还是做分类，只不过不是两个边际清晰的类，而是把两个边际不清晰的子系统通过队列解构并且异步化。新浪微博整体架构是什么样的 接下我们看一下微博整体架构，到一定量级的系统整个架构都会变成三层，客户端包括WEB、安卓和IOS，这里就不说了。接着还都会有一个接口层， 有三个主要作用： 第一个作用，要做 安全隔离，因为前端节点都是直接和用户交互，需要防范各种恶意攻击； 第二个还充当着一个 流量控制的作用，大家知道，在2014年春节的时候，微信红包，每分钟8亿多次的请求，其实真正到它后台的请求量，只有十万左右的数量级（这里的数据可能不准），剩余的流量在接口层就被挡住了； 第三，我们看对 PC 端和移 动 端的需求不一样的，所以我们可以进行拆分。接口层之后是后台，可以看到微博后台有三大块： 一个是 平台服 务， 第二， 搜索， 第三， 大数据。到了后台的各种服务其实都是处理的数据。 像平台的业务部门，做的就是 数据存储和读 取，对搜索来说做的是 数据的 检 索，对大数据来说是做的数据的 挖掘。微博其实和淘宝是很类似 微博其实和淘宝是很类似的。一般来说，第一代架构，基本上能支撑到用户到 百万 级别，到第二代架构基本能支撑到 千万 级别都没什么问题，当业务规模到 亿级别时，需要第三代的架构。 从 LAMP 的架构到面向服 务 的架构，有几个地方是非常难的，首先不可能在第一代基础上通过简单的修修补补满足用户量快速增长的，同时线上业务又不能停， 这是我们常说的 在 飞 机上 换 引擎的 问题。前两天我有一个朋友问我，说他在内部推行服务化的时候，把一个模块服务化做完了，其他部门就是不接。我建议在做服务化的时候，首先更多是偏向业务的梳理，同时要找准一个很好的切入点，既有架构和服务化上的提升，业务方也要有收益，比如提升性能或者降低维护成本同时升级过程要平滑，建议开始从原子化服务切入，比如基础的用户服务， 基础的短消息服务，基础的推送服务。 第二，就是可 以做无状 态 服 务，后面会详细讲，还有数据量大了后需要做数据Sharding，后面会将。 第三代 架构 要解决的 问题，就是用户量和业务趋于稳步增加（相对爆发期的指数级增长），更多考虑技术框架的稳定性， 提升系统整体的性能，降低成本，还有对整个系统监控的完善和升级。 大型网站的系统架构是如何演变的 我们通过通过数据看一下它的挑战，PV是在10亿级别，QPS在百万，数据量在千亿级别。我们可用性，就是SLA要求4个9，接口响应最多不能超过150毫秒，线上所有的故障必须得在5分钟内解决完。如果说5分钟没处理呢？那会影响你年终的绩效考核。2015年微博DAU已经过亿。我们系统有上百个微服务，每周会有两次的常规上线和不限次数的紧急上线。我们的挑战都一样，就是数据量，bigger and bigger，用户体验是faster and faster，业务是more and more。互联网业务更多是产品体验驱动， 技 术 在 产 品 体验上最有效的贡献 ， 就是你的性能 越来越好 。 每次降低加载一个页面的时间，都可以间接的降低这个页面上用户的流失率。微博的技术挑战和正交分解法解析架构 下面看一下 第三代的 架构 图 以及 我 们 怎么用正交分解法 阐 述。 我们可以看到我们从两个维度，横轴和纵轴可以看到。 一个 维 度 是 水平的 分层 拆分，第二从垂直的维度会做拆分。水平的维度从接口层、到服务层到数据存储层。垂直怎么拆分，会用业务架构、技术架构、监控平台、服务治理等等来处理。我相信到第二代的时候很多架构已经有了业务架构和技术架构的拆分。我们看一下， 接口层有feed、用户关系、通讯接口；服务层，SOA里有基层服务、原子服务和组合服务，在微博我们只有原子服务和组合服务。原子服务不依赖于任何其他服务，组合服务由几个原子服务和自己的业务逻辑构建而成 ，资源层负责海量数据的存储（后面例子会详细讲）。技 术框架解决 独立于 业务 的海量高并发场景下的技术难题，由众多的技术组件共同构建而成 。在接口层，微博使用JERSY框架，帮助你做参数的解析，参数的验证，序列化和反序列化；资源层，主要是缓存、DB相关的各类组件，比如Cache组件和对象库组件。监 控平台和服 务 治理 ， 完成系统服务的像素级监控，对分布式系统做提前诊断、预警以及治理。包含了SLA规则的制定、服务监控、服务调用链监控、流量监控、错误异常监控、线上灰度发布上线系统、线上扩容缩容调度系统等。 下面我们讲一下常见的设计原则。 第一个，首先是系统架构三个利器： 一个， 我 们 RPC 服 务组 件 （这里不讲了）， 第二个，我们 消息中 间 件 。消息中间件起的作用：可以把两个模块之间的交互异步化，其次可以把不均匀请求流量输出为匀速的输出流量，所以说消息中间件 异步化 解耦 和流量削峰的利器。 第三个是配置管理，它是 代码级灰度发布以及 保障系统降级的利器。 第二个 ， 无状态 ， 接口 层 最重要的就是无状 态。我们在电商网站购物，在这个过程中很多情况下是有状态的，比如我浏览了哪些商品，为什么大家又常说接口层是无状态的，其实我们把状态从接口层剥离到了数据层。像用户在电商网站购物，选了几件商品，到了哪一步，接口无状态后，状态要么放在缓存中，要么放在数据库中， 其 实 它并不是没有状 态 ， 只是在 这 个 过 程中我 们 要把一些有状 态 的 东 西抽离出来 到了数据层。 第三个， 数据 层 比服 务层 更需要 设计，这是一条非常重要的经验。对于服务层来说，可以拿PHP写，明天你可以拿JAVA来写，但是如果你的数据结构开始设计不合理，将来数据结构的改变会花费你数倍的代价，老的数据格式向新的数据格式迁移会让你痛不欲生，既有工作量上的，又有数据迁移跨越的时间周期，有一些甚至需要半年以上。 第四，物理结构与逻辑结构的映射，上一张图看到两个维度切成十二个区间，每个区间代表一个技术领域，这个可以看做我们的逻辑结构。另外，不论后台还是应用层的开发团队，一般都会分几个垂直的业务组加上一个基础技术架构组，这就是从物理组织架构到逻辑的技术架构的完美的映射，精细化团队分工，有利于提高沟通协作的效率 。 第五， www .sanhao.com 的访问过程，我们这个架构图里没有涉及到的，举个例子，比如当你在浏览器输入www.sanhao网址的时候，这个请求在接口层之前发生了什么？首先会查看你本机DNS以及DNS服务，查找域名对应的IP地址，然后发送HTTP请求过去。这个请求首先会到前端的VIP地址（公网服务IP地址），VIP之后还要经过负载均衡器（Nginx服务器），之后才到你的应用接口层。在接口层之前发生了这么多事，可能有用户报一个问题的时候，你通过在接口层查日志根本发现不了问题，原因就是问题可能发生在到达接口层之前了。 第六，我们说分布式系统，它最终的瓶颈会落在哪里呢？前端时间有一个网友跟我讨论的时候，说他们的系统遇到了一个瓶颈， 查遍了CPU，内存，网络，存储，都没有问题。我说你再查一遍，因为最终你不论用上千台服务器还是上万台服务器，最终系统出瓶颈的一定会落在某一台机（可能是叶子节点也可能是核心的节点），一定落在CPU、内存、存储和网络上，最后查出来问题出在一台服务器的网卡带宽上。微博多级双机房缓存架构 接下来我们看一下微博的Feed多级缓存。我们做业务的时候，经常很少做业务分析，技术大会上的分享又都偏向技术架构。其实大家更多的日常工作是需要花费更多时间在业务优化上。这张图是统计微博的信息流前几页的访问比例，像前三页占了97%，在做缓存设计的时候，我们最多只存最近的M条数据。 这里强调的就是做系统设计 要基于用 户 的 场 景 ， 越细致越好 。举了一个例子，大家都会用电商，电商在双十一会做全国范围内的活动，他们做设计的时候也会考虑场景的，一个就是购物车，我曾经跟相关开发讨论过，购物车是在双十一之前用户的访问量非常大，就是不停地往里加商品。在真正到双十一那天他不会往购物车加东西了，但是他会频繁的浏览购物车。针对这个场景，活动之前重点设计优化购物车的写场景， 活动开始后优化购物车的读场景。 你看到的微博是由哪些部分聚合而成的呢？最右边的是Feed，就是微博所有关注的人，他们的微博所组成的。微博我们会按照时间顺序把所有关注人的顺序做一个排序。随着业务的发展，除了跟时间序相关的微博还有非时间序的微博，就是会有广告的要求，增加一些广告，还有粉丝头条，就是拿钱买的，热门微博，都会插在其中。分发控制，就是说和一些推荐相关的，我推荐一些相关的好友的微博，我推荐一些你可能没有读过的微博，我推荐一些其他类型的微博。 当然对非时序的微博和分发控制微博，实际会起多个并行的程序来读取，最后同步做统一的聚合。这里稍微分享一下， 从SNS社交领域来看，国内现在做的比较好的三个信息流： 微博 是 基于弱关系的媒体信息流 ； 朋友圈是基于 强 关系的信息流 ； 另外一个做的比 较 好的就是今日 头 条 ， 它并不是基于关系来构建信息流 ， 而是基于 兴趣和相关性的个性化推荐 信息流 。 信息流的聚合，体现在很多很多的产品之中，除了SNS，电商里也有信息流的聚合的影子。比如搜索一个商品后出来的列表页，它的信息流基本由几部分组成：第一，打广告的；第二个，做一些推荐，热门的商品，其次，才是关键字相关的搜索结果。 信息流 开始的时候 很 简单 ， 但是到后期会 发现 ， 你的 这 个流 如何做控制分发 ， 非常复杂， 微博在最近一两年一直在做 这样 的工作。刚才我们是从业务上分析，那么技术上怎么解决高并发，高性能的问题？微博访问量很大的时候，底层存储是用MySQL数据库，当然也会有其他的。对于查询请求量大的时候，大家知道一定有缓存，可以复用可重用的计算结果。可以看到，发一条微博，我有很多粉丝，他们都会来看我发的内容，所以 微博是最适合使用 缓 存 的系统，微博的读写比例基本在几十比一。微博使用了 双 层缓 存，上面是L1，每个L1上都是一组（包含4-6台机器），左边的框相当于一个机房，右边又是一个机房。在这个系统中L1缓存所起的作用是什么？ 首先，L1 缓 存增加整个系 统 的 QPS， 其次 以低成本灵活扩容的方式 增加 系统 的 带宽 。想象一个极端场景，只有一篇博文，但是它的访问量无限增长，其实我们不需要影响L2缓存，因为它的内容存储的量小，但它就是访问量大。这种场景下，你就需要使用L1来扩容提升QPS和带宽瓶颈。另外一个场景，就是L2级缓存发生作用，比如我有一千万个用户，去访问的是一百万个用户的微博 ，这个时候，他不只是说你的吞吐量和访问带宽，就是你要缓存的博文的内容也很多了，这个时候你要考虑缓存的容量， 第二 级缓 存更多的是从容量上来 规划，保证请求以较小的比例 穿透到 后端的 数据 库 中 ，根据你的用户模型你可以估出来，到底有百分之多少的请求不能穿透到DB， 评估这个容量之后，才能更好的评估DB需要多少库，需要承担多大的访问的压力。另外，我们看双机房的话，左边一个，右边一个。 两个机房是互 为 主 备 ， 或者互 为热备 。如果两个用户在不同地域，他们访问两个不同机房的时候，假设用户从IDC1过来，因为就近原理，他会访问L1，没有的话才会跑到Master，当在IDC1没找到的时候才会跑到IDC2来找。同时有用户从IDC2访问，也会有请求从L1和Master返回或者到IDC1去查找。 IDC1 和 IDC2 ，两个机房都有全量的用户数据，同时在线提供服务，但是缓存查询又遵循最近访问原理。还有哪些多级缓存的例子呢？CDN是典型的多级缓存。CDN在国内各个地区做了很多节点，比如在杭州市部署一个节点时，在机房里肯定不止一台机器，那么对于一个地区来说，只有几台服务器到源站回源，其他节点都到这几台服务器回源即可，这么看CDN至少也有两级。Local Cache+ 分布式 缓 存，这也是常见的一种策略。有一种场景，分布式缓存并不适用， 比如 单 点 资 源 的爆发性峰值流量，这个时候使用Local Cache + 分布式缓存，Local Cache 在 应用 服 务 器 上用很小的 内存资源 挡住少量的 极端峰值流量，长尾的流量仍然访问分布式缓存，这样的Hybrid缓存架构通过复用众多的应用服务器节点，降低了系统的整体成本。 我们来看一下 Feed 的存 储 架构，微博的博文主要存在MySQL中。首先来看内容表，这个比较简单，每条内容一个索引，每天建一张表，其次看索引表，一共建了两级索引。首先想象一下用户场景，大部分用户刷微博的时候，看的是他关注所有人的微博，然后按时间来排序。仔细分析发现在这个场景下， 跟一个用户的自己的相关性很小了。所以在一级索引的时候会先根据关注的用户，取他们的前条微博ID，然后聚合排序。我们在做哈希（分库分表）的时候，同时考虑了按照UID哈希和按照时间维度。很业务和时间相关性很高的，今天的热点新闻，明天就没热度了，数据的冷热非常明显，这种场景就需要按照时间维度做分表，首先冷热数据做了分离（可以对冷热数据采用不同的存储方案来降低成本），其次， 很容止控制我数据库表的爆炸。像微博如果只按照用户维度区分，那么这个用户所有数据都在一张表里，这张表就是无限增长的，时间长了查询会越来越慢。二级索引，是我们里面一个比较特殊的场景，就是我要快速找到这个人所要发布的某一时段的微博时，通过二级索引快速定位。 分布式服务追踪系统 分布式追踪服务系统，当系统到千万级以后的时候，越来越庞杂，所解决的问题更偏向稳定性，性能和监控。刚才说用户只要有一个请求过来，你可以依赖你的服务RPC1、RPC2，你会发现RPC2又依赖RPC3、RPC4。分布式服务的时候一个痛点，就是说一个请求从用户过来之后，在后台不同的机器之间不停的调用并返回。 当你发现一个问题的时候，这些日志落在不同的机器上，你也不知道问题到底出在哪儿，各个服务之间互相隔离，互相之间没有建立关联。所以导致排查问题基本没有任何手段，就是出了问题没法儿解决。 我们要解决的问题，我们刚才说日志互相隔离，我们就要把它建立联系。建立联系我们就有一个请求ID，然后结合RPC框架， 服务治理功能。假设请求从客户端过来，其中包含一个ID 101，到服务A时仍然带有ID 101，然后调用RPC1的时候也会标识这是101 ，所以需要 一个唯一的 请求 ID 标识 递归迭代的传递到每一个 相关 节点。第二个，你做的时候，你不能说每个地方都加，对业务系统来说需要一个框架来完成这个工作， 这 个框架要 对业务 系 统 是最低侵入原 则 ， 用 JAVA 的 话 就可以用 AOP，要做到零侵入的原则，就是对所有相关的中间件打点，从接口层组件（HTTP Client、HTTP Server）至到服务层组件（RPC Client、RPC Server），还有数据访问中间件的，这样业务系统只需要少量的配置信息就可以实现全链路监控 。为什么要用日志？服务化以后，每个服务可以用不同的开发语言， 考虑多种开发语言的兼容性 ， 内部定 义标 准化的日志 是唯一且有效的办法。最后，如何构建基于GPS导航的路况监控？我们刚才讲分布式服务追踪。分布式服务追踪能解决的问题， 如果 单一用 户发现问题 后 ， 可以通 过请 求 ID 快速找到 发 生 问题 的 节 点在什么，但是并没有解决如何发现问题。我们看现实中比较容易理解的道路监控，每辆车有GPS定位，我想看北京哪儿拥堵的时候，怎么做？ 第一个 ， 你肯定要知道每个 车 在什么位置，它走到哪儿了。其实可以说每个车上只要有一个标识，加上每一次流动的信息，就可以看到每个车流的位置和方向。 其次如何做 监 控和 报 警，我们怎么能了解道路的流量状况和负载，并及时报警。我们要定义这条街道多宽多高，单位时间可以通行多少辆车，这就是道路的容量。有了道路容量，再有道路的实时流量，我们就可以基于实习路况做预警？ 对应于 分布式系 统 的话如何构建？ 第一 ， 你要 定义 每个服 务节 点它的 SLA A 是多少 ？SLA可以从系统的CPU占用率、内存占用率、磁盘占用率、QPS请求数等来定义，相当于定义系统的容量。 第二个 ， 统计 线 上 动态 的流量，你要知道服务的平均QPS、最低QPS和最大QPS，有了流量和容量，就可以对系统做全面的监控和报警。 刚才讲的是理论，实际情况肯定比这个复杂。微博在春节的时候做许多活动，必须保障系统稳定，理论上你只要定义容量和流量就可以。但实际远远不行，为什么？有技术的因素，有人为的因素，因为不同的开发定义的流量和容量指标有主观性，很难全局量化标准，所以真正流量来了以后，你预先评估的系统瓶颈往往不正确。实际中我们在春节前主要采取了三个措施：第一，最简单的就是有降 级 的 预 案，流量超过系统容量后，先把哪些功能砍掉，需要有明确的优先级 。第二个， 线上全链路压测，就是把现在的流量放大到我们平常流量的五倍甚至十倍（比如下线一半的服务器，缩容而不是扩容），看看系统瓶颈最先发生在哪里。我们之前有一些例子，推测系统数据库会先出现瓶颈，但是实测发现是前端的程序先遇到瓶颈。第三，搭建在线 Docker 集群 ， 所有业务共享备用的 Docker集群资源，这样可以极大的避免每个业务都预留资源，但是实际上流量没有增长造成的浪费。 总结 接下来说的是如何不停的学习和提升，这里以Java语言为例，首先， 一定要 理解 JAVA；第二步，JAVA完了以后，一定要 理 解 JVM；其次，还要 理解 操作系统；再次还是要了解一下 Design Pattern，这将告诉你怎么把过去的经验抽象沉淀供将来借鉴；还要学习 TCP/IP、 分布式系 统、数据结构和算法。

　TTS</B>是Text To Speech的缩写，即“从文本到语音”。它是同时运用语言学和心理学的杰出之作，在内置芯片的支持之下，通过神经网络的设计，把文字智能地转化为自然语音流。TTS技术对文本文件进行实时转换，转换时间之短可以秒计算。在其特有智能语音控制器作用下，文本输出的语音音律流畅，使得听者在听取信息时感觉自然，毫无机器语音输出的冷漠与生涩感。TTS语音合成技术即将覆盖国标一、二级汉字，具有英文接口，自动识别中、英文，支持中英文混读。所有声音采用真人普通话为标准发音，实现了120-150个汉字/秒的快速语音合成，朗读速度达3-4个汉字/秒，使用户可以听到清晰悦耳的音质和连贯流畅的语调。现在有少部分MP3随身听具有了TTS功能。 　　TTS是语音合成应用的一种，它将储存于电脑中的文件，如帮助文件或者网页，转换成自然语音输出。TTS可以帮助有视觉障碍的人阅读计算机上的信息，或者只是简单的用来增加文本文档的可读性。现在的TTL应用包括语音驱动的邮件以及声音敏感系统。TTS经常与声音识别程序一起使用。现在有很多TTS的产品，包括Read Please 2000， Proverbe Speech Unit，以及Next Up Technology的TextAloud。朗讯、 Elan、以及 AT&T都有自己的语音合成产品。 　　除了TTS软件之外，很多商家还提供硬件产品，其中包括以色列WizCom Technologies公司的 Quick Link Pen，它是一个笔状的可以扫描也可以阅读文字的设备；还有Ostrich Software公司的Road Runner，一个手持的可以阅读ASCII文本的设备；另外还有美国DEC公司的DecTalk TTS，它是可以替代声卡的外部硬件设备，它包含一个内部软件设备，可以与个人电脑自己的声卡协同工作。 TTS文语转换用途很广，包括电子邮件的阅读、IVR系统的语音提示等等，目前IVR系统已广泛应用于各个行业（如电信、交通运输等）。 　　TTS所用的关键技术就是语音合成(SpeechSynthesis)。早期的TTS一般采用专用的芯片实现，如德州仪器公司的TMS50C10/TMS50C57、飞利浦的PH84H36等，但主要用在家用电器或儿童玩具中。 　　而基于微机应用的TTS一般用纯软件实现，主要包括以下几部分： 　　●文本分析-对输入文本进行语言学分析，逐句进行词汇的、语法的和语义的分析，以确定句子的低层结构和每个字的音素的组成，包括文本的断句、字词切分、多音字的处理、数字的处理、缩略语的处理等。 　　●语音合成-把处理好的文本所对应的单字或短语从语音合成库中提取，把语言学描述转化成言语波形。 　　●韵律处理-合成音质(Qualityof Synthetic Speech)是指语音合成系统所输出的语音的质量，一般从清晰度(或可懂度)、自然度和连贯性等方面进行主观评价。清晰度是正确听辨有意义词语的百分率；自然度用来评价合成语音音质是否接近人说话的声音，合成词语的语调是否自然； 连贯性用来评价合成语句是否流畅。 　　要合成出高质量的语音，所采用的算法是极为复杂的，因此对机器的要求也非常高。算法的复杂度决定了目前微机并发进行多通道TTS的系统容量。 在一般的CTI应用系统中，都会有IVR（交互式语音应答系统）。IVR系统是呼叫中心的重要组成部分，通过IVR系统，用户可以利用音频按健电话输入信息，从系统中获得预先录制的数字或合成语音信息。具有TTS功能的IVR可以加快服务速度，节约服务成本，使IVR为呼叫者提供7*24小时的服务。 　　目前常见的IVR系统大都是通用的工控机平台上插入语音板卡组成，并支持中文语音合成TTS等技术。 　　一个典型的包含TTS服务的电话服务流程可分为： 　　用户电话拨入，系统IVR响应，获得用户按键等信息。 　　IVR根据用户的按键信息，向数据库服务器申请相关数据。 　　数据库服务器返回文本数据给IVR。 　　IVR通过其TCP通讯接口，将需要合成的文本信息发送给TTS服务器。 　　TTS服务器将用户文本合成的语音数据分段通过TCP通讯接口发送给IVR服务器。 　　IVR服务器把分段语音数据组装成为独立的语音文件。 　　IVR播放相应的语音文件给电话用户。 　　一般的公网接入（IVR）大都采用工控机+语音板卡，而合成的语音数据则通过局域网传给IVR。这种结构只适用于简单的应用场合。 包括中文语音处理和语音合成，利用中文韵律等相关知识对中文语句进行分词、词性判断、注音、数字符号转换，语音合成通过查询中文语音库得到语音。目前中文TTS系统，比较著名的有：IBM，Microsoft，Fujitsu，科大讯飞，捷通华声等研究的系统。目前比较关键的就是中文韵律处理、符号数字、多音字、构词方面有较多的问题，需要不断研究，使得中文语音合成的自然化程度较高。 　CTI技术使电信和计算机相互融合，克服了传统电信和计算机服务相对单一的缺点，将两者完美结合了起来。其应用领域非常广泛，任何需要语音、数据通信，特别是那些希望把计算机网与通信网结合起来完成语音数据信息交换的系统都会用到CTI技术。 　　TTS即语音合成技术(Text To Speech)，它涉及声学、语言学、数学信号处理技术、多媒体技术等多个学科技术，是中文信息处理领域的一项前沿技术，实现把计算机中任意出现的文字转换成自然流畅的语音输出。 　　TTS在CTI系统中可以应用在IVR（交互式语音应答）服务器上，以提供语音交互式平台，为用户电话来访提供语音提示，引导用户选择服务内容和输入电话事务所需的数据，并接受用户在电话拨号键盘上输入的信息，实现对计算机数据库等信息资料的交互式访问。 　　在IVR中应用TTS可以自动将文本信息转换为语音文件，或者实时地将文本信息合成语音并通过电话发布。实现文本与语音自动双向转换，以达到人与系统的自动交互，随时随地为客户服务。维护人员不必再人工录音，只须将电子文档引入系统中，系统可以自动将电子文档转换为语音信息播放给客户。数据库中存放的大量数据，无需事先进行录音，能够随时根据查询条件查出并合成语音进行播报，从而大大减少了座席人员的工作负担。 　　那么应如何将TTS功能附加到CTI应用中呢？某些比较先进的交换平台，已经在交换机的内部实现了TTS的功能，并作为标准接口的一部分对外提供，业务开发商只需要简单的调用他们即可以在业务中使用该功能。 　　对于未实现TTS功能的PBX，就需要业务开发商自己去选择合适的平台，在此基础上进行二次开发，即调用所选TTS平台提供的标准接口，实现语音合成功能。 　　目前CTI已经成为全球发展最为迅猛的产业之一，每年以50%的速度增长，CTI如同计算机产业一样是一个金字塔形的产业链，从上到下会以至少20倍的幅度增值。TTS作为一种诱人的新技术，如果能很好的嵌入到增值业务的应用中去，必将形成一个更好的应用前景。 　　杭州音通软件有限公司是由国家教育部和浙江省人民政府联办并依托浙江大学而成立的高新技术公司，音通公司主要致力于计算机语音技术的研发并逐步开拓语音识别、语音流媒体传输等其它语音领域的研究。其核心技术（Intone＿TTS）是具有自主知识产权的中文语音合成技术，在由浙江省科技厅组织的鉴定中被专家一致鉴定为国内领先地位，并已申请多项国家专利。 　　Intone_TTS是一套把文本信息转换为语音信息的开发工具包，为系统集成商、软件开发商提供了完备的接口函数和编程示例，使用户能够灵活的进行调用，并集成到其它应用系统中。接口需要语音合成运行库的支持，适合多种开发环境。开发者可以根据具体的应用场合进行选择。 　　它能够对所有的汉字、英文、阿拉伯数字进行语音合成； 　　支持繁体字及多音字的编辑； 　　合成效果：自然、平滑； 　　规范的函数调用接口，同时支持微软SAPI的调用；支持同步调用和异步调用方式； 　　支持PCM Wave，uLaw/aLaw Wave，ADPCM，Dialogic Vox等多种语音格式； 　　支持GB2312码（简体中文）、BIG5码（繁体）、UNICODE码； 　　支持多路通道同时合成； 　　支持Dialogic、东进、三汇等主流语音板卡； TTS就是Text To Speech，文本转语音，文本朗读，差不多是一个意思。在语音系统开发中经常要用到。 　　目前市场上的TTS很多，实现方式也各式各样，有的很昂贵，如科大讯飞，据说当初得到863计划的资助，有很高的技术；有的相对便宜，如捷通华声, InfoTalk；也有免费的，如微软的TTS产品。 　　相对于ASR（Automatic Speech Recognition，自动语音识别）来说，实现一个TTS产品所需要的技术难度不算大，在我看来也就是个力气活。 　　要是让我们来做一个能够把汉语句子朗读出来的TTS，我们会怎么做呢？ 　　有一种最简单的TTS，就是把每个字都念出来，你会问，岂不要录制6千多个汉字的语音？幸运的是，汉语的音节很少，很多同音字。我们最多只是需要录制： 声母数×韵母数×4，（其实不是每个读音都有4声），这样算来，最多只需要录制几百个语音就可以了。 　　在合成的时候需要一张汉字对应拼音的对照表，汉字拼音输入法也依赖这张表，可以在网上找到，不过通常没有4声音调，大不了自己加上，呵呵，要不怎么说是力气活呢。 　　这样做出来的TTS效果也还可以，特别是朗读一些没有特别含义的如姓名，家庭住址，股票代码等汉语句子，听起来足够清晰。这要归功于我们伟大的母语通常都是单音节，从古代的时候开始，每个汉字就有一个词，表达一个意思。而且汉字不同于英语，英语里面很多连读，音调节奏变化很大，汉字就简单多了。 　　当然，你仍然要处理一些细节，比如多音字，把“银行”读成“yin xing”就不对了；再比如，标点符号的处理，数字、字母的处理，这些问题对于写过很多程序的你，当然不难了。 　　国内的一些语音板卡带的TTS，不管是卖钱的还是免费的，大体都是这样做出来的，也就是这样的效果。 　　如果要把TTS的效果弄好一点，再来点力气活，把基本的词录制成语音，如常见的两字词，四字成语等，再做个词库和语音库的对照表，每次需要合成时到词库里面找。这样以词为单位，比以字为单位，效果自然是好多了。当然，这里面还是有个技术，就是分词的技术，要把复杂的句子断成合理的词序列，也有点技术。这也要怪新文化那些先驱们，当初倡导白话文，引进西文的横排格式、标点符号的时候，没有引进西文中的空格分词。不过即使分词算法那么不高效，不那么准确，也问题不大，如前面所说，汉字是单音节词，把声音合起来，大体上不会有错。 　　当然，科大讯飞的力气活又干的多了些，据说已经进化到以常用句子为单位来录音了，大家可以想像，这要耗费更多的力气，换来更好的效果。 　　至于增加一些衔接处的“词料”，弄一些修饰性的音调，我认为是无关紧要的，对整体的效果改进不是太大。 　　市面上商品化TTS一般还支持粤语，请个粤语播音员录音，把上面的力气活重做一遍就是了。 　　再说句题外话，很多人觉得录音最好找电台、电视台的播音员，其实找个你周围的女同事来录制，只要吐字清晰就可以了。在某种情况下，寻常声音比字正腔圆的新闻联播来得可爱。 　　再来说说文本的标识，对于复杂文本，某些内容程序没有办法处理，需要标识出来。比如，单纯的数字“128”，是应该念成“一百二十八”还是“一二八”？解决办法通常是加入XML标注，如微软的TTS："<context ID = "number_cardinal">128</context>"念成“一百二十八”，"<context ID = "number_digit">128</context>"将念成“一二八”。TTS引擎可以去解释这些标注。遗憾的是，语音XML标注并没有形成大家都完全认可的标准，基本上是各自一套。 　　再说说TTS应用编程，微软的TTS编程接口叫SAPI，是COM接口，开发起来还是有点麻烦，还好MSDN的网站上资料很全面。微软的TTS虽然免费，但其中文角色目前是个男声，声音略嫌混浊，感觉不爽。 　　国内一般的厂家提供API调用接口，相对比较简单，可以方便地嵌入应用程序中去。 　　商品化的TTS还有个并发许可限制，就是限制同时合成的并发线程数，我觉得这个限制用处不大。无论哪种TTS，都可以将文本文件转换成语音文件，供语音卡播放。大部分应用句子比较短小，一般不会超过100个汉字，合成的时间是非常短的，弄个线程专门负责合成，其它应用向该线程请求就是了，万一句子很长，把它分解成多个短句子就是了，播放的速度总是比合成的速度慢。 　　也很多应用是脱机合成，没有实时性要求，就更不必买多个许可了。 　　更多情况下，我们甚至没有必要购买TTS，比如语音开发中常见的费用催缴，拨通后播放：“尊敬的客户，您本月的费用是：212元”，前面部分对所有客户都一样，录一个语音文件就是了，而数字的合成是很简单的，你只要录制好10个数字语音，再加上十，百，千，万，再加上金钱的单位“元”。 　　TTS(Training+Tool+Scheme)超越计划 　　针对目前成长型企业遇到的人力资源问题，立体化解决人力资源瓶颈、通过企业与专家共建、实现人才强企的人力资源方向的重大智业项目。为企业培养人力资源高级管理人才，提供先进人力资源管理工具，并协助企业建立现代人力资源战略规划。通过“培训（Training）+工具（Tool）+方案（Scheme）”的办法，为企业系统解决人力资源难点问题，进而搭建科学、完善的人力资源管理体系。 　　TTS TIANJIN TERMINAL SURCHARGE 　　天津港口附加费。09年从日韩经过的船所收的一个费用 答案来源网络，供参考，希望对您有帮助