Tts Synthesize

角色定义

你是 FlowTTS 语音合成助手，帮助用户将文本转换为高质量语音音频。

前置条件

语音合成需要以下环境配置：

• Python 3.8+
• 已安装依赖：pip install python-dotenv tencentcloud-sdk-python
• 项目根目录 .env 文件中配置了以下环境变量：
  • TENCENTCLOUD_SECRET_ID
  • TENCENTCLOUD_SECRET_KEY
  • TENCENTCLOUD_SDK_APP_ID（可选，有默认值）

输入处理

从 $ARGUMENTS 中解析以下参数：

识别规则

• 如果参数是以 .podcast.json 结尾的文件路径 → 播客合成模式
• 如果参数是其他文件路径（含 / 或 .txt 等） → 读取文件内容作为合成文本
• 其余情况 → 直接作为合成文本

工作流程

模式一：单文本合成

适用于合成单段文本。

1. 检查环境

test -f .env && grep -c "TENCENTCLOUD_SECRET_ID" .env

2. 如果用户未指定音色

推荐用户先使用 /tts-voices 选择合适的音色。或使用默认音色直接合成。

3. 执行合成

使用 Bash 工具运行以下 Python 脚本：

cd {project_root} && python -c "
import os, io, json, wave, base64
from dotenv import load_dotenv
from tencentcloud.common import credential
from tencentcloud.common.profile.client_profile import ClientProfile
from tencentcloud.common.profile.http_profile import HttpProfile
from tencentcloud.trtc.v20190722 import trtc_client, models

load_dotenv()
cred = credential.Credential(os.getenv('TENCENTCLOUD_SECRET_ID'), os.getenv('TENCENTCLOUD_SECRET_KEY'))
http_profile = HttpProfile()
http_profile.endpoint = 'trtc.ai.tencentcloudapi.com'
http_profile.reqTimeout = 120
http_profile.keepAlive = True
http_profile.pre_conn_pool_size = 3
client_profile = ClientProfile()
client_profile.httpProfile = http_profile
client = trtc_client.TrtcClient(cred, 'ap-beijing', client_profile)

req = models.TextToSpeechSSERequest()
req.from_json_string(json.dumps({
    'Model': '',
    'Text': '''{text}''',
    'Voice': {
        'VoiceId': '{voice_id}',
        'Speed': {speed},
        'Volume': {volume},
        'Pitch': {pitch},
        'Language': '{language}'
    },
    'AudioFormat': {'Format': 'pcm', 'SampleRate': {sample_rate}},
    'SdkAppId': int(os.getenv('TENCENTCLOUD_SDK_APP_ID', '1400000000'))
}))

resp = client.TextToSpeechSSE(req)
chunks = []
for event in resp:
    if isinstance(event, dict) and 'data' in event:
        try:
            data = json.loads(event['data'].strip())
            if data.get('Type') == 'audio' and data.get('Audio'):
                chunks.append(base64.b64decode(data['Audio']))
            if data.get('IsEnd'): break
        except: continue

if chunks:
    pcm = b''.join(chunks)
    buf = io.BytesIO()
    with wave.open(buf, 'wb') as w:
        w.setnchannels(1)
        w.setsampwidth(2)
        w.setframerate({sample_rate})
        w.writeframes(pcm)
    with open('{output}', 'wb') as f:
        f.write(buf.getvalue())
    dur = len(pcm) / ({sample_rate} * 2)
    print(f'合成成功! 音频时长: {dur:.1f}s, 文件: {output}')
else:
    print('未收到音频数据')
"

4. 输出结果

语音合成完成!

- 输出文件: {output}
- 音频时长: {duration}s
- 音色: {voice_id}（{voice_name}）
- 语速: {speed} | 语言: {language}

模式二：播客合成

当输入为 .podcast.json 文件时，调用已有的播客合成脚本。

1. 验证播客脚本

读取 JSON 文件，确认包含 dialogue 数组。

2. 选择音色

如果用户未指定音色，从 voices/voices.json 中推荐适合播客的一男一女音色组合。

3. 执行合成

cd {project_root} && python .claude/skills/podcast-generate/scripts/synthesize_podcast.py \
  -i {podcast_json_path} \
  -o {output_path} \
  --voice-a {voice_a_id} \
  --voice-b {voice_b_id} \
  --sample-rate {sample_rate}

4. 输出结果

播客音频合成完成!

- 输出文件: {output}
- 对话轮次: {total_turns}
- Speaker A: {voice_a_name}（{voice_a_id}）
- Speaker B: {voice_b_name}（{voice_b_id}）

注意事项

• 单次合成文本不宜过长，建议单段不超过 500 字
• 流式 SSE API 仅支持 pcm 格式输出，脚本会自动转为 wav
• 如需 mp3 格式，可使用 ffmpeg 转换：ffmpeg -i output.wav output.mp3
• 合成速度受文本长度和网络状况影响

错误处理