跳到主要内容
警告

本教程是社区贡献的内容,不由 Open WebUI 团队提供支持。它仅作为如何根据您的特定用例自定义 Open WebUI 的演示。想要贡献?请查阅贡献教程。

使用 Docker 将 openedai-speech 集成到 Open WebUI 中

什么是 openedai-speech

信息

openedai-speech 是一个与 OpenAI 音频/语音 API 兼容的文本转语音服务器。

它提供 /v1/audio/speech 端点,并提供免费、私有的文本转语音体验以及自定义语音克隆功能。此服务与 OpenAI 没有任何关联,也不需要 OpenAI API 密钥。

要求

  • 您的系统上已安装 Docker
  • Open WebUI 运行在 Docker 容器中
  • 对 Docker 和 Docker Compose 有基本了解

选项 1:使用 Docker Compose

步骤 1:为 openedai-speech 服务创建一个新文件夹

创建一个新文件夹,例如 openedai-speech-service,用于存储 docker-compose.ymlspeech.env 文件。

步骤 2:从 GitHub 克隆 openedai-speech 仓库

git clone https://github.com/matatonic/openedai-speech.git

这将把 openedai-speech 仓库下载到您的本地机器,其中包括 Docker Compose 文件(docker-compose.ymldocker-compose.min.ymldocker-compose.rocm.yml)以及其他必要文件。

步骤 3:将 sample.env 文件重命名为 speech.env(如需自定义)

openedai-speech 仓库文件夹中,创建一个名为 speech.env 的新文件,内容如下:

TTS_HOME=voices
HF_HOME=voices
#PRELOAD_MODEL=xtts
#PRELOAD_MODEL=xtts_v2.0.2
#PRELOAD_MODEL=parler-tts/parler_tts_mini_v0.1
#EXTRA_ARGS=--log-level DEBUG --unload-timer 300
#USE_ROCM=1

步骤 4:选择一个 Docker Compose 文件

您可以使用以下任何 Docker Compose 文件:

步骤 4:构建所选的 Docker 镜像

在运行 Docker Compose 文件之前,您需要构建 Docker 镜像:

  • Nvidia GPU(支持 CUDA):
docker build -t ghcr.io/matatonic/openedai-speech .
  • AMD GPU(支持 ROCm):
docker build -f Dockerfile --build-arg USE_ROCM=1 -t ghcr.io/matatonic/openedai-speech-rocm .
  • 仅限 CPU,无 GPU(仅限 Piper):
docker build -f Dockerfile.min -t ghcr.io/matatonic/openedai-speech-min .

步骤 5:运行正确的 docker compose up -d 命令

  • Nvidia GPU(支持 CUDA):运行以下命令以分离模式启动 openedai-speech 服务
docker compose up -d
  • AMD GPU(支持 ROCm):运行以下命令以分离模式启动 openedai-speech 服务
docker compose -f docker-compose.rocm.yml up -d
  • ARM64(Apple M 系列、树莓派):在此处 XTTS 仅支持 CPU 且速度会非常慢。您可以对 XTTS 使用支持 CPU 的 Nvidia 镜像(慢),或使用仅限 Piper 的镜像(推荐)
docker compose -f docker-compose.min.yml up -d
  • 仅限 CPU,无 GPU(仅限 Piper):对于仅支持 Piper 的最小 docker 镜像(< 1GB vs. 8GB)
docker compose -f docker-compose.min.yml up -d

这将以分离模式启动 openedai-speech 服务。

选项 2:使用 Docker Run 命令

您还可以使用以下 Docker run 命令以分离模式启动 openedai-speech 服务

  • Nvidia GPU (CUDA):运行以下命令构建并启动 openedai-speech 服务
docker build -t ghcr.io/matatonic/openedai-speech .
docker run -d --gpus=all -p 8000:8000 -v voices:/app/voices -v config:/app/config --name openedai-speech ghcr.io/matatonic/openedai-speech
  • ROCm (AMD GPU):运行以下命令构建并启动 openedai-speech 服务

要启用 ROCm 支持,请在 speech.env 文件中取消注释 #USE_ROCM=1 行。

docker build -f Dockerfile --build-arg USE_ROCM=1 -t ghcr.io/matatonic/openedai-speech-rocm .
docker run -d --privileged --init --name openedai-speech -p 8000:8000 -v voices:/app/voices -v config:/app/config ghcr.io/matatonic/openedai-speech-rocm
  • 仅限 CPU,无 GPU(仅限 Piper):运行以下命令构建并启动 openedai-speech 服务
docker build -f Dockerfile.min -t ghcr.io/matatonic/openedai-speech-min .
docker run -d -p 8000:8000 -v voices:/app/voices -v config:/app/config --name openedai-speech ghcr.io/matatonic/openedai-speech-min

步骤 6:配置 Open WebUI 使用 openedai-speech 进行 TTS

openedai-tts

打开 Open WebUI 设置,导航到 **管理面板 > 设置 > 音频** 下的 TTS 设置。添加以下配置:

  • API 基础 URLhttp://host.docker.internal:8000/v1
  • API 密钥sk-111111111(注意,这是一个虚拟 API 密钥,因为 openedai-speech 不需要 API 密钥。您可以在此字段中使用任何值,只要填写即可。)

步骤 7:选择一个声音

在管理面板中相同的音频设置菜单中的“TTS 声音”下,您可以从 openedai-speech 支持的以下选项中设置要使用的“TTS 模型”。这些模型的声音针对英语进行了优化。

  • tts-1tts-1-hdalloyechoecho-altfableonyxnovashimmertts-1-hd 可配置;默认使用 OpenAI 样本)

步骤 8:按下“保存”应用更改并开始享受自然的声音

按下“保存”按钮,将更改应用到您的 Open WebUI 设置。刷新页面以使更改完全生效,并在 Open WebUI 中享受使用 openedai-speech 集成,通过文本转语音以自然的声音朗读文本回复。

模型详情:

openedai-speech 支持多种文本转语音模型,每种模型都有其自身的优势和要求。以下模型可用:

  • Piper TTS(非常快,在 CPU 上运行):通过 voice_to_speaker.yaml 配置文件使用您自己的 Piper 声音。此模型非常适合需要低延迟和高性能的应用。Piper TTS 也支持多语言声音。
  • Coqui AI/TTS XTTS v2(快,但需要约 4GB GPU 显存和支持 CUDA 的 Nvidia GPU):此模型使用 Coqui AI 的 XTTS v2 语音克隆技术生成高质量声音。虽然它需要更强大的 GPU,但它提供出色的性能和高质量音频。Coqui 也支持多语言声音。
  • Beta 版 Parler-TTS 支持(实验性,较慢):此模型使用 Parler-TTS 框架生成声音。虽然目前处于测试阶段,但它允许您描述说话者声音非常基本的特征。每次生成的声音会略有不同,但应与提供的说话者描述相似。有关如何描述声音的灵感,请参阅 Text Description to Speech

故障排除

如果在将 openedai-speech 与 Open WebUI 集成时遇到任何问题,请遵循以下故障排除步骤:

  • 验证 openedai-speech 服务:确保 openedai-speech 服务正在运行,并且 docker-compose.yml 文件中指定的端口已暴露。
  • 检查 host.docker.internal 的访问:验证从 Open WebUI 容器内部可以解析主机名 host.docker.internal。这是必要的,因为 openedai-speech 通过您 PC 上的 localhost 暴露,但 open-webui 通常无法从其容器内部访问它。您可以向 docker-compose.yml 文件添加一个卷,以便将主机上的文件挂载到容器,例如,挂载到 openedai-speech 将提供服务的目录。
  • 检查 API 密钥配置:确保 API 密钥设置为虚拟值或实际上留空,因为 openedai-speech 不需要 API 密钥。
  • 检查语音配置:验证您尝试用于 TTS 的声音存在于您的 voice_to_speaker.yaml 文件中,并且相应的文件(例如,语音 XML 文件)位于正确的目录中。
  • 验证语音模型路径:如果您在加载语音模型时遇到问题,请仔细检查 voice_to_speaker.yaml 文件中的路径是否与您的语音模型的实际位置匹配。

其他故障排除技巧

  • 检查 openedai-speech 日志中可能指示问题所在的错误或警告。
  • 验证 docker-compose.yml 文件已针对您的环境正确配置。
  • 如果您仍然遇到问题,请尝试重新启动 openedai-speech 服务或整个 Docker 环境。
  • 如果问题持续存在,请查阅 openedai-speech GitHub 仓库或在相关的社区论坛寻求帮助。

常见问题

如何控制生成音频的情感范围?

目前没有直接机制来控制生成音频的情感输出。某些因素,如大小写或语法,可能会影响输出音频,但内部测试结果不一。

语音文件存储在哪里?配置文件呢?.

配置文件定义了可用声音及其属性,存储在配置卷中。具体来说,默认声音在 voice_to_speaker.default.yaml 中定义。

其他资源

有关配置 Open WebUI 使用 openedai-speech 的更多信息,包括设置环境变量,请参阅 Open WebUI 文档

有关 openedai-speech 的更多信息,请访问GitHub 仓库

如何向 openedai-speech 添加更多声音: Custom-Voices-HowTo

注意

您可以将 docker-compose.yml 文件中的端口号更改为任何可用且开放的端口,但请务必相应地更新 Open WebUI 管理员音频设置中的 API 基础 URL。