含辭未吐,聲若幽蘭,史上最強免費人工智慧AI語音合成TTS服務微軟Azure(Python3.10接入)

劉悅的技術部落格發表於2022-12-25
人工智慧AITTS微軟Python

所謂文無第一，武無第二，雲原生人工智慧技術目前呈現三足鼎立的態勢，微軟，谷歌以及亞馬遜三大巨頭各擅勝場，不分伯仲，但目前微軟Azure平臺不僅僅只是一個PaaS平臺，相比AWS，以及GAE，它應該是目前提供雲端計算人工智慧服務最全面的一個平臺，尤其是語音合成領域，論AI語音的平順、自然以及擬真性，無平臺能出其右。

本次，我們透過Python3.10版本接入Azure平臺語音合成介面，打造一款本地的TTS服務(文字轉語音:Text To Speech)。

準備工作

首先根據Azure平臺官方文件：https://learn.microsoft.com/zh-cn/azure/cognitive-services/speech-service/get-started-text-to-speech?tabs=macos%2Cterminal&pivots=programming-language-python

在平臺上建立免費訂閱服務：https://azure.microsoft.com/zh-cn/free/cognitive-services/

免費訂閱成功後，進入資源建立環節，這裡我們訪問網址，建立免費的語音資源：https://portal.azure.com/#create/Microsoft.CognitiveServicesSpeechServices

這裡注意訂閱選擇免費試用，使用區域選擇東亞，如果在國外可以選擇國外的對應區域。

建立語音服務資源成功後，轉到資源組列表，點選獲取資源秘鑰：

需要注意的是，任何時候都不要將秘鑰進行傳播，或者將秘鑰寫入程式碼並且提交版本。

這裡相對穩妥的方式是將秘鑰寫入本地系統的環境變數中。

Windows系統使用如下命令：

setx COGNITIVE_SERVICE_KEY 您的秘鑰

Linux系統使用如下命令：

export COGNITIVE_SERVICE_KEY=您的秘鑰

Mac系統的bash終端：

編輯 ~/.bash_profile，然後新增環境變數

export COGNITIVE_SERVICE_KEY=您的秘鑰

新增環境變數後，請從控制檯視窗執行 source ~/.bash_profile，使更改生效。

Mac系統的zsh終端：

編輯 ~/.zshrc，然後新增環境變數

export COGNITIVE_SERVICE_KEY=您的秘鑰

如此，前期準備工作就完成了。

本地接入

確保本地Python環境版本3.10以上，然後安裝Azure平臺sdk:

pip3 install azure-cognitiveservices-speech

建立test.py檔案：

`import azure.cognitiveservices.speech as speechsdk  
import os  
  
speech_config = speechsdk.SpeechConfig(subscription=os.environ.get('KEY'), region="eastasia")``audio_config = speechsdk.audio.AudioOutputConfig(use_default_speaker=True)`

這裡定義語音的配置檔案，透過os模組將上文環境變數中的秘鑰取出使用，region就是新建語音資源時選擇的地區，audio_config是選擇當前計算機預設的音響進行輸出操作。

接著，根據官方文件的配置，選擇一個語音機器人：https://learn.microsoft.com/zh-cn/azure/cognitive-services/speech-service/language-support?tabs=stt-tts#prebuilt-neural-voices

  
純文字	wuu-CN-XiaotongNeural1（女）  
wuu-CN-YunzheNeural1（男）	不支援  
yue-CN	中文（粵語，簡體）	yue-CN	純文字	yue-CN-XiaoMinNeural1（女）  
yue-CN-YunSongNeural1（男）	不支援  
zh-CN	中文（普通話，簡體）	zh-CN	音訊 + 人工標記的指令碼  
  
純文字  
  
結構化文字  
  
短語列表	zh-CN-XiaochenNeural4、5、6（女）  
zh-CN-XiaohanNeural2、4、5、6（女）  
zh-CN-XiaomengNeural1、2、4、5、6（女）  
zh-CN-XiaomoNeural2、3、4、5、6（女）  
zh-CN-XiaoqiuNeural4、5、6（女）  
zh-CN-XiaoruiNeural2、4、5、6（女）  
zh-CN-XiaoshuangNeural2、4、5、6、8（女）  
zh-CN-XiaoxiaoNeural2、4、5、6（女）  
zh-CN-XiaoxuanNeural2、3、4、5、6（女）  
zh-CN-XiaoyanNeural4、5、6（女）  
zh-CN-XiaoyiNeural1、2、4、5、6（女）  
zh-CN-XiaoyouNeural4、5、6、8（女）  
zh-CN-XiaozhenNeural1、2、4、5、6（女）  
zh-CN-YunfengNeural1、2、4、5、6（男）  
zh-CN-YunhaoNeural1、2、4、5、6（男）  
zh-CN-YunjianNeural1、2、4、5、6（男）  
zh-CN-YunxiaNeural1、2、4、5、6（男）  
zh-CN-YunxiNeural2、3、4、5、6（男）  
zh-CN-YunyangNeural2、4、5、6（男）  
zh-CN-YunyeNeural2、3、4、5、6（男）  
zh-CN-YunzeNeural1、2、3、4、5、6（男）	神經網路定製聲音專業版  
  
神經網路定製聲音精簡版（預覽版）  
  
跨語言語音（預覽版）  
zh-CN-henan	中文（中原河南普通話，中國大陸）	不支援	不支援	zh-CN-henan-YundengNeural1（男）	不支援  
zh-CN-liaoning	中文（東北普通話，中國大陸）	不支援	不支援	zh-CN-liaoning-XiaobeiNeural1（女）	不支援  
zh-CN-shaanxi	中文（中原陝西普通話，中國大陸）	不支援	不支援	zh-CN-shaanxi-XiaoniNeural1（女）	不支援  
zh-CN-shandong	中文（冀魯普通話，中國大陸）	不支援	不支援	zh-CN-shandong-YunxiangNeural1（男）	不支援  
zh-CN-sichuan	中文（西南普通話，簡體）	zh-CN-sichuan	純文字	zh-CN-sichuan-YunxiNeural1（男）	不支援  
zh-HK	中文（粵語，繁體）	zh-HK	純文字	zh-HK-HiuGaaiNeural4、5、6（女）  
zh-HK-HiuMaanNeural4、5、6（女）  
zh-HK-WanLungNeural1、4、5、6（男）	神經網路定製聲音專業版  
zh-TW	中文(臺灣普通話)	zh-TW	純文字	zh-TW-HsiaoChenNeural4、5、6（女）  
zh-TW-HsiaoYuNeural4、5、6（女）  
zh-TW-YunJheNeural4、5、6（男）	神經網路定製聲音專業版

單以中文語音論，可選擇的範圍還是相當廣泛的。

繼續編輯程式碼：

import azure.cognitiveservices.speech as speechsdk  
import os  
  
speech_config = speechsdk.SpeechConfig(subscription=os.environ.get('KEY'), region="eastasia")  
audio_config = speechsdk.audio.AudioOutputConfig(use_default_speaker=True)  
  
speech_config.speech_synthesis_voice_name='zh-CN-XiaomoNeural'  
  
speech_synthesizer = speechsdk.SpeechSynthesizer(speech_config=speech_config, audio_config=audio_config)  
  
text = "hello 大家好，這裡是人工智慧AI機器人在說話"  
  
speech_synthesis_result = speech_synthesizer.speak_text_async(text).get()

這裡我們選擇zh-CN-XiaomoNeural作為預設AI語音，並且將text文字變數中的內容透過音響進行輸出。

如果願意，我們也可以將語音輸出為實體檔案進行儲存：



import azure.cognitiveservices.speech as speechsdk  
import os  
  
speech_config = speechsdk.SpeechConfig(subscription=os.environ.get('KEY'), region="eastasia")  
audio_config = speechsdk.audio.AudioOutputConfig(use_default_speaker=True)

file_config = speechsdk.audio.AudioOutputConfig(filename="./output.wav")  
  
  
speech_config.speech_synthesis_voice_name='zh-CN-XiaomoNeural'  
  
speech_synthesizer = speechsdk.SpeechSynthesizer(speech_config=speech_config, audio_config=file_config)  
  
text = "hello 大家好，這裡是人工智慧AI機器人在說話"  
  
speech_synthesis_result = speech_synthesizer.speak_text_async(text).get()

這裡指定file_config配置為指令碼相對路徑下的output.wav檔案：

ls  
output.wav

如此，音訊檔案就可以被儲存起來，留作以後使用了。

語音調優

預設AI語音聽多了，難免會有些索然寡味之感，幸運的是，Azure平臺提供了語音合成標記語言 (SSML) ，它可以改善合成語音的聽感。

根據Azure官方文件：https://learn.microsoft.com/zh-cn/azure/cognitive-services/speech-service/speech-synthesis-markup

透過調整語音的角色以及樣式來獲取定製化的聲音：

語音	樣式	角色  
en-GB-RyanNeural1	cheerful, chat	不支援  
en-GB-SoniaNeural1	cheerful, sad	不支援  
en-US-AriaNeural	chat, customerservice, narration-professional, newscast-casual, newscast-formal, cheerful, empathetic, angry, sad, excited, friendly, terrified, shouting, unfriendly, whispering, hopeful	不支援  
en-US-DavisNeural	chat, angry, cheerful, excited, friendly, hopeful, sad, shouting, terrified, unfriendly, whispering	不支援  
en-US-GuyNeural	newscast, angry, cheerful, sad, excited, friendly, terrified, shouting, unfriendly, whispering, hopeful	不支援  
en-US-JaneNeural	angry, cheerful, excited, friendly, hopeful, sad, shouting, terrified, unfriendly, whispering	不支援  
en-US-JasonNeural	angry, cheerful, excited, friendly, hopeful, sad, shouting, terrified, unfriendly, whispering	不支援  
en-US-JennyNeural	assistant, chat, customerservice, newscast, angry, cheerful, sad, excited, friendly, terrified, shouting, unfriendly, whispering, hopeful	不支援  
en-US-NancyNeural	angry, cheerful, excited, friendly, hopeful, sad, shouting, terrified, unfriendly, whispering	不支援  
en-US-SaraNeural	angry, cheerful, excited, friendly, hopeful, sad, shouting, terrified, unfriendly, whispering	不支援  
en-US-TonyNeural	angry, cheerful, excited, friendly, hopeful, sad, shouting, terrified, unfriendly, whispering	不支援  
es-MX-JorgeNeural1	cheerful, chat	不支援  
fr-FR-DeniseNeural1	cheerful, sad	不支援  
fr-FR-HenriNeural1	cheerful, sad	不支援  
it-IT-IsabellaNeural1	cheerful, chat	不支援  
ja-JP-NanamiNeural	chat, customerservice, cheerful	不支援  
pt-BR-FranciscaNeural	calm	不支援  
zh-CN-XiaohanNeural5	calm, fearful, cheerful, disgruntled, serious, angry, sad, gentle, affectionate, embarrassed	不支援  
zh-CN-XiaomengNeural1、5	chat	不支援  
zh-CN-XiaomoNeural5	embarrassed, calm, fearful, cheerful, disgruntled, serious, angry, sad, depressed, affectionate, gentle, envious	YoungAdultFemale, YoungAdultMale, OlderAdultFemale, OlderAdultMale, SeniorFemale, SeniorMale, Girl, Boy  
zh-CN-XiaoruiNeural5	calm, fearful, angry, sad	不支援  
zh-CN-XiaoshuangNeural5	chat	不支援  
zh-CN-XiaoxiaoNeural5	assistant, chat, customerservice, newscast, affectionate, angry, calm, cheerful, disgruntled, fearful, gentle, lyrical, sad, serious, poetry-reading	不支援  
zh-CN-XiaoxuanNeural5	calm, fearful, cheerful, disgruntled, serious, angry, gentle, depressed	YoungAdultFemale, YoungAdultMale, OlderAdultFemale, OlderAdultMale, SeniorFemale, SeniorMale, Girl, Boy  
zh-CN-XiaoyiNeural1、5	angry, disgruntled, affectionate, cheerful, fearful, sad, embarrassed, serious, gentle	不支援  
zh-CN-XiaozhenNeural1、5	angry, disgruntled, cheerful, fearful, sad, serious	不支援  
zh-CN-YunfengNeural1、5	angry, disgruntled, cheerful, fearful, sad, serious, depressed	不支援  
zh-CN-YunhaoNeural1、2、5	advertisement-upbeat	不支援  
zh-CN-YunjianNeural1、3、4、5	Narration-relaxed, Sports_commentary, Sports_commentary_excited	不支援  
zh-CN-YunxiaNeural1、5	calm, fearful, cheerful, angry, sad	不支援  
zh-CN-YunxiNeural5	narration-relaxed, embarrassed, fearful, cheerful, disgruntled, serious, angry, sad, depressed, chat, assistant, newscast	Narrator, YoungAdultMale, Boy  
zh-CN-YunyangNeural5	customerservice, narration-professional, newscast-casual	不支援  
zh-CN-YunyeNeural5	embarrassed, calm, fearful, cheerful, disgruntled, serious, angry, sad	YoungAdultFemale, YoungAdultMale, OlderAdultFemale, OlderAdultMale, SeniorFemale, SeniorMale, Girl, Boy  
zh-CN-YunzeNeural1、5	calm, fearful, cheerful, disgruntled, serious, angry, sad, depressed, documentary-narration	OlderAdultMale, SeniorMale

這裡將語音文字改造為SSML的配置格式：

import os  
import azure.cognitiveservices.speech as speechsdk

  
speech_config = speechsdk.SpeechConfig(subscription=os.environ.get('KEY'), region="eastasia")  
audio_config = speechsdk.audio.AudioOutputConfig(use_default_speaker=True)

file_config = speechsdk.audio.AudioOutputConfig(filename="./output.wav")  
  
  
speech_config.speech_synthesis_voice_name='zh-CN-XiaomoNeural'  
  
speech_synthesizer = speechsdk.SpeechSynthesizer(speech_config=speech_config, audio_config=file_config)  
  
#text = "hello 大家好，這裡是人工智慧AI機器人在說話"  
  
#speech_synthesis_result = speech_synthesizer.speak_text_async(text).get()  
  
text = """  
    <speak version="1.0" xmlns="http://www.w3.org/2001/10/synthesis" xmlns:mstts="https://www.w3.org/2001/mstts" xml:lang="zh-CN">  
        <voice name="zh-CN-XiaoxiaoNeural">  
            <mstts:express-as style="lyrical"  role="YoungAdultFemale" >  
            <prosody rate="+12.00%">  
                hello 大家好，這裡是劉悅的技術部落格  
                大江東去，浪淘盡，千古風流人物。  
故壘西邊，人道是，三國周郎赤壁。  
亂石穿空，驚濤拍岸，捲起千堆雪。  
江山如畫，一時多少豪傑。  
</prosody>  
            </mstts:express-as>  
        </voice>  
    </speak>"""   
  
result = speech_synthesizer.speak_ssml_async(ssml=text).get()

透過使用style和role標記進行定製，同時使用rate屬性來提升百分之十二的語速，從而讓AI語音更加連貫順暢。注意這裡使用ssml=text來宣告ssml格式的文字。

結語

人工智慧AI語音系統完成了人工智慧在語音合成這個細分市場的落地應用，為網際網路領域內許多需要配音的業務節約了成本和時間。

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