freeswitch与paddlespeech

<think>好的，我需要帮助用户了解如何在FreeSWITCH中集成PaddleSpeech实现语音识别或合成。用户之前的问题是关于IVR播放语音后转接，现在转向了TTS/ASR集成，尤其是PaddleSpeech。根据用户提供的引用[1]，用户可能在Windows环境下尝试过使用tts_commandline模块但遇到了问题，因为缺少该模块，所以需要替代方案。 首先，我需要回顾用户之前的配置，他们可能已经熟悉IVR的基本配置，现在想扩展功能到语音处理。用户提到FreeSWITCH的默认TTS效果不好，不支持中文，所以需要整合PaddleSpeech。 接下来，我需要确定集成PaddleSpeech的几种可能方法。常见的方法包括通过mod_tts_commandline调用外部脚本，或者使用Event Socket（ESL）进行更灵活的交互。用户之前在Windows上可能尝试过mod_tts_commandline但失败了，所以可能需要其他方法，比如通过ESL或HTTP API与PaddleSpeech服务通信。 另外，PaddleSpeech支持RESTful API，这可能是一个方便的集成点。用户可以在FreeSWITCH中通过lua脚本或curl命令发送请求到PaddleSpeech的API，获取生成的语音文件，然后播放。 对于ASR部分，用户可能需要配置mod_unimrcp或类似的模块，但如果在Windows上受限，可能需要替代方案，比如通过ESL捕获音频流并发送到PaddleSpeech的ASR服务。 需要考虑到用户的环境是Windows，所以某些模块可能不可用，比如mod_tts_commandline。因此，可能需要依赖外部脚本或HTTP接口来实现集成。 还需要验证PaddleSpeech的安装和运行是否正常，确保其API可以被FreeSWITCH访问。同时，处理生成的语音文件的存储和播放，可能需要临时目录来保存TTS生成的音频文件。 最后，总结几种可行的方案，并给出步骤说明，包括配置示例和注意事项，帮助用户选择适合他们环境的方法。同时，提醒用户可能需要的依赖和调试步骤，比如检查端口、权限，以及日志查看。</think>在FreeSWITCH中集成PaddleSpeech实现TTS/ASR功能，可通过以下方案实现： ### 一、TTS集成方案（文本转语音） #### 方案1：通过mod_tts_commandline调用 1. 安装PaddleSpeech服务 ```bash pip install paddlepaddle paddlespeech paddlespeech tts --server --port 8090 # 启动TTS服务 ``` 2. 配置FreeSWITCH调用脚本（Windows需安装Python） ```xml <!-- ivr_menus/tts_ivr.xml --> <menu name="paddle_tts" greet-long="say:欢迎使用智能语音服务，正在为您转接" tts-engine="commandline" tts-command="C:\Python\python.exe tts_paddle.py ${text} ${file}"> <entry action="menu-exec-app" param="transfer 1000 XML default"/> </menu> <!-- 在拨号计划中调用 --> <extension name="tts_demo"> <condition field="destination_number" expression="^5002$"> <action application="answer"/> <action application="tts" data="你好，这是PaddleSpeech生成的语音"/> <action application="ivr" data="paddle_tts"/> </condition> </extension> ``` 3. 创建`tts_paddle.py`脚本： ```python import sys, requests text = sys.argv[1] outfile = sys.argv[2] response = requests.post("http://localhost:8090/tts", json={"text":text}) with open(outfile, "wb") as f: f.write(response.content) ``` #### 方案2：通过Event Socket动态交互 ```lua -- tts_esl.lua freeswitch.consoleLog("INFO", "调用PaddleSpeech TTS\n") text = argv[1] file_path = "/tmp/tts_"..os.time()..".wav" os.execute("paddlespeech tts --input "..text.." --output "..file_path) session:streamFile(file_path) os.remove(file_path) ``` ### 二、ASR集成方案（语音识别） #### 通过MRCP协议对接 1. 配置mod_unimrcp与PaddleSpeech服务交互 ```xml <!-- unimrcp.conf.xml --> <param name="ASR-Server" value="paddle-asr://localhost:8050"/> ``` 2. 拨号计划应用示例： ```xml <extension name="asr_demo"> <condition field="destination_number" expression="^5003$"> <action application="answer"/> <action application="speak"/> <action application="detect_speech" data="paddle_asr default grammar"/> <action application="log" data="识别结果：${utterance}"/> </condition> </extension> ``` ### 三、混合应用场景（TTS+ASR） ```python # asr_tts_hybrid.py session.answer() file = session.recordFile("/tmp/recording.wav", 10, 300) text = requests.post("http://localhost:8050/asr", files={"audio":open(file,"rb")}).text tts_file = f"/tmp/response_{time.time()}.wav" os.system(f"paddlespeech tts --input {text} --output {tts_file}") session.streamFile(tts_file) ``` ### 四、关键注意事项 1. 跨平台适配： - Windows需配置Python环境变量 - 路径使用双反斜杠（如`C:\\path\\to\\file`） - 设置临时文件目录可写权限[^1] 2. 性能优化： ```bash # 启用PaddleSpeech GPU加速 paddlespeech tts --use_gpu 1 --port 8090 ``` 3. 中文支持验证： ```xml <!-- 强制指定中文编码 --> <param name="tts-voice" value="zh-CN"/> ```