【語音合成技術 - GPT-SoVITS】如何架設API伺服器

更新於 發佈於 閱讀時間約 6 分鐘

我們在「【語音合成技術 - GPT-SoVITS】讓機器說人話的語音生成服務」介紹過如何透過docker啟動webui版的TTS服務器, 但假設我們想自行開發一個TTS服務, 並整合到系統裡面, 通常會需要一個傳輸介面來溝通, 而API就是最簡易的溝通方式, 正巧 ****GPT-SoVITS ****也提供了API介面, 只是在架設時我們要稍微修改一下配置即可。


在2024/10/18前, https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS 專案有在 fast_inference_ 這個Branch開發了api_v3 這個API介面, 只是尚未合併進入到主線, 因此我們可以先來試用看看, 但並不是那麼的無痛, 沒關係! 跟著我們的步驟做, 會讓您輕鬆的架設起屬於自己的API伺服器。


首先我們為您導覽一下怎麼做?

raw-image


👉 接下來請你跟我這樣做

下載專案

git clone <https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS.git>
cd GPT-SoVITS



切到 fast_inference_ 分支


git checkout fast_inference_



Build Docker Image

./dockerbuild.sh



改docker compose配置

我們會需要加入command來執行api_v3

command:
- python
- api_v3.py


整個compose配置檔送給您:

version: '3.8'

services:
gpt-sovits:
image: breakstring/gpt-sovits:latest # please change the image name and tag base your environment. If the tag contains the word 'elite', such as "latest-elite", it indicates that the image does not include the necessary models such as GPT-SoVITS, UVR5, Damo ASR, etc. You will need to download them yourself and map them into the container.
container_name: gpt-sovits-container
environment:
- is_half=False
- is_share=False
volumes:
- ./output:/workspace/output
- ./logs:/workspace/logs
- ./SoVITS_weights:/workspace/SoVITS_weights
- ./reference:/workspace/reference
command:
- python
- api_v3.py
working_dir: /workspace
ports:
- "9880:9880"
- "9871:9871"
- "9872:9872"
- "9873:9873"
- "9874:9874"
shm_size: 16G
deploy:
resources:
reservations:
devices:
- driver: nvidia
count: "all"
capabilities: [gpu]
stdin_open: true
tty: true
restart: unless-stopped



⭐️ 隱藏細節 - 掛載範例音檔

這邊要請您將一段5-10秒的範例音檔掛載到伺服器, 這樣我們產生tts語音的時候就能夠仿造範例音檔進行輸出。


|- reference
|- sample.wav



接著我們啟動服務

docker compose up -d



試試以下的API

http://localhost:9880/tts?text=春天的花朵盛開鳥兒在樹上唱歌陽光灑在大地&text_lang=zh&ref_audio_path=reference/sample.mp3&prompt_lang=zh&text_split_method=cut5&batch_size=1&media_type=wav&streaming_mode=false&batch_size=4


我們在網頁上就能夠播放TTS所產生的音檔。

raw-image



結語

假設我們想另外開發TTS的系統進行串接時, API就顯得非常重要, 也是最簡單的介接媒介, 因此學會 https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS 能夠讓我們更彈性的開發自己的TTS服務系統。

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阿Han的沙龍
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