GLM-TTS语音广告制作：高效生成营销音频内容
1. 快速开始
1.1 启动 Web 界面
GLM-TTS 是由智谱开源的高性能文本转语音（TTS）模型，支持零样本语音克隆、情感迁移与音素级发音控制。本项目由科哥进行 WebUI 二次开发，提供直观易用的操作界面，适用于语音广告、有声内容创作等场景。
推荐使用以下脚本方式启动服务：
cd /root/GLM-TTS source /opt/miniconda3/bin/activate torch29 bash start_app.sh若需手动运行，也可直接执行主程序：
cd /root/GLM-TTS source /opt/miniconda3/bin/activate torch29 python app.py服务成功启动后，在浏览器中访问：http://localhost:7860
⚠️注意：每次启动前必须激活
torch29虚拟环境，否则可能因依赖缺失导致运行失败。
2. 基础语音合成
2.1 操作流程详解
上传参考音频
在「参考音频」区域上传一段 3–10 秒的清晰人声音频文件，支持 WAV、MP3 等常见格式。高质量的原始录音有助于提升克隆语音的自然度和相似度。
- ✅ 推荐：单人说话、无背景噪音、语速适中
- ❌ 避免：多人对话、音乐干扰、低信噪比录音
输入参考文本（可选）
填写与参考音频完全一致的文字内容，系统将利用该信息对齐音色特征，显著增强音色还原能力。若无法准确获取原文，可留空，但效果略有下降。
输入目标文本
在「要合成的文本」输入框中键入希望生成语音的内容。GLM-TTS 支持以下语言模式：
- 中文普通话
- 英文
- 中英混合表达（如“欢迎选购 our new product”）
建议单次合成文本长度不超过 200 字符，以保证稳定性和流畅性。
高级参数配置
点击「⚙️ 高级设置」展开更多选项：
| 参数 | 说明 | 推荐值 |
|---|---|---|
| 采样率 | 决定输出音频质量 | 24000（平衡速度与质量）或 32000（高保真） |
| 随机种子 | 控制生成结果的可复现性 | 固定为 42 可重复实验结果 |
| 启用 KV Cache | 显著加快长文本推理速度 | ✅ 建议开启 |
| 采样方法 | 影响语调自然度 | ras（随机采样）更自然；greedy更稳定 |
开始语音合成
点击「🚀 开始合成」按钮，系统将在数秒内完成处理。生成完成后，音频会自动播放，并保存至本地输出目录。
2.2 输出文件管理
所有生成的语音文件默认存储于：
@outputs/ └── tts_20251212_113000.wav # 文件名按时间戳自动生成用户可通过重命名或导出功能进一步组织文件结构。
3. 批量推理
3.1 批量任务适用场景
当需要批量生成营销语音广告、客服播报或多版本文案测试时，批量推理功能可大幅提升效率。支持不同参考音频与文本组合，实现自动化生产流水线。
3.2 构建 JSONL 任务文件
创建.jsonl格式的任务列表文件，每行一个 JSON 对象，示例如下：
{"prompt_text": "您好，欢迎光临我们的店铺", "prompt_audio": "examples/prompt/audio1.wav", "input_text": "现在购买享限时八折优惠", "output_name": "ad_promo_001"} {"prompt_text": "This is a sample prompt.", "prompt_audio": "examples/prompt/audio2.wav", "input_text": "Join us today and get exclusive deals!", "output_name": "en_ad_002"}字段说明：
prompt_text：参考音频对应的文字内容（可选）prompt_audio：参考音频路径（必填，相对或绝对路径均可）input_text：待合成的目标文本（必填）output_name：输出文件名前缀（可选，默认为 output_xxxx）
3.3 执行批量合成
操作步骤如下：
- 切换至「批量推理」标签页
- 点击「上传 JSONL 文件」选择准备好的任务文件
- 设置全局参数：
- 采样率：24000 或 32000
- 随机种子：建议固定（如 42）
- 输出目录：默认为
@outputs/batch，支持自定义 - 点击「🚀 开始批量合成」
系统将逐条处理任务并实时显示进度日志。全部完成后，结果打包为 ZIP 文件供下载。
3.4 批量输出结构
生成的音频集中存放于指定目录：
@outputs/batch/ ├── ad_promo_001.wav ├── en_ad_002.wav └── ...便于后续集成到 CMS、电商平台或广告投放系统中。
4. 高级功能
4.1 音素级发音控制（Phoneme Mode）
针对多音字、专业术语或特定读法需求，GLM-TTS 提供音素级控制能力，确保发音精准。
使用方式
通过命令行启用 phoneme 模式：
python glmtts_inference.py --data=example_zh --exp_name=_test --use_cache --phoneme自定义发音规则
编辑配置文件configs/G2P_replace_dict.jsonl，添加自定义映射关系，例如：
{"word": "重", "pinyin": "chóng", "context": "重复"} {"word": "行", "pinyin": "háng", "context": "银行"}此机制允许模型根据上下文智能选择正确读音，广泛应用于金融、医疗等行业术语播报。
4.2 流式推理（Streaming Inference）
适用于实时语音合成场景，如虚拟主播、电话机器人等。
特点包括：
- 分块（chunk）逐步生成音频
- 显著降低首包延迟（First Token Latency）
- 维持稳定 Token 输出速率：约 25 tokens/sec
📌提示：流式模式需配合 WebSocket 或低延迟传输协议使用，适合嵌入 SDK 或 API 服务。
4.3 情感表达迁移
GLM-TTS 支持从参考音频中提取情感特征，并迁移到生成语音中，实现“喜怒哀乐”的自然表达。
实现原理
- 使用带有明显情绪色彩的参考音频（如欢快、严肃、温柔）
- 模型自动编码情感向量
- 在推理过程中注入该向量，驱动声学模型生成匹配语义的情感语调
应用建议
- 广告宣传：使用热情洋溢的语气增强吸引力
- 客服通知：采用平和稳重的语调提升信任感
- 儿童内容：选用亲切活泼的声音风格
5. 使用技巧与最佳实践
5.1 提升音色相似度的关键策略
| 方法 | 效果 |
|---|---|
| 使用高质量参考音频 | 提升音色还原度 30%+ |
| 准确填写参考文本 | 加强音素对齐精度 |
| 控制音频长度在 5–8 秒 | 最佳信息密度区间 |
| 多轮尝试不同 seed | 找到最优生成状态 |
5.2 文本输入优化建议
- 标点符号合理使用：句号、逗号影响停顿节奏；感叹号增强语气强度
- 避免过长句子：建议每句控制在 30 字以内，分段合成更自然
- 中英混合注意语种切换：避免连续夹杂多个外语词汇造成发音混乱
5.3 参数调优指南
| 目标 | 推荐配置 |
|---|---|
| 快速预览 | 24kHz + KV Cache + seed=42 |
| 商业级输出 | 32kHz + ras采样 + 固定seed |
| 可复现实验 | 所有参数锁定，仅变更文本 |
| 显存受限环境 | 24kHz + 清理显存 + 小批量处理 |
6. 常见问题解答
6.1 生成的音频保存在哪里？
所有音频文件均自动保存至以下路径：
- 单条合成：
@outputs/tts_时间戳.wav - 批量任务：
@outputs/batch/输出名称.wav
可通过文件管理器或命令行访问。
6.2 如何提高音色相似度？
请遵循以下四步法：
- 选用清晰、无杂音的参考音频
- 填写与音频完全一致的参考文本
- 音频时长保持在 5–8 秒之间
- 多次尝试不同随机种子（如 42, 100, 2025）
6.3 支持哪些语言？
当前支持的语言包括：
- ✅ 中文普通话
- ✅ 英语
- ✅ 中英混合文本
⚠️ 其他语种（如日语、韩语）暂未充分训练，不建议用于正式场景。
6.4 生成速度慢怎么办？
优化措施如下：
- 切换为 24kHz 采样率
- 确保已启用 KV Cache
- 缩短单次合成文本长度
- 检查 GPU 显存是否充足（建议 ≥10GB）
6.5 如何清理显存？
点击界面上的「🧹 清理显存」按钮，系统将卸载当前模型并释放 GPU 资源，适用于多任务切换或重启推理流程。
6.6 批量推理失败如何排查？
常见原因及解决方案：
- JSONL 格式错误 → 使用在线校验工具检查语法
- 音频路径不存在 → 确保路径为绝对路径或相对于项目根目录
- 权限不足 → 检查文件读取权限
- 日志报错 → 查看控制台输出定位具体异常
6.7 音频质量不满意如何改进？
可采取以下措施：
- 更换参考音频（优先选择专业录音）
- 提高采样率至 32kHz
- 尝试不同随机种子
- 检查输入文本是否存在错别字或歧义标点
7. 性能参考与资源占用
7.1 生成耗时统计（基于 NVIDIA A10G）
| 文本长度 | 平均生成时间 |
|---|---|
| <50 字符 | 5–10 秒 |
| 50–150 字符 | 15–30 秒 |
| 150–300 字符 | 30–60 秒 |
实际性能受 GPU 型号、文本复杂度和参数设置影响。
7.2 显存占用情况
| 推理模式 | 显存消耗 |
|---|---|
| 24kHz + KV Cache | 约 8–10 GB |
| 32kHz 高质量模式 | 约 10–12 GB |
建议配备至少 12GB 显存的 GPU 以保障流畅运行。
8. 最佳实践工作流
8.1 三阶段生产流程
第一阶段：测试验证
- 使用短文本快速验证参考音频效果
- 尝试多种参数组合（seed、采样率、采样方法）
- 记录表现最佳的配置方案
第二阶段：批量生成
- 准备标准化 JSONL 任务清单
- 统一设置固定随机种子确保一致性
- 启动批量推理并监控日志
第三阶段：质量审核
- 人工试听关键音频片段
- 对不满意的结果重新生成
- 建立优质参考音频库用于后续复用
9. 技术支持与版权信息
如有技术问题或定制需求，请联系开发者：
科哥
微信：312088415
本项目基于开源项目 GLM-TTS 进行二次开发，WebUI 界面由科哥维护。
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