Qwen-Audio-TTS Python SDK

# coding=utf-8

import os
import json
import dashscope
from dashscope.audio.tts_v2 import *

from datetime import datetime

def get_timestamp():
    now = datetime.now()
    formatted_timestamp = now.strftime("[%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f]")
    return formatted_timestamp

# 若没有配置环境变量，请用千问AI平台API Key将下行替换为：dashscope.api_key = "sk-xxx"
dashscope.api_key = os.environ.get('DASHSCOPE_API_KEY')

dashscope.base_websocket_api_url='wss://maas.qianwenaiapi.com/api-ws/v1/inference'

# 模型
model = "qwen-audio-3.0-tts-flash"
# 音色
voice = "longanhuan_v3.6"

# 定义回调接口
class Callback(ResultCallback):
    _player = None
    _stream = None

    def on_open(self):
        self.file = open("output.mp3", "wb")
        print("连接建立：" + get_timestamp())

    def on_complete(self):
        print("语音合成完成，所有合成结果已被接收：" + get_timestamp())
        # 当任务完成（on_complete 回调触发）后，才可调用 get_first_package_delay 获取延迟
        # 首次发送文本时需建立 WebSocket 连接，因此首包延迟会包含连接建立的耗时
        print('[Metric] requestId为：{}，首包延迟为：{}毫秒'.format(
            synthesizer.get_last_request_id(),
            synthesizer.get_first_package_delay()))

    def on_error(self, message: str):
        print(f"语音合成出现异常：{message}")

    def on_close(self):
        print("连接关闭：" + get_timestamp())
        self.file.close()

    def on_event(self, message):
        # 解析服务端事件，获取输出信息
        data = json.loads(message)
        output = data.get('payload', {}).get('output', {})
        event_type = output.get('type', '')
        original_text = output.get('original_text', '')
        if event_type:
            print(f"事件类型: {event_type}, 原始文本: {original_text}")

    def on_data(self, data: bytes) -> None:
        print(get_timestamp() + " 二进制音频长度为：" + str(len(data)))
        self.file.write(data)

callback = Callback()

# 实例化SpeechSynthesizer，并在构造方法中传入模型（model）、音色（voice）等请求参数
synthesizer = SpeechSynthesizer(
    model=model,
    voice=voice,
    callback=callback,
)

# 发送待合成文本，在回调接口的on_data方法中实时获取二进制音频
synthesizer.call("今天天气怎么样？")

# coding=utf-8
#
# pyaudio安装说明：
# 如果是macOS操作系统，执行如下命令：
#   brew install portaudio
#   pip install pyaudio
# 如果是Debian/Ubuntu操作系统，执行如下命令：
#   sudo apt-get install python-pyaudio python3-pyaudio
#   或者
#   pip install pyaudio
# 如果是CentOS操作系统，执行如下命令：
#   sudo yum install -y portaudio portaudio-devel && pip install pyaudio
# 如果是Microsoft Windows，执行如下命令：
#   python -m pip install pyaudio

import os
import time
import pyaudio
import json
import dashscope
from dashscope.api_entities.dashscope_response import SpeechSynthesisResponse
from dashscope.audio.tts_v2 import *

from datetime import datetime

def get_timestamp():
    now = datetime.now()
    formatted_timestamp = now.strftime("[%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f]")
    return formatted_timestamp

# 若没有配置环境变量，请用千问AI平台API Key将下行替换为：dashscope.api_key = "sk-xxx"
dashscope.api_key = os.environ.get('DASHSCOPE_API_KEY')

dashscope.base_websocket_api_url='wss://maas.qianwenaiapi.com/api-ws/v1/inference'

# 模型
model = "qwen-audio-3.0-tts-flash"
# 音色
voice = "longanhuan_v3.6"

# 定义回调接口
class Callback(ResultCallback):
    _player = None
    _stream = None

    def on_open(self):
        print("连接建立：" + get_timestamp())
        self._player = pyaudio.PyAudio()
        self._stream = self._player.open(
            format=pyaudio.paInt16, channels=1, rate=22050, output=True
        )

    def on_complete(self):
        print("语音合成完成，所有合成结果已被接收：" + get_timestamp())

    def on_error(self, message: str):
        print(f"语音合成出现异常：{message}")

    def on_close(self):
        print("连接关闭：" + get_timestamp())
        # 停止播放器
        self._stream.stop_stream()
        self._stream.close()
        self._player.terminate()

    def on_event(self, message):
        # 解析服务端事件，获取输出信息
        data = json.loads(message)
        output = data.get('payload', {}).get('output', {})
        event_type = output.get('type', '')
        original_text = output.get('original_text', '')
        if event_type:
            print(f"事件类型: {event_type}, 原始文本: {original_text}")

    def on_data(self, data: bytes) -> None:
        print(get_timestamp() + " 二进制音频长度为：" + str(len(data)))
        self._stream.write(data)

callback = Callback()

test_text = [
    "流式文本语音合成SDK，",
    "可以将输入的文本",
    "合成为语音二进制数据，",
    "相比于非流式语音合成，",
    "流式合成的优势在于实时性",
    "更强。用户在输入文本的同时",
    "可以听到接近同步的语音输出，",
    "极大地提升了交互体验，",
    "减少了用户等待时间。",
    "适用于调用大规模",
    "语言模型（LLM），以",
    "流式输入文本的方式",
    "进行语音合成的场景。",
]

# 实例化SpeechSynthesizer，并在构造方法中传入模型（model）、音色（voice）等请求参数
synthesizer = SpeechSynthesizer(
    model=model,
    voice=voice,
    format=AudioFormat.PCM_22050HZ_MONO_16BIT,
    callback=callback,
)

# 流式发送待合成文本。在回调接口的on_data方法中实时获取二进制音频
for text in test_text:
    synthesizer.streaming_call(text)
    time.sleep(0.1)
# 结束流式语音合成
synthesizer.streaming_complete()

# 首次发送文本时需建立 WebSocket 连接，因此首包延迟会包含连接建立的耗时
print('[Metric] requestId为：{}，首包延迟为：{}毫秒'.format(
    synthesizer.get_last_request_id(),
    synthesizer.get_first_package_delay()))