基于阿里云語音合成的Android 軟件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

摘要：該研究基于阿里云智能語音交互的語音合成接口，通過先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，將文本轉(zhuǎn)換為自然流暢的語音。首先，程序通過HttpsURLConnection通信方式獲取阿里云Token以調(diào)用語音合成接口，將用戶輸入的文本轉(zhuǎn)換成自然流暢的語音；然后，通過FFmpeg和Lame類庫對合成的音頻進(jìn)行編輯和格式轉(zhuǎn)換；最后，在特定功能按鈕中設(shè)置數(shù)據(jù)埋點(diǎn)，以采集用戶行為事件數(shù)據(jù)并上傳至服務(wù)器，用于后續(xù)業(yè)務(wù)處理。所設(shè)計(jì)的智能語音應(yīng)用兼具技術(shù)先進(jìn)性與商業(yè)可行性。

關(guān)鍵詞：語音合成；Android；音頻編輯；數(shù)據(jù)埋點(diǎn)；深度學(xué)習(xí)

中圖分類號：TP311" " " 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）23-0041-03

開放科學(xué)（資源服務(wù)） 標(biāo)識碼（OSID）

0 引言

5G移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)與人工智能技術(shù)的突破性進(jìn)展，正深刻重塑著信息傳播的范式。當(dāng)前，人工智能的關(guān)鍵技術(shù)均以實(shí)現(xiàn)感知智能和認(rèn)知智能為目標(biāo)，而語音交互是目前最火熱的領(lǐng)域之一。據(jù)市場研究公司MarketsandMarkets發(fā)布的一份報(bào)告顯示，文字轉(zhuǎn)語音市場規(guī)模在2016年達(dá)到13億美元，2022年有望達(dá)到30.3億美元，年復(fù)合增長率為15.2%。依托于深度學(xué)習(xí)算法與大數(shù)據(jù)處理能力的跨越式提升，以智能語音交互為代表的新型多媒體應(yīng)用已悄然融入社會生活的各個(gè)維度，并逐步演變?yōu)檫B接虛擬與現(xiàn)實(shí)世界的關(guān)鍵紐帶[1]。文字轉(zhuǎn)語音技術(shù)已廣泛應(yīng)用于導(dǎo)航、手機(jī)App助手等。智能手機(jī)、筆記本電腦、電視等現(xiàn)代化電子設(shè)備，也通過這種技術(shù)引導(dǎo)盲人或視力受損者通過聲音指示來訪問菜單，此外還有諸多其他用途。除消費(fèi)電子領(lǐng)域外，其應(yīng)用還覆蓋汽車與運(yùn)輸、衛(wèi)生保健、教育、金融、零售、企業(yè)等垂直領(lǐng)域。

本研究提出構(gòu)建一個(gè)基于語音合成技術(shù)（Text-to-Speech， TTS） [2]的Android語音合成平臺[3]，通過整合用戶身份認(rèn)證、文本處理、語音生成及后期編輯等核心模塊，形成完整的閉環(huán)服務(wù)體系。所設(shè)計(jì)的程序是基于阿里云智能語音合成技術(shù)的一項(xiàng)實(shí)踐創(chuàng)新[4]，聚焦于構(gòu)建具備高泛化能力的文字轉(zhuǎn)語音系統(tǒng)，通過融合前沿的人工智能算法框架與多模態(tài)數(shù)據(jù)處理技術(shù)[5]，實(shí)現(xiàn)了對人類語音特征的精細(xì)化建模與個(gè)性化呈現(xiàn)。系統(tǒng)深度耦合了自然語言處理技術(shù)與語音合成算法，致力于打造具備多場景適應(yīng)能力的智能語音解決方案。所開發(fā)的軟件是一款符合當(dāng)今市場需求的文字轉(zhuǎn)語音App應(yīng)用，能使用戶辦公更智能化，娛樂生活更多樣化。后續(xù)章節(jié)包括背景介紹、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)和總結(jié)等部分。

1 背景

20世紀(jì)初，出現(xiàn)了用電子合成器來模擬人發(fā)聲的技術(shù)，最具代表性的是貝爾實(shí)驗(yàn)室的Dudley，他在1939年推出了名為“VODER”的電子發(fā)聲器，該設(shè)備使用電子器件來模擬聲音的諧振。在共振峰合成器階段，即20世紀(jì)80年代，隨著集成電路技術(shù)的發(fā)展，出現(xiàn)了比較復(fù)雜的組合型電子發(fā)生器，其中較有代表性的是KLATT在1980年發(fā)布的串/并聯(lián)混合共振峰合成器。在單元挑選拼接合成階段，即20世紀(jì)80、90年代，隨著PSOLA方法的提出和計(jì)算機(jī)能力的發(fā)展，單元挑選和波形拼接技術(shù)逐漸走向成熟。90年代末，劉慶峰博士提出了聽感量化思想，首次將中文語音合成技術(shù)推向了實(shí)用化地步。在20世紀(jì)末期，還出現(xiàn)了另一種基于HMM的參數(shù)合成技術(shù)。隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的語音合成技術(shù)逐漸為人們所熟知，各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)型均可用于語音合成系統(tǒng)的訓(xùn)練，深度學(xué)習(xí)算法能更好地模擬人聲的變化規(guī)律[6]。傳統(tǒng)的拼接合成技術(shù)音質(zhì)高但靈活性差，統(tǒng)計(jì)參數(shù)合成技術(shù)數(shù)據(jù)需求小但機(jī)械感強(qiáng)，基于深度學(xué)習(xí)的端到端模型自然度高但訓(xùn)練成本大，而神經(jīng)聲碼器音質(zhì)逼真但實(shí)時(shí)性有待提升。

語音合成技術(shù)（Text-to-Speech，TTS） [6]作為人工智能領(lǐng)域的重要分支，通過模擬人類發(fā)聲機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了將書面文本轉(zhuǎn)化為自然語音的突破性進(jìn)展。該技術(shù)架構(gòu)由前端的語言分析模塊與后端的聲學(xué)合成系統(tǒng)構(gòu)成。其中，前端模塊承擔(dān)語言學(xué)特征建模任務(wù)，通過對輸入文本進(jìn)行詞法分析、韻律預(yù)測和多音字消歧等處理，生成包含發(fā)音方式、語調(diào)模式及節(jié)奏特征的語言學(xué)規(guī)格書。后端系統(tǒng)則基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架，將抽象的語言學(xué)表征轉(zhuǎn)化為可感知的聲學(xué)參數(shù)，最終通過聲碼器合成連續(xù)的語音波形[7]。這種雙模塊協(xié)同機(jī)制使得TTS系統(tǒng)能夠精準(zhǔn)地控制發(fā)音細(xì)節(jié)，其技術(shù)本質(zhì)可視為構(gòu)建一個(gè)具備語言理解能力的虛擬聲帶。

2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

本文字轉(zhuǎn)語音系統(tǒng)采用MVP（Model-View-Presenter） 架構(gòu)，構(gòu)建了表現(xiàn)層、邏輯層、數(shù)據(jù)層三層解耦的體系。通過分離視圖、邏輯和模型，提升了代碼的可維護(hù)性和可測試性，并支持模塊化開發(fā)與多平臺適配。如圖1所示，表現(xiàn)層基于Android原生UI組件，包含Activity、Fragment等視圖模塊，僅負(fù)責(zé)交互事件的接收與結(jié)果的渲染，通過回調(diào)接口與邏輯層同步狀態(tài)，并在生命周期啟動(dòng)時(shí)注入Presenter實(shí)例以建立雙向通信。

文字轉(zhuǎn)語音軟件的功能主要分為用戶登錄、文字轉(zhuǎn)語音、音頻編輯、作品導(dǎo)出分享以及數(shù)據(jù)埋點(diǎn)五大模塊，其整體功能模塊設(shè)計(jì)如圖2所示。

3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

1） 用戶登錄模塊分為手機(jī)或郵箱驗(yàn)證碼登錄和微信授權(quán)登錄兩種方式。手機(jī)或郵箱登錄的驗(yàn)證碼發(fā)送與驗(yàn)證均采用OKHTTP通信交互技術(shù)與服務(wù)器進(jìn)行交互，成功時(shí)保存用戶數(shù)據(jù)，失敗時(shí)則彈窗提醒。微信授權(quán)登錄則參考了微信開發(fā)者平臺的開發(fā)手冊，通過引入微信授權(quán)登錄的第三方SDK到App中，以實(shí)現(xiàn)微信授權(quán)登錄功能，如圖3所示。

2） 文字轉(zhuǎn)語音模塊分為單主播配音和多主播配音，兩者的核心功能均為實(shí)現(xiàn)文字轉(zhuǎn)語音（TTS） 。TTS的實(shí)現(xiàn)流程如下：①鑒權(quán)，使客戶端與服務(wù)端建立WebSocket連接，以獲取訪問令牌Token；②設(shè)置合成文本內(nèi)容、語速、語調(diào)、音量、主播類型等參數(shù)進(jìn)行語音合成；③通過數(shù)據(jù)回調(diào)監(jiān)聽，接收合成數(shù)據(jù)并保存為音頻文件；④結(jié)束監(jiān)聽并釋放對象資源。

3） 音頻編輯模塊分為音頻格式轉(zhuǎn)換、音頻混音和音頻處理。如圖5所示，音頻格式轉(zhuǎn)換主要通過引入FFmpeg和Lame音視頻媒體庫，進(jìn)行PCM音頻格式和MP3音頻格式的互相轉(zhuǎn)換。FFmpeg基于分層設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)音視頻處理，包含解封裝、編解碼和濾鏡等核心模塊，支持跨平臺的高性能媒體流處理。Lame則通過心理聲學(xué)模型優(yōu)化MP3編碼，剔除人耳不敏感的音頻數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)高效壓縮。音頻混音功能主要采用線性疊加平均的算法，將兩個(gè)音頻混合在一起。音頻處理則包括調(diào)節(jié)音頻音量、延長或延遲音頻播放時(shí)間、控制背景音樂循環(huán)播放、選擇背景音樂的任意起始點(diǎn)播放，以及控制在配音文本有聲時(shí)背景音樂音量變小等功能。

4） 作品導(dǎo)出和分享模塊分為導(dǎo)出作品和分享作品兩部分。如圖6所示，導(dǎo)出作品采用Lame類格式轉(zhuǎn)換結(jié)合OutputWrite文件寫對象的方式，將PCM文件轉(zhuǎn)換成MP3文件并保存到指定路徑下。作品的分享則通過創(chuàng)建一個(gè)Intent意圖，設(shè)置意圖為發(fā)送，并指定分享路徑為微信或朋友圈，通過URI文件設(shè)置分享內(nèi)容，獲取文件發(fā)送權(quán)限，最后開啟意圖，即可實(shí)現(xiàn)分享功能。

5） 數(shù)據(jù)埋點(diǎn)模塊主要分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)上傳和數(shù)據(jù)分析。如圖7所示，系統(tǒng)使用了bindService和LinkedBlockingQueue隊(duì)列來完成對各個(gè)應(yīng)用特定位置的數(shù)據(jù)獲取。當(dāng)bindService綁定服務(wù)成功后，會在onServiceConnected函數(shù)中通過AIDL技術(shù)遠(yuǎn)程調(diào)用服務(wù)端中具體實(shí)現(xiàn)的函數(shù)，進(jìn)而得到具體的數(shù)據(jù)。當(dāng)用戶觸發(fā)埋點(diǎn)事件時(shí)，系統(tǒng)會將此次事件的具體數(shù)據(jù)以JSON格式上傳到指定的服務(wù)器域名位置，服務(wù)器端便可根據(jù)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

4 總結(jié)

本研究實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于阿里云智能語音合成的文字轉(zhuǎn)語音Android軟件。該軟件能將文本轉(zhuǎn)換成自然流暢的語音，并具備音頻編輯、數(shù)據(jù)埋點(diǎn)等功能。系統(tǒng)采用MVP架構(gòu)，分為用戶登錄、文字轉(zhuǎn)語音、音頻編輯、作品導(dǎo)出分享及數(shù)據(jù)埋點(diǎn)五大模塊。其中，文字轉(zhuǎn)語音模塊支持單主播和多主播配音，而音頻編輯模塊則提供了格式轉(zhuǎn)換、混音及處理等功能。所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)符合5G移動(dòng)通信與人工智能技術(shù)的融合發(fā)展趨勢，是智能語音合成系統(tǒng)的一次創(chuàng)新應(yīng)用。同時(shí)，系統(tǒng)也存在不足之處：語音合成的速度對網(wǎng)絡(luò)的要求較高，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)信號很差時(shí)，界面會一直處于語音合成狀態(tài)，且沒有增加超時(shí)處理機(jī)制。后續(xù)將對此進(jìn)行改進(jìn)，以提高用戶的操作流暢性與體驗(yàn)。

參考文獻(xiàn)：

[1] LI X，ZHANG Y C，YAN Y Q，et al.5G-Enabled Edge Intelligence for Real-Time Speech Synthesis Systems[J].IEEE Transactions on Mobile Computing，2022，21（6）：2104-2118.

[2] HINTON G.Dynamic Neural Networks for Prosody Modeling in Text-to-Speech Systems[J].Neural Computation，2020，32（9）：1789-1821.

[3] AMODEI D.Federated Learning Framework for Privacy-Preserving User Behavior Analysis[J].ACM Transactions on Intelligent Systems，2022，13（4）：1-28.

[4] LI X，WANG X，TU M，et al.Cross-lingual Transfer Learning in Neural Text-to-Speech Synthesis[J].IEEE/ACM Transactions on Audio，Speech，and Language Processing，2023，31：1532-1545.

[5] LI Z，HUANG P，WANG C，et al.Emotion-Aware Speech Synthesis Using Multi-Scale Feature Fusion[C]//2022 IEEE International Conference on Acoustics，Speech and Signal Processing （ICASSP）.Singapore：IEEE，2022：6782-6786.

[6] ZHU J，WANG C，ZHANG Z，et al.IoT-Oriented Adaptive Speech Interaction System Design[J].IEEE Internet of Things Journal，2021，8（14）：11245-11258.

[7] TAN X，LI N，HE L，et al.A Survey on Neural Speech Synthesis[J].ACM Computing Surveys，2023，55（9）：1-38.

【通聯(lián)編輯：謝媛媛】