基于 CosyVoice2-0.5B 的分布式语音合成服务，提供完善的多进程管理、自动故障恢复和 RESTful API 接口。

如下内容基于 Ai 生成。

本系统采用分布式多进程架构，通过 Redis 消息队列实现任务分发和状态管理，主要包含三个核心组件：

• 基于 FastAPI 的异步 HTTP 服务
• 负责请求验证、任务分发和结果聚合
• 进程生命周期管理和健康监控
• GPU 资源分配和部署计划计算

• 单进程运行，全局唯一
• 长文本归一化和智能分句
• 子任务生成和分发
• 轻量级前端处理器，显存占用低

• 多进程并行运行，绑定到不同 GPU
• 加载 CosyVoice2 模型执行推理
• 预加载提示音，支持零样本克隆
• 自动重试机制和死信队列管理

客户端请求
    |
    v
[API 服务]
    | - 验证 API Key
    | - 创建任务 ID
    v
[Redis: SPLITTER_TASK_QUEUE]
    |
    v
[Splitter 进程]
    | - 文本分割
    | - 生成子任务
    v
[Redis: WORKER_TASK_QUEUE]
    |
    v
[Worker 进程池] (GPU-0, GPU-1, ...)
    | - 并行合成
    | - 保存结果
    v
[Redis: 完成通知]
    |
    v
[API 服务]
    | - 音频合并
    | - 返回下载 URL
    v
客户端接收结果

• 进程异常自动监测和重启
• 处理中任务自动恢复到队列
• 失败重试机制（可配置次数和延迟）
• 死信队列记录永久失败任务

• 显存感知部署：根据 GPU 可用显存动态分配进程
• 均匀分配模式：多进程平均分布到各 GPU
• 单进程绑定单 GPU，避免资源竞争

• 基于 Redis 的可靠队列机制
• BRPOPLPUSH 原子操作保证任务不丢失
• Pub/Sub 实现进程间通信
• 结果自动过期清理（TTL）

• 广播停止信号到所有子进程
• 等待处理中任务完成
• 强制终止未响应进程
• 确保资源正确释放

• NVIDIA GPU（支持 CUDA）
• 单模型建议显存：5GB+
• 多进程部署建议：16GB+ 显存

• Python 3.8+
• CUDA 11.0+
• Redis 5.0+

fastapi
uvicorn[standard]
pydantic
pydantic-settings
redis
torch
torchaudio
librosa
numpy
hyperpyyaml
pynvml

git clone <repository_url>
cd reCosyVoiceService

pip install -r requirements.txt

将 CosyVoice2-0.5B 预训练模型放置到指定目录：

pretrained_models/CosyVoice2-0.5B/

根据配置文件准备音色提示音：

prompts/
├── default_female.wav
├── announcer_male.wav
└── ...

确保 Redis 服务正常运行：

redis-server

复制配置模板并编辑：

cp env.example .env

编辑 .env 文件（参考配置说明章节）。

python main.py

服务默认运行在 http://0.0.0.0:8000。

# 模型路径
MODEL_PATH="pretrained_models/CosyVoice2-0.5B"

# GPU 显存管理
# 正数：每个模型需要的显存（MB），用于显存感知部署
# -1：均匀分配模式
GPU_MEMORY_PER_MODEL_MB=5000

# 工作进程总数
NUM_MODELS=8

PROMPTS_CONFIG='[
    {
        "name": "announcer_female",
        "path": "prompts/default_female.wav",
        "text": "这是提示音对应的原始文本内容"
    },
    {
        "name": "announcer_male",
        "path": "prompts/announcer_male.wav",
        "text": "提示音文本内容"
    }
]'

REDIS_HOST="localhost"
REDIS_PORT=6379
REDIS_DB=0
REDIS_PREFIX="cosyvoice:"
RESULT_EXPIRY_SECONDS=3600

# 失败重试次数
WORKER_RETRY_ATTEMPTS=3

# 重试延迟（秒）
WORKER_RETRY_DELAY_SECONDS=2

# API 密钥白名单（JSON 数组）
VALID_API_KEYS='["admin", "key1", "key2"]'

STATIC_DIR="static/audio"
TEMP_AUDIO_DIR="static/audio/temp_chunks"
TEMP_VOICE_DIR="static/audio/temp_voices"

curl http://localhost:8000/

响应示例：

{
  "status": "就绪",
  "available_voices": ["announcer_female", "announcer_male"]
}

curl http://localhost:8000/voices

响应示例：

["announcer_female", "announcer_male", "meta1"]

curl -X POST http://localhost:8000/synthesize \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "apikey": "admin",
    "target": "这是需要合成的文本内容",
    "voice": "announcer_female"
  }'

响应示例：

{
  "download_url": "http://localhost:8000/audio/550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000.wav",
  "processing_time_seconds": 5.42,
  "num_chunks": 3
}

curl -X POST http://localhost:8000/synthesize \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "apikey": "admin",
    "target": "这是需要合成的文本内容",
    "voice_url": "https://example.com/sample_audio.wav",
    "voice_prompt_text": "这是示例音频的原始文本内容"
  }'

服务日志输出格式：

[时间戳] [日志级别] [模块名] [进程ID] 日志内容

关键日志：

• 进程启动：Starting Splitter... / Starting Worker-GPU{id}-{idx}...
• 进程重启：Restarting Worker-GPU{id}-{idx} after unexpected exit
• 任务恢复：Recovered N pending tasks from processing queue
• 任务失败：Task failed after X attempts, moving to dead letter queue

# 待分割任务
redis-cli LLEN cosyvoice:splitter_tasks

# 待合成任务
redis-cli LLEN cosyvoice:worker_tasks

# 死信队列
redis-cli LLEN cosyvoice:dead_letter_queue

# 列出所有处理队列
redis-cli KEYS "cosyvoice:processing:*"

# 查看特定处理队列长度
redis-cli LLEN cosyvoice:processing:worker-0

# 获取最新失败任务
redis-cli LINDEX cosyvoice:dead_letter_queue 0

# 查看所有失败任务
redis-cli LRANGE cosyvoice:dead_letter_queue 0 -1

# 实时监控 GPU 使用情况
nvidia-smi -l 1

# 查看显存占用
nvidia-smi --query-gpu=index,name,memory.used,memory.total --format=csv

• 多卡均衡：设置 GPU_MEMORY_PER_MODEL_MB=-1
• 显存优化：设置 GPU_MEMORY_PER_MODEL_MB 为实际模型显存需求
• 进程数量：NUM_MODELS 设置为 GPU 总显存/单模型显存

• 增加 NUM_MODELS 提高并发能力
• 调整 WORKER_RETRY_ATTEMPTS 平衡容错性和响应速度
• 增加 RESULT_EXPIRY_SECONDS 避免频繁清理缓存

API 请求默认超时 600 秒，适用于长文本合成。如需调整，修改 api/main.py 中 synthesize_audio 函数的超时参数。

检查项：

1. Redis 连接是否正常
2. 模型文件路径是否正确
3. 提示音文件是否存在
4. GPU 是否可用（nvidia-smi）
5. CUDA 环境变量是否正确

检查项：

1. 查看死信队列：redis-cli LRANGE cosyvoice:dead_letter_queue 0 -1
2. 检查 Worker 进程日志
3. 验证提示音文件格式和内容
4. 确认 GPU 显存充足

可能原因：

1. GPU 显存不足，OOM
2. 模型加载失败
3. Redis 连接不稳定
4. 系统资源耗尽

• FastAPI：高性能异步 Web 框架
• Uvicorn：ASGI 服务器
• Pydantic：数据验证和配置管理

• Redis：任务队列和状态存储
• Pub/Sub：进程间通信

• PyTorch：神经网络推理引擎
• CosyVoice2-0.5B：语音合成模型
• torchaudio：音频张量处理

• librosa：音频分析和处理
• 采样率：22050 Hz
• 格式：WAV（PCM 16-bit）

• multiprocessing：Python 多进程
• pynvml：NVIDIA GPU 监控

• hyperpyyaml：YAML 配置解析
• numpy：数值计算

1. 高吞吐量：多进程并行合成，充分利用多卡 GPU
2. 容错性强：进程自动重启、任务自动恢复、失败重试机制
3. 可扩展性：支持动态调整进程数量，水平扩展能力强
4. 低延迟：异步处理、提示音预加载、结果缓存
5. 运维友好：详细日志、Redis 监控、优雅关闭

请遵循 CosyVoice 官方项目的开源协议。

如有问题或建议，请提交 Issue 或 Pull Request。