PaddleSpeech/demos/TTSAndroid

语音合成 Java API Demo 使用指南

在 Android 上实现语音合成功能，此 Demo 有很好的易用性和开放性，如在 Demo 中跑自己训练好的模型等。

本文主要介绍语音合成 Demo 运行方法。

如何运行语音合成 Demo

环境准备

1. 在本地环境安装好 Android Studio 工具，详细安装方法请见 Android Stuido 官网。
2. 准备一部 Android 手机，并开启 USB 调试模式。开启方法: 手机设置 -> 查找开发者选项 -> 打开开发者选项和 USB 调试模式。

注意：

如果您的 Android Studio 尚未配置 NDK ，请根据 Android Studio 用户指南中的安装及配置 NDK 和 CMake 内容，预先配置好 NDK 。您可以选择最新的 NDK 版本，或者使用 Paddle Lite 预测库版本一样的 NDK。

部署步骤

1. 用 Android Studio 打开 TTSAndroid 工程。
2. 手机连接电脑，打开 USB 调试和文件传输模式，并在 Android Studio 上连接自己的手机设备（手机需要开启允许从 USB 安装软件权限）。

注意：

1. 如果您在导入项目、编译或者运行过程中遇到 NDK 配置错误的提示，请打开 File > Project Structure > SDK Location，修改 Andriod NDK location 为您本机配置的 NDK 所在路径。
2. 如果您是通过 Andriod Studio 的 SDK Tools 下载的 NDK (见本章节"环境准备")，可以直接点击下拉框选择默认路径。
3. 还有一种 NDK 配置方法，你可以在 TTSAndroid/local.properties 文件中手动添加 NDK 路径配置 nkd.dir=/root/android-ndk-r20b
4. 如果以上步骤仍旧无法解决 NDK 配置错误，请尝试根据 Andriod Studio 官方文档中的更新 Android Gradle 插件章节，尝试更新 Android Gradle plugin 版本。

3. 点击 Run 按钮，自动编译 APP 并安装到手机。(该过程会自动下载 Paddle Lite 预测库和模型，需要联网) 成功后效果如下：
   • pic 1：APP 安装到手机。
   • pic 2：APP 打开后的效果，在下拉框中选择待合成的文本。
   • pic 3：合成后点击按钮播放音频。

更新预测库

• Paddle Lite 项目：https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite。

参考 Paddle Lite 源码编译文档，编译 Android 预测库。

• 编译最终产物位于 build.lite.xxx.xxx.xxx 下的 inference_lite_lib.xxx.xxx
• 替换 java 库
  • jar 包 将生成的 build.lite.android.xxx.gcc/inference_lite_lib.android.xxx/java/jar/PaddlePredictor.jar 替换 Demo 中的 TTSAndroid/app/libs/PaddlePredictor.jar。
  • Java so
    • arm64-v8a 将生成的 build.lite.android.armv8.gcc/inference_lite_lib.android.armv8/java/so/libpaddle_lite_jni.so 库替换 Demo 中的 TTSAndroid/app/src/main/jniLibs/arm64-v8a/libpaddle_lite_jni.so。

Demo 内容介绍

先整体介绍下目标检测 Demo 的代码结构，然后介绍 Java 各功能模块的功能。

重点关注内容

1. Predictor.java： 预测代码。

# 位置：
TTSAndroid/app/src/main/java/com/baidu/paddle/lite/demo/tts/Predictor.java

2. fastspeech2_csmsc_arm.nb 和 mb_melgan_csmsc_arm.nb: 模型文件 (opt 工具转化后 Paddle Lite 模型) ，分别来自 fastspeech2_cnndecoder_csmsc_pdlite_1.3.0.zip 和 mb_melgan_csmsc_pdlite_1.3.0.zip。

# 位置：
TTSAndroid/app/src/main/assets/models/cpu/fastspeech2_csmsc_arm.nb
TTSAndroid/app/src/main/assets/models/cpu/mb_melgan_csmsc_arm.nb

3. libpaddle_lite_jni.so、PaddlePredictor.jar：Paddle Lite Java 预测库与 jar 包。

# 位置
TTSAndroid/app/src/main/jniLibs/arm64-v8a/libpaddle_lite_jni.so
TTSAndroid/app/libs/PaddlePredictor.jar

如果要替换动态库 so 和 jar 文件，则将新的动态库 so 更新到 TTSAndroid/app/src/main/jniLibs/arm64-v8a/ 目录下 新的 jar 文件更新到 TTSAndroid/app/libs/ 目录下

4. build.gradle : 定义编译过程的 gradle 脚本。（不用改动，定义了自动下载 Paddle Lite 预测和模型的过程）

# 位置
TTSAndroid/app/build.gradle

如果需要手动更新模型和预测库，则可将 gradle 脚本中的 download* 接口注释即可, 将新的预测库替换至相应目录下

Java 端

• 模型存放，将下载好的模型解压存放在 app/src/assets/models 目录下。

• TTSAndroid Java 包在 app/src/main/java/com/baidu/paddle/lite/demo/tts 目录下，实现 APP 界面消息事件。

• MainActivity 实现 APP 的创建、运行、释放功能，重点关注 onLoadModel 和 onRunModel 函数，实现 APP 界面值传递和推理处理。

  public boolean onLoadModel() {
     return predictor.init(MainActivity.this, modelPath, AMmodelName, VOCmodelName, cpuThreadNum,
             cpuPowerMode);
  }
  
  public boolean onRunModel() {
     return predictor.isLoaded() && predictor.runModel(phones);
  }
  

• SettingActivity 实现设置界面各个元素的更新与显示如模型地址、线程数、输入 shape 大小等，如果新增/删除界面的某个元素，均在这个类里面实现：

  • 参数的默认值可在 app/src/main/res/values/strings.xml 查看
  • 每个元素的 ID 和 value 是对应 app/src/main/res/xml/settings.xml 和 app/src/main/res/values/string.xml 文件中的值
  • 这部分内容不建议修改，如果有新增属性，可以按照此格式进行添加

• Predictor 使用 Java API 实现语音合成模型的预测功能，重点关注 init、和 runModel 函数，实现 Paddle Lite 端侧推理功能：

  // 初始化函数，完成预测器初始化
  public boolean init(Context appCtx, String modelPath, String AMmodelName, String VOCmodelName, int cpuThreadNum, String cpuPowerMode);
  // 模型推理函数
  public boolean runModel(float[] phones);
  

代码讲解 （使用 Paddle Lite Java API 执行预测）

Android 示例基于 Java API 开发，调用 Paddle Lite Java API 包括以下五步。更详细的 API 描述参考：Paddle Lite Java API 。

如何更新模型和输入

更新模型

1. 将优化后的模型存放到目录 TTSAndroid/app/src/main/assets/models/cpu/ 下，可任意换成 released_model.md 中的 *_pdlite_*.zip/*_arm.nb 格式的声学模型和声码器，注意更换声学模型需要对应修改 TTSAndroid/app/src/main/java/com/baidu/paddle/lite/demo/tts/MainActivity.java 中的 sentencesToChoose 数组。
2. 如果模型名字跟工程中模型名字一模一样，即均是使用fastspeech2_csmsc_arm.nb （假设声学模型的 phone_id_map.txt 也一样）和 mb_melgan_csmsc_arm.nb ，则代码不需更新；否则，需要修改 TTSAndroid/app/src/main/java/com/baidu/paddle/lite/demo/tts/MainActivity.java 中的 AMmodelName 和 VOCmodelName：

3. 如果更新模型的输入/输出 Tensor 个数、shape 和 Dtype 发生更新，需要更新文件 TTSAndroid/app/src/main/java/com/baidu/paddle/lite/demo/tts/Predictor.java。

更新输入

本 Demo 不包含文本前端模块，通过下拉框选择预先设置好的文本，在代码中映射成对应的 phone_id，如需文本前端模块请自行处理，可参考：

• C++ 中文前端 lym0302/paddlespeech_tts_cpp
• C++ 英文 g2p yazone/g2pE_mobile

phone_id_map.txt 请参考 fastspeech2_cnndecoder_csmsc_pdlite_1.3.0.zip。

通过 setting 界面更新语音合成的相关参数

setting 界面参数介绍

可通过 APP 上的 Settings 按钮，实现语音合成 Demo 中参数的更新，目前支持以下参数的更新： 参数的默认值可在 app/src/main/res/values/strings.xml 查看

• CPU setting：
  • power_mode 默认是 LITE_POWER_HIGH
  • thread_num 默认是 1

setting 界面参数更新

1. 打开 APP，点击右上角的 : 符合，选择 Settings.. 选项，打开 setting 界面；
2. 再将 setting 界面的 Enable custom settings 选中☑️，然后更新部分参数；
3. 假设更新线程数据，将 CPU Thread Num 设置为 4，更新后，返回原界面，APP 将自动重新加载模型，在下拉框中选择文本会进行合成，合成结束后悔打印 4 线程的耗时和结果

性能优化方法

如果你觉得当前性能不符合需求，想进一步提升模型性能，可参考性能优化文档完成性能优化。

Release

2022-11-29-app-release.apk

More

本 Demo 合并自 yt605155624/TTSAndroid。