树莓派极速部署ChatTTS-ui：打造低功耗语音合成服务节点-优快云博客

树莓派极速部署ChatTTS-ui：打造低功耗语音合成服务节点

【免费下载链接】ChatTTS-ui 匹配ChatTTS的web界面和api接口项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/ChatTTS-ui

你是否曾想过在资源受限的树莓派上运行高性能语音合成服务？本文将带你实现这一目标，通过优化部署方案，让ChatTTS-ui在树莓派上稳定运行，为智能家居、物联网设备提供本地化语音交互能力。

部署环境准备

树莓派部署需满足以下硬件要求：

树莓派4B/5（推荐4GB以上内存）
至少16GB Class10 microSD卡
5V/3A电源适配器
可选散热片或风扇（长时间运行时）

系统环境配置：

# 更新系统
sudo apt update && sudo apt upgrade -y

# 安装基础依赖
sudo apt install -y python3 python3-venv python3-pip git ffmpeg

项目构建与优化

源码获取与依赖调整

克隆项目仓库：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/ChatTTS-ui.git chat-tts-ui
cd chat-tts-ui

修改requirements.txt文件，注释掉CUDA相关依赖，保留CPU版本：

Flask
ipython
modelscope
numpy==1.26.4
numba
einops
tqdm
omegaconf>=2.3.0
torch>=2.1.0  # 移除CUDA版本限定
python-dotenv
requests
soundfile
tokenizers
transformers==4.41.1
vector-quantize-pytorch
vocos
waitress
pybase16384
pynini==2.1.5; sys_platform == 'linux'
WeTextProcessing; sys_platform == 'linux'
nemo_text_processing; sys_platform == 'linux'
av
pydub
pandas

Docker容器化部署

使用CPU优化的Docker配置文件docker-compose.cpu.yaml：

services:
  chat-tts-ui:
    build:
      context: .
      dockerfile: Dockerfile.cpu
    container_name: chat-tts-ui
    restart: always
    volumes:
      - "./:/app"
    ports:
      - 9966:9966
    user: "${UID}:${GID}"
    environment:
      LOG_LEVEL: DEBUG
      WEB_ADDRESS: 0.0.0.0:9966
    command: python3 app.py

构建并启动容器：

# 构建镜像
docker compose -f docker-compose.cpu.yaml build

# 启动服务
docker compose -f docker-compose.cpu.yaml up -d

# 查看日志
docker compose logs -f --no-log-prefix

模型下载与配置

首次启动服务会自动下载模型文件，若因网络问题下载失败，可手动下载后放置到asset/目录：

手动下载地址：

GitHub下载地址: https://github.com/jianchang512/ChatTTS-ui/releases/download/v1.0/all-models.7z
百度网盘下载地址: https://pan.baidu.com/s/1yGDZM9YNN7kW9e7SFo8lLw?pwd=ct5x

下载后解压并复制模型文件：

# 安装解压工具
sudo apt install -y p7zip-full

# 解压模型文件
7z x all-models.7z -o./asset

# 设置权限
sudo chmod -R 755 ./asset

性能优化策略

内存占用优化

修改app.py文件，添加模型加载参数：

# 在模型加载部分添加
model = ChatTTS(
    device="cpu",
    compile=False,  # 禁用Torch编译加速
    low_cpu_mem_usage=True
)

创建交换空间（当内存不足时）：

# 创建2GB交换文件
sudo dd if=/dev/zero of=/swapfile bs=1M count=2048
sudo mkswap /swapfile
sudo swapon /swapfile

# 设置开机自动挂载
echo '/swapfile none swap sw 0 0' | sudo tee -a /etc/fstab

服务自动启动配置

创建系统服务文件：

sudo nano /etc/systemd/system/chat-tts.service

添加以下内容：

[Unit]
Description=ChatTTS UI Service
After=network.target

[Service]
User=pi
WorkingDirectory=/home/pi/chat-tts-ui
ExecStart=/usr/bin/docker compose -f docker-compose.cpu.yaml up
Restart=always

[Install]
WantedBy=multi-user.target

启用并启动服务：

sudo systemctl enable chat-tts
sudo systemctl start chat-tts

功能验证与使用

本地测试

访问Web界面：在浏览器中输入http://树莓派IP:9966，出现ChatTTS-ui界面即表示部署成功。

API接口测试：

curl -X POST http://localhost:9966/tts \
  -H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" \
  -d "text=欢迎使用树莓派语音合成服务&voice=2222&temperature=0.3"

语音合成效果示例

生成的语音文件默认保存在listen-speaker/目录，可通过以下命令播放测试：

aplay listen-speaker/*.wav

常见问题解决

启动失败排查

查看服务日志：

sudo journalctl -u chat-tts -f

模型下载问题参考asset/模型下载说明.txt文件。

性能瓶颈突破

若合成速度过慢，可修改配置文件降低采样率：

# 在合成参数中添加
params = {
    "sample_rate": 22050,  # 降低采样率
    "batch_size": 1
}

应用场景拓展

智能家居集成

通过API接口与Home Assistant集成，实现语音控制反馈：

# Home Assistant自动化示例
service: rest_command.chat_tts
data:
  text: "温度已调整到26度"
  voice: 6653

物联网设备语音交互

结合MQTT协议，实现设备状态播报：

import paho.mqtt.client as mqtt
import requests

def on_message(client, userdata, msg):
    text = f"设备{msg.topic}状态更新为{msg.payload.decode()}"
    requests.post("http://localhost:9966/tts", data={"text": text})

client = mqtt.Client()
client.on_message = on_message
client.connect("mqtt_broker_ip", 1883, 60)
client.subscribe("device/#")
client.loop_forever()

部署总结与展望

通过本文方法，我们成功在树莓派上部署了ChatTTS-ui语音合成服务，主要完成了：

系统环境配置与依赖安装
Docker容器化部署与优化
模型下载与配置
性能优化与服务自启动
功能验证与应用场景拓展

未来可进一步探索的优化方向：

模型量化压缩（INT8精度转换）
语音合成任务队列管理
WebRTC实时语音合成支持

项目完整文档可参考README.md，更多问题解答请查阅faq.md。

点赞收藏本教程，关注后续优化方案更新！如有部署问题，欢迎在项目讨论区交流。

【免费下载链接】ChatTTS-ui 匹配ChatTTS的web界面和api接口项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/ChatTTS-ui

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考