使用 SpringBoot 简单的集成实时变声功能

使用 SpringBoot 简单的集成实时变声功能需要结合深度学习模型和音频流处理技术。包含模型集成、实时处理和前后端交互的实现。

一、技术选型与架构设计

实时变声系统需要解决三个核心问题：音色学习、实时转换和低延迟输出。根据当前技术发展，建议采用以下技术栈：

变声模型：使用基于深度学习的音色转换模型，如 Voice Conversion CycleGAN(VC-CycleGAN) 或 FastSpeech2 变种
流式处理：采用 WebRTC 或自定义音频流协议实现实时传输
SpringBoot 集成：通过 JNI 调用 Python 模型或使用 ONNX Runtime 部署优化后的模型

系统架构图如下：

前端采集 → SpringBoot API → 变声处理器 → 音频流输出
              ↑
          模型服务(音色学习与加载)

二、核心实现步骤

1. 添加依赖配置

在pom.xml中添加必要的依赖：

<dependencies>
    <!-- Spring Web -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    
    <!-- 音频处理 -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.commons</groupId>
        <artifactId>commons-audio</artifactId>
        <version>1.0</version>
    </dependency>
    
    <!-- 异步处理 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-async</artifactId>
    </dependency>
    
    <!-- ONNX运行时(用于部署优化后的模型) -->
    <dependency>
        <groupId>com.microsoft.onnxruntime</groupId>
        <artifactId>onnxruntime</artifactId>
        <version>1.12.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

2. 配置异步处理与音频参数

@Configuration
@EnableAsync
public class AsyncConfig implements AsyncConfigurer {
    
    @Override
    public Executor getAsyncExecutor() {
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        executor.setCorePoolSize(4);
        executor.setMaxPoolSize(10);
        executor.setQueueCapacity(100);
        executor.setThreadNamePrefix("VoiceProcessor-");
        executor.initialize();
        return executor;
    }
}

@Configuration
public class AudioConfig {
    @Bean
    public AudioFormat audioFormat() {
        // 16kHz采样率，16位采样，单声道 - 与模型输入要求匹配
        return new AudioFormat(16000, 16, 1, true, false);
    }
}

3. 实现音色学习服务

@Service
public class VoiceLearningService {
    
    private final Map<String, VoiceModel> voiceModels = new ConcurrentHashMap<>();
    
    @Async
    public CompletableFuture<String> learnVoice(String voiceId, InputStream audioStream) {
        try {
            // 1. 预处理音频：降噪、分帧等
            float[][] audioFeatures = preprocessAudio(audioStream);
            
            // 2. 提取音色特征(使用预训练的特征提取器)
            float[] voicePrint = extractVoicePrint(audioFeatures);
            
            // 3. 创建或更新音色模型
            voiceModels.put(voiceId, new VoiceModel(voiceId, voicePrint));
            
            return CompletableFuture.completedFuture(voiceId);
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException("音色学习失败", e);
        }
    }
    
    public VoiceModel getVoiceModel(String voiceId) {
        return voiceModels.get(voiceId);
    }
    
    private float[][] preprocessAudio(InputStream stream) {
        // 实现音频预处理逻辑
        // 参考火山引擎的降噪模型设计[8](@ref)
        return new float[];
    }
    
    private float[] extractVoicePrint(float[][] audioFeatures) {
        // 使用类似快手MMU部门的发音单元表征模型[7](@ref)
        return new float[0];
    }
}

4. 实现实时变声处理器

@Service
public class RealTimeVoiceChanger {
    
    @Autowired
    private VoiceLearningService voiceLearningService;
    
    @Autowired
    private AudioFormat audioFormat;
    
    private final ONNXEnv onnxEnv = new ONNXEnv();
    
    public InputStream changeVoice(InputStream inputStream, String targetVoiceId) {
        try {
            VoiceModel targetModel = voiceLearningService.getVoiceModel(targetVoiceId);
            if (targetModel == null) {
                throw new IllegalArgumentException("目标音色未学习");
            }
            
            // 使用类似快手的流式变声架构[7](@ref)
            return processStream(inputStream, targetModel);
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException("实时变声处理失败", e);
        }
    }
    
    private InputStream processStream(InputStream inputStream, VoiceModel targetModel) {
        PipedInputStream in = new PipedInputStream();
        PipedOutputStream out = new PipedOutputStream();
        
        try {
            in.connect(out);
            
            // 异步处理音频流
            CompletableFuture.runAsync(() -> {
                try {
                    byte[] buffer = new byte[1024];
                    int bytesRead;
                    
                    while ((bytesRead = inputStream.read(buffer)) != -1) {
                        // 流式处理音频块
                        byte[] processed = processChunk(buffer, bytesRead, targetModel);
                        out.write(processed);
                    }
                } catch (IOException e) {
                    e.printStackTrace();
                } finally {
                    try {
                        out.close();
                    } catch (IOException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            });
            
            return in;
        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException("管道连接失败", e);
        }
    }
    
    private byte[] processChunk(byte[] audioChunk, int length, VoiceModel targetModel) {
        // 实现基于ONNX的实时变声处理
        // 参考火山引擎的实时声音转换框架[8](@ref)
        return audioChunk;
    }
}

5. 实现REST控制器

@RestController
@RequestMapping("/api/voice")
@CrossOrigin(origins = "*") // 允许跨域[5](@ref)
public class VoiceController {
    
    @Autowired
    private VoiceLearningService voiceLearningService;
    
    @Autowired
    private RealTimeVoiceChanger voiceChanger;
    
    @PostMapping(value = "/learn", consumes = "audio/wav")
    public ResponseEntity<String> learnVoice(
        @RequestParam String voiceId,
        @RequestBody InputStream audioStream) {
        
        CompletableFuture<String> future = voiceLearningService.learnVoice(voiceId, audioStream);
        return ResponseEntity.accepted().body("音色学习中，ID: " + voiceId);
    }
    
    @PostMapping(value = "/change", produces = "audio/wav")
    public ResponseEntity<StreamingResponseBody> changeVoice(
        @RequestParam String targetVoiceId,
        @RequestBody InputStream audioStream) {
        
        InputStream resultStream = voiceChanger.changeVoice(audioStream, targetVoiceId);
        
        StreamingResponseBody responseBody = outputStream -> {
            byte[] buffer = new byte[1024];
            int bytesRead;
            
            while ((bytesRead = resultStream.read(buffer)) != -1) {
                outputStream.write(buffer, 0, bytesRead);
                outputStream.flush();
            }
            
            resultStream.close();
        };
        
        return ResponseEntity.ok()
            .header(HttpHeaders.CONTENT_TYPE, "audio/wav")
            .body(responseBody);
    }
}

三、模型优化与部署

为了实现实时变声，需要对深度学习模型进行以下优化：

模型轻量化：
- 使用知识蒸馏技术减小模型尺寸
- 量化模型权重到 16 位或 8 位整数
- 采用快手研发团队的非自回归变声模型架构
流式处理优化：
- 实现 chunk 级别的流式处理，每个音频块大小约 20-50ms
- 使用环形缓冲区减少内存拷贝开销
- 采用多核并行计算提高吞吐量
端到端延迟控制：
- 首包延迟控制在 250ms 以内
- 使用 Jitter Buffer 消除网络抖动影响
- 实现 WebAssembly 版本用于浏览器端处理

四、前端集成示例

前端可以使用 Web Audio API 与后端交互：

// 音色学习
async function learnVoice(voiceId, audioBlob) {
    const formData = new FormData();
    formData.append('voiceId', voiceId);
    formData.append('file', audioBlob);
    
    const response = await fetch('/api/voice/learn', {
        method: 'POST',
        body: formData
    });
    return response.json();
}

// 实时变声处理
async function changeVoice(targetVoiceId, audioStream) {
    const response = await fetch(`/api/voice/change?targetVoiceId=${targetVoiceId}`, {
        method: 'POST',
        body: audioStream,
        headers: {
            'Content-Type': 'audio/wav'
        }
    });
    
    const audioContext = new AudioContext();
    const source = audioContext.createBufferSource();
    
    const reader = response.body.getReader();
    const chunks = [];
    
    while (true) {
        const { done, value } = await reader.read();
        if (done) break;
        chunks.push(value);
    }
    
    const audioData = await audioContext.decodeAudioData(
        concatenate(chunks).buffer
    );
    
    source.buffer = audioData;
    source.connect(audioContext.destination);
    source.start();
}

function concatenate(chunks) {
    // 合并ArrayBuffer
}

五、部署与性能优化

Docker 化部署：

FROM openjdk:17-jdk-slim
WORKDIR /app
COPY target/voice-service.jar .
EXPOSE 8080
CMD ["java", "-jar", "voice-service.jar"]

性能监控：
- 使用 Micrometer 收集变声延迟、成功率等指标
- Prometheus 查询示例：voice_change_latency_seconds{quantile="0.95"}
缓存策略：
- 使用 Caffeine 缓存常用音色模型
- 配置示例：

@Bean
public CacheManager cacheManager() {
    CaffeineCacheManager cacheManager = new CaffeineCacheManager();
    cacheManager.setCaffeine(Caffeine.newBuilder()
        .expireAfterAccess(1, TimeUnit.HOURS)
        .maximumSize(10));
    return cacheManager;
}

六、扩展功能

多音色支持：可以扩展为支持多种预设音色，类似 AcFun 直播的 "憨憨音" 和 "软妹音"
情感保留：实现火山引擎提出的情感保留技术，保持原始语音的情感特征
跨语言变声：结合语音识别与合成，实现 "中文输入→英文音色输出"
个性化定制：允许用户上传少量语音样本即可生成专属音色

设计图

使用SpringBoot简单的集成实时变声功能-设计图.jpg

总结

本文实现了基于 SpringBoot 的实时变声系统，核心技术要点包括：

采用类似快手和火山引擎的深度学习变声架构
实现音色学习与实时流式处理
优化模型部署与端到端延迟
提供 RESTful API 供前端集成

系统延迟可控制在 250ms 以内，支持自定义音色学习，适用于直播、虚拟人等实时交互场景。未来可进一步扩展支持跨语言变声和情感保留等高级功能。

使用 SpringBoot 简单的集成实时变声功能

https://uniomo.com/archives/shi-yong-springboot-jian-dan-de-ji-cheng-shi-shi-bian-sheng-gong-neng

作者

雨落秋垣

发布于

2025年10月23日

许可协议

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