xiaozhi-server-go项目中的TTS文本过滤机制优化

xiaozhi-server-go项目中的TTS文本过滤机制优化

在智能语音交互系统中，文本转语音(TTS)模块对输入文本的预处理至关重要。xiaozhi-server-go项目近期针对Markdown格式符号的过滤问题进行了优化，这是一个值得关注的技术改进。

问题背景

在语音交互场景中，用户输入的文本常常包含各种格式标记符号。当这些符号被直接传递给TTS引擎时，会导致不自然的语音输出。例如，Markdown中的星号(*)会被朗读为"星号"而非作为强调标记处理。

技术挑战

处理格式化文本时面临几个关键挑战：

1. 需要区分功能性标记和实际内容
2. 保留必要的停顿符号(如句号、逗号)
3. 处理不同来源的文本格式差异
4. 保持处理效率不影响实时交互

解决方案

xiaozhi-server-go项目采用了分层过滤策略：

1. 基础符号过滤层：移除Markdown特有的格式符号(**、*等)
2. 语义保留层：识别并保留标点符号等影响语音表达的要素
3. 上下文感知层：根据对话上下文智能判断符号的处理方式

实现细节

优化后的系统实现了以下改进：

• 建立符号白名单机制，明确区分需要保留和过滤的字符
• 引入正则表达式匹配，高效处理多种格式变体
• 添加预处理日志，便于调试和问题追踪
• 优化处理流程，确保低延迟响应

实际效果

经过优化后，系统能够正确处理类似"3. 查看帮助文档："这样的文本，在去除Markdown标记的同时保留数字编号和标点符号，使TTS输出更加自然流畅。

最佳实践建议

对于类似系统的开发者，建议：

1. 建立完善的符号分类体系
2. 实现可配置的过滤规则
3. 添加详细的处理日志
4. 定期更新符号库以适应新出现的格式

这种文本预处理机制的优化不仅提升了用户体验，也为后续的语音交互功能扩展奠定了良好基础。