# azuretts-python

**Repository Path**: hedali/azuretts-python

## Basic Information

- **Project Name**: azuretts-python
- **Description**: Azure TTS Python 工具
这是一个命令行工具，用于将文本转换为语音，使用 Azure 官方SDK。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-09-30
- **Last Updated**: 2025-10-08

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# Azure TTS Python 工具

这是一个命令行工具，用于将文本转换为语音，使用 Azure 认知服务。

## 依赖安装

使用以下命令安装所需依赖：

```bash
pip install -r requirements.txt
```

## 打包为可执行文件

### Windows系统
```bash
pyinstaller main.spec
```

### Linux/macOS系统
```bash
pyinstaller main.spec
```

生成的可执行文件位于 `dist/main` (Linux/macOS) 或 `dist/main.exe` (Windows)

## 使用 Docker 打包

您可以使用 Docker 在任何平台上构建此应用程序的可执行文件。我们提供了多种构建选项以确保在不同Linux发行版上的兼容性：

### 标准构建（推荐用于大多数Linux发行版）
```bash
docker build -t azure-tts .
```

### Alpine Linux构建（更小的镜像）
```bash
docker build -f Dockerfile.alpine -t azure-tts:alpine .
```

### 构建完成后提取可执行文件
```bash
# 标准构建
docker run --rm -v $(pwd)/dist:/dist azure-tts cp -r /app/dist /dist
```

### 直接运行应用程序
```bash
docker run --rm azure-tts --text <base64_encoded_text> --key <azure_subscription_key> --endpoint <azure_endpoint>
```

## Docker运行模式（推荐在Linux上使用）

在Linux系统上，使用Docker方式运行本工具是最为稳定的选择，原因如下：

1. **环境隔离**：Docker容器提供了一个独立的运行环境，避免了与宿主机系统的依赖冲突
2. **跨发行版兼容性**：无论宿主机是Ubuntu、CentOS还是其他Linux发行版，Docker容器都能保证一致的运行环境
3. **避免GLIBC兼容性问题**：容器内使用固定的库版本，避免了不同Linux发行版间GLIBC版本差异导致的问题
4. **资源管理**：可以通过Docker的资源限制功能控制应用程序使用的内存和CPU
5. **易于部署**：一次构建，到处运行，简化了部署流程

### 持久化容器运行方式

为了避免每次运行都创建新容器，推荐使用持久化容器方式：

```bash
# 启动一个长期运行的容器
docker run -d --name azuretts-app -v $(pwd)/output:/app/output azure-tts tail -f /dev/null

# 在已存在的容器中执行TTS命令
docker exec azuretts-app python main.py --text <base64_encoded_text> --key <azure_subscription_key> --endpoint <azure_endpoint> --fileName /app/output/audio.mp3

# 完成所有操作后停止容器
docker stop azuretts-app
```

### 使用Docker Compose管理（推荐）

创建`docker-compose.yml`文件来简化管理：

```yaml
version: '3.8'
services:
  azuretts:
    build: .
    image: azuretts:latest
    volumes:
      - ./output:/app/output
```

使用方法：
```bash
# 构建服务
docker-compose build

# 运行TTS命令
docker-compose run --rm azuretts python main.py --text <base64_encoded_text> --key <azure_subscription_key> --endpoint <azure_endpoint> --fileName /app/output/audio.mp3
```

## Alpine Linux 兼容性说明

在使用 Dockerfile.alpine 构建镜像时，可能会遇到 Azure SDK 依赖包兼容性问题。这是因为：

1. Alpine Linux 使用 musl libc 而不是标准的 glibc
2. 某些 Python 包（如 azure-cognitiveservices-speech）可能没有提供 Alpine 兼容的预编译版本

为了解决这个问题，我们在 Dockerfile.alpine 中添加了额外的构建工具和依赖项，包括：
- g++ 编译器
- linux-headers 内核头文件
- libc-dev C库开发文件

这些工具允许在 Alpine 环境中从源码编译 Azure SDK 包。

## 构建速度优化

为了加快Docker镜像构建速度，我们采取了以下优化措施：

1. 使用国内镜像源加速基础镜像拉取
2. 配置国内APT/APK软件源加速系统依赖安装
3. 使用国内PyPI镜像源加速Python包安装

如果构建仍然较慢，可以考虑以下替代方案：

1. **多阶段构建缓存**：
   ```bash
   # 构建时使用缓存
   docker build -t azure-tts --build-arg BUILDKIT_INLINE_CACHE=1 .
   ```

2. **使用构建缓存**：
   ```bash
   # 使用Docker缓存层加速构建
   docker build -t azure-tts --cache-from azure-tts .
   ```

3. **本地打包**：
   ```bash
   # 在本地环境中直接打包
   pip install -r requirements.txt
   pyinstaller main.spec
   ```

## 网络问题解决方案

如果在构建 Docker 镜像时遇到网络连接问题，可以尝试以下解决方案：

1. 使用国内镜像源：
   ```bash
   # 使用国内Docker镜像加速器
   docker build --build-arg HTTP_PROXY=http://your-proxy:port -t azure-tts .
   ```

2. 预先拉取基础镜像：
   ```bash
   docker pull docker.1ms.run/library/python:3.9-slim
   docker tag docker.1ms.run/library/python:3.9-slim python:3.9-slim
   ```

3. 使用本地已有的Python环境打包：
   ```bash
   pip install -r requirements.txt
   pyinstaller main.spec
   ```

## 跨Linux发行版兼容性说明

为了确保在不同Linux发行版上的兼容性，我们提供了以下解决方案：

1. **标准构建**：使用Debian作为基础镜像，兼容大多数现代Linux发行版

这些构建方式可以解决以下兼容性问题：
- 不同Linux发行版间的glibc版本差异
- 系统库依赖问题
- 架构兼容性问题

## 使用方法

### Windows
```bash
main.exe --text <base64_encoded_text> --key <azure_subscription_key> --endpoint <azure_endpoint> [--fileName <output_file>]
```

### Linux/macOS
```bash
./main --text <base64_encoded_text> --key <azure_subscription_key> --endpoint <azure_endpoint> [--fileName <output_file>]
```

参数说明：
- `--text` 或 `-t`: 要转换的文本（需要 Base64 编码）
- `--key` 或 `-k`: Azure 语音服务订阅密钥
- `--endpoint` 或 `-e`: Azure 语音服务终结点
- `--fileName` 或 `-f`: 输出文件名（可选，默认为 output.mp3）

## 并发调用

该工具支持并发调用，每个进程会生成独立的日志文件以避免冲突。

## 返回码

- 0: 成功
- 1: 语音合成失败
- 2: 参数错误（如 Base64 解码失败）
- 3: 未预期的错误

## 跨平台支持

本工具支持在Windows、Linux和macOS上运行和打包。spec文件已针对不同平台进行了优化，可以自动检测操作系统并包含相应的二进制依赖。