上一讲里，我们通过 Whisper 模型，让 AI“听懂”了我们在说什么。我们可以利用这个能力，让 AI 替我们听播客、做小结。不过，这只是我们和 AI 的单向沟通。那我们能不能更进一步，让 AI 不仅能“听懂”我们说的话，通过 ChatGPT 去回答我们问的问题，最后还能让 AI 把这些内容合成为语音，“说”给我们听呢？
当然可以，这也是我们这一讲的主题，会带你一起来让 AI 说话。和上一讲一样，不仅会教你如何使用云端 API 来做语音合成（Text-To-Speech），也会教你使用开源模型，给你一个用本地 CPU 就能实现的解决方案。这样，你也就不用担心数据安全的问题了。
使用 Azure 云进行语音合成
语音合成其实已经是一个非常成熟的技术了，现在在很多短视频平台里，你听到的很多配音其实都是通过语音合成技术完成的。国内外的各大公司都有类似的云服务，比如科大讯飞、阿里云、百度、AWS Polly、Google Cloud等等。不过，今天我们先来体验一下微软 Azure 云的语音合成 API。选用 Azure，主要有两个原因。
1. 因为微软和 OpenAI 有合作，Azure 还提供了 OpenAI 相关模型的托管。这样，我们在实际的生产环境使用的时候，只需要和一个云打交道就好了。
2. 价格比较便宜，并且提供了免费的额度。如果你每个月的用量在 50 万个字符以内，那么就不用花钱。
在运行代码之前，需要先去注册一个 Azure 云的账号，并且开通微软认知服务，然后开启对应的认知服务资源，获得自己的 API Key。在这里放了对应文档的链接，照着文档一步步操作，就能完成。在下面也放上了关键步骤的截图，具体注册过程，就不一一介绍了。
点击创建认知服务的链接，在自己的 Azure 云账号下，创建一个对应的认知服务
注：我选择了 East US 区域，因为这个区域也可以部署 OpenAI 的 ChatGPT 服务。
在创建认知服务完成之后，在部署成功的地方，点击Go to resource进入下一个界面
点击左侧的 Keys and Endpoint，然后点击右边的「复制」图标能够拿到对应的 API KEY
在拿到 API Key 之后，还是建议你把 API Key 设置到环境变量里面。避免你使用 Notebook 或者撰写代码的时候，不小心把自己的 Key 暴露出去，被别人免费使用。同样的，我们也在环境变量里设置一下我们使用的 Azure 服务的区域 eastus。
export AZURE_SPEECH_KEY=YOUR_API_KEY
export AZURE_SPEECH_REGION=eastus
当然，也不要忘了安装对应的 Python 包。
pip install azure-cognitiveservices-speech
基本的语音合成
账号和环境都设置好了之后，我们就可以动手来试试 Azure 语音合成的效果了。
import os
import azure.cognitiveservices.speech as speechsdk
# This example requires environment variables named "SPEECH_KEY" and "SPEECH_REGION"
speech_config = speechsdk.SpeechConfig(subscription=os.environ.get('AZURE_SPEECH_KEY'), region=os.environ.get('AZURE_SPEECH_REGION'))
audio_config = speechsdk.audio.AudioOutputConfig(use_default_speaker=True)
# The language of the voice that speaks.
speech_config.speech_synthesis_voice_name='zh-CN-XiaohanNeural'
speech_synthesizer = speechsdk.SpeechSynthesizer(speech_config=speech_config, audio_config=audio_config)
text = "今天天气真不错，ChatGPT真好用。"
speech_synthesizer.speak_text_async(text)
运行上面这个代码，你就会听到一个女声说：“今天天气真不错，ChatGPT 真好用。”
这几行代码非常简单。
我们先通过配置读取了 API Key 和 Region。
然后通过 speech_synthesis_voice_name 这个配置参数指定了我们合成语音所使用的声音。
通过 speak_text_async 这个函数，就能异步调用 API 服务，直接把合成的声音播放出来了。
通过 speech_synthesis_voice_name 这个参数，我们还可以选用很多别的声音，包括不同语言和不同的人。对应的列表可以在 Azure 的Language and voice support文档里面找到。我们换一个其他的 voice_name，就可以把对应的语音换成男声。
speech_config.speech_synthesis_voice_name='zh-CN-YunfengNeural'
speech_synthesizer = speechsdk.SpeechSynthesizer(speech_config=speech_config, audio_config=audio_config)
speech_synthesizer.speak_text_async(text)
指定语音的风格与角色
如果你仔细看了 Language and voice support 的文档，会发现它有很多很多 voice_name。而且很多 voice_name 里，我们还有额外的两个参数可以选择，那就是 Styles 和 Roles，它们分别代表了合成语音的语气和对应的角色。通过这两个参数，我们可以让 AI 把很多场景“演出来”。比如，下面的示例代码就演绎了一段母子之间关于买玩具的一段对话，可以运行一下看看效果。
ssml = """ xmlns:mstts="https://www.w3.org/2001/mstts" xml:lang="zh-CN"> 儿子看见母亲走了过来，说到： “妈妈，我想要买个新玩具” 母亲放下包，说： “我看你长得像个玩具。”
speech_synthesis_result = speech_synthesizer.speak_ssml_async(ssml).get()
Azure 并不是通过让你在 API 里面配置一些参数来指定一段文本的角色和语气，而是通过一个叫做 SSML 格式的 XML 文件做到这一点的。这个 SSML 是 Speech Synthesis Markup Language 的首字母缩写，翻译过来就是语音合成标记语言。它不是一个 Azure 云专属的格式，而是一个 W3C 的标准，所以同样的 XML 不仅可以用在 Azure 云里，也一样可以用在 Google Cloud 里。
通过 SSML 里面元素的属性配置，我们可以指定不同文本段的 voice_name、role 和 style。比如，在上面的这个例子里面，我们就用两个 voice 元素，表示了两个不同的人的声音。voice 元素里面的 name 属性，指定了这段声音的 voice_name。而在 voice 元素内部，你还可以内嵌 mstss:express-as 元素，在这个元素里我们可以指定 role 和 style。这样一来，我们就可以让一个 voice_name 在不同的场景片段下，用不同的语气和角色来说话。
ssml = """ xmlns:mstts="https://www.w3.org/2001/mstts" xml:lang="en-US"> That'd be just amazing! What's next?
speech_synthesis_result = speech_synthesizer.speak_ssml_async(ssml).get()
在我自己实际使用的体验里面，中文的语气和角色效果不算明显。但是英文的效果还是很明显的，可以根据文档用不同的参数尝试一下。
SSML 这个格式，不只支持 style 和 role，还有更多丰富的参数可以配置，可以去看看 Azure 文档的协议标准。
指定语音的输出方式
到目前为止，我们都是使用异步调用的方式，直接把语音播放出来了。但很多时候，我们可能需要把对应的语音存储下来。那下面的代码就可以做到这一点。
speech_config.speech_synthesis_language='zh-CN'
speech_config.speech_synthesis_voice_name='zh-CN-XiaohanNeural'
audio_config = speechsdk.audio.AudioOutputConfig(filename="./data/tts.wav")
speech_synthesizer = speechsdk.SpeechSynthesizer(speech_config=speech_config, audio_config=audio_config)
text = "今天天气真不错，ChatGPT真好用"
speech_synthesizer.speak_text_async(text)
我们只需要把原先设置成 use_default_speaker=True 的 AudioOutputConfig，改为设置成一个 .wav 的输出文件就好了。我们之后调用 speak_text_async 的函数，就会把语音输出到相应的.wav 文件里。
audio_config = speechsdk.audio.AudioOutputConfig(use_default_speaker=True)
当然，你可以把对应的语音，暂时放在内存里面，而不是存储到文件系统中，也可以把输出的内容通过我们习惯的 MP3 格式存储下来。
speech_config.set_speech_synthesis_output_format(speechsdk.SpeechSynthesisOutputFormat.Audio48Khz192KBitRateMonoMp3)
speech_synthesizer = speechsdk.SpeechSynthesizer(speech_config=speech_config, audio_config=None)
result = speech_synthesizer.speak_text_async(text).get()
stream =speechsdk.AudioDataStream(result)
stream.save_to_wav_file("./data/tts.mp3")
我们只需要给 speech_config 这个参数设定一个 synthesis_output_format 就好了。我们上面就是把输出格式设置成了一个 48kHz 采样、192K 码率的 MP3 格式。然后，这一次我们把 AudioConfig 设置成了 None。在 speak_text_async 函数被调用之后，我们又调用了一下 get 函数，拿到对应的 SpeechSynthesisResult 对象。然后把这个对象放到 AudioDataStream 里，之后我们就可以把这个 AudioDataStream 按照我们的需要进行处理了。这里，我们是直接把它存储成了一个 MP3 文件。
使用开源模型进行语音合成
虽然通过 Azure 云的 API，我们可以很容易地进行语音合成，速度也很快。但很多时候因为数据安全的问题，我们还是希望能够直接在我们自己的服务器上进行语音合成。当然，这也是能够办到的，有很多开源项目都支持语音合成。
我们在这里，就不妨试一下百度开源的 PaddleSpeech 的语音合成功能，看看效果怎么样。
我们还是要先安装 PaddleSpeech 相关的 Python 包。
%pip install paddlepaddle
%pip install paddlespeech
然后通过 PaddleSpeech 自带的 TTSExecutor，可以将对应的文本内容转换成 WAV 文件。需要注意，这个过程中，PaddleSpeech 需要下载对应的模型，所以第一次运行的时候也要花费一定的时间。
from paddlespeech.cli.tts.infer import TTSExecutor
tts_executor = TTSExecutor()
text = "今天天气十分不错，百度也能做语音合成。"
output_file = "./data/paddlespeech.wav"
tts_executor(text=text, output=output_file)
PaddleSpeech 的 TTSExecutor，只是把你的文本输入转化成了一个 WAV 文件。要在 Python 里面播放对应的声音，我们还要借助于 PyAudio 这个包。对应的，我们要先安装 PyAudio 依赖的 portaudio 库，然后再安装 PyAudio 包。
Mac 下可以通过 homebrew 来安装 portaudio。
brew install portaudio
如果在 Unbuntu 或者 Debian 下，你就可以通过 apt-get 来安装 portaudio。
sudo apt-get install portaudio19-dev
只有在 portaudio 安装成功之后，我们才能安装 PyAudio 包，不然会报缺少依赖的错误。
pip install pyaudio
通过 PyAudio，我们可以直接播放 WAV 文件的内容了。对应的代码我放在下面了，其实我不太熟悉 PyAudio 库，但是这样简单的代码直接让 ChatGPT 帮我写，一次就能运行成功。如果你仔细读一下这段代码，也不难理解它的含义。实际就是打开了一个 PyAudio 的 Stream，然后不断从我们的 WAV 文件里面读入数据，然后写入这个 Stream，写入之后声音就播放出来了。如果你把 stream.write(data) 那一行去掉，那么你就会发现整个程序运行的过程里，是没有声音的。
import wave
import pyaudio
def play_wav_audio(wav_file):
# open the wave file
wf = wave.open(wav_file, 'rb')
# instantiate PyAudio
p = pyaudio.PyAudio()
# open a stream
stream = p.open(format=p.get_format_from_width(wf.getsampwidth()),
channels=wf.getnchannels(),
rate=wf.getframerate(),
output=True)
# read data from the wave file and play it
data = wf.readframes(1024)
while data:
stream.write(data)
data = wf.readframes(1024)
# close the stream and terminate PyAudio
stream.stop_stream()
stream.close()
p.terminate()
play_wav_audio(output_file)
不过，我们调用的 PaddleSpeech 代码里的默认参数有一个小问题，就是它只支持中文的语音合成。如果你的文本带上英文运行一下，你会发现合成的语音里面只有中文，没有英文。
tts_executor = TTSExecutor()
text = "今天天气十分不错，Paddle Speech也能做语音合成。"
output_file = "./data/paddlespeech_missing.wav"
tts_executor(text=text, output=output_file)
play_wav_audio(output_file)
运行上面的代码，你会发现，PaddleSpeech 在合成的语音里面丢失了。
这是因为，PaddleSpeech 默认情况下使用的是一个只支持中文的模型。我们可以通过一些参数来指定使用的模型，一样能够做中英文混合的语音合成。
对应的代码：
tts_executor = TTSExecutor()
text = "早上好, how are you? 百度Paddle Speech一样能做中英文混合的语音合成。"
output_file = "./data/paddlespeech_mix.wav"
tts_executor(text=text, output=output_file,
am="fastspeech2_mix", voc="hifigan_csmsc",
lang="mix", spk_id=174)
play_wav_audio(output_file)
可以看到，和上面的代码相比，我们增加了 4 个参数。
am，是 acoustic model 的缩写，也就是我们使用的声学模型。我们这里选用的是 fastspeech2_mix。fastspeech2 也是一个基于 Transformer 的语音合成模型，速度快、质量高。这里带了一个 mix，代表这个模型是支持中英文混合生成的。
voc，是 vocoder 的缩写，叫做音码器。声学模型只是把我们的文本变成了一个声音波形的信号。我们还需要通过音码器，把声学模型给出的波形变成可以播放的音频。我们这里选择的 HiFiGAN_csMSC，是一个高保真（HiFi）、基于对抗生成网络（GAN）技术的模型，它的训练数据用到了 HiFiSinger 和 csMSC，而模型的名字就来自这些关键词的组合。
lang，代表我们模型支持的语言，这里我们自然应该选 mix。
spk_id，类似于我们之前在 Azure 里看到的 voice_name，不同的 spk_id 听起来就是不同的人说的话。
运行这个代码，一样能够正常地生成中英文混合的语音内容。如果想要了解 PaddleSpeech 的语音合成功能，还有它所支持的各种模型和各种应用场景，可以参看 GitHub 上的 Demo 文档。
小结
这一讲我们学会了两种语音合成的方式。一种是使用 Azure 云提供的 API，另一种则是使用百度开源的 PaddleSpeech。Azure 云的语音合成，不仅仅是能简单地把文本变成人声，还能通过 SSML 这个 W3C 标准下的 XML 标记语言，指定不同的人声（voice_name）、语气（style）还有角色（role）。这些功能都是非常有实用价值的，能够帮助我们处理各种场景下的语音合成需求。
而 PaddleSpeech 则带给了我们一个开源方案，并且它也支持中英文混合在一起的语音生成。它背后可供选择的模型里，我们使用的也是基于 Transformer 的 fastspeech2 模型。可以看到，目前 Transformer 类型的模型在各个领域都已经占据了主流。
学到这里，我们的 AI 就拥有了声音。而在下一讲里，会拿我们已经学到的知识，搭建一个可以通过语音和你聊天的机器人。并且更进一步地，我们还会为它配上你的虚拟形象，希望你和我一样对下一讲充满期待！
思考题
PaddleSpeech 不仅能拿来做语音合成，也能用来做语音识别。你能试试看用它做语音识别的效果吗？和 OpenAI Whisper 比起来，你觉得它们两个哪个效果更好？
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PaddleSpeech 的中文文档里面，包含了大量使用 PaddleSpeech 这个开源库的场景和方法，有兴趣可以去看一看。百度的 PaddlePaddle 的社区里面，也有专门的语音相关的课程，如果想深入了解的话，也可以去看一看。
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