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dsLightRag/Test/TTS/T3_TTS_Pipeline.py

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+import asyncio
+import os
+import sys
+import uuid
+
+# 添加路径以导入其他模块
+sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
+from T1_LLM import stream_and_split_text
+from T2_StreamingVolanoTTS import StreamingVolcanoTTS
+
+
+async def streaming_tts_pipeline(prompt, audio_callback):
+    """
+    流式TTS管道：获取LLM流式输出并断句，然后使用TTS合成语音
+    
+    Args:
+        prompt: 提示文本
+        audio_callback: 音频数据回调函数
+    """
+    # 1. 获取LLM流式输出并断句
+    text_stream = stream_and_split_text(prompt)
+    
+    # 2. 初始化TTS处理器
+    tts = StreamingVolcanoTTS()
+    
+    # 3. 流式处理文本并生成音频
+    await tts.synthesize_stream(text_stream, audio_callback)
+
+
+def save_audio_callback(output_dir=None):
+    """
+    创建一个音频回调函数，用于保存音频数据到文件
+    
+    Args:
+        output_dir: 输出目录，默认为当前文件所在目录下的output文件夹
+    
+    Returns:
+        音频回调函数
+    """
+    if output_dir is None:
+        output_dir = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "output")
+    
+    # 确保输出目录存在
+    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
+    
+    def callback(audio_data):
+        # 生成文件名
+        filename = f"pipeline_tts_{uuid.uuid4().hex[:8]}.wav"
+        filepath = os.path.join(output_dir, filename)
+        
+        # 保存音频文件
+        with open(filepath, "wb") as f:
+            f.write(audio_data)
+        
+        print(f"音频片段已保存到: {filepath} ({len(audio_data)} 字节)")
+    
+    return callback
+
+
+async def test_pipeline():
+    """
+    测试流式TTS管道
+    """
+    # 创建音频回调函数
+    audio_handler = save_audio_callback()
+    
+    # 测试提示
+    prompt = "请详细解释一下量子力学的基本原理，包括波粒二象性、不确定性原理和薛定谔方程。"
+    
+    print("开始测试流式TTS管道...")
+    print(f"测试提示: {prompt}")
+    print("等待LLM生成文本并转换为语音...")
+    
+    # 运行管道
+    await streaming_tts_pipeline(prompt, audio_handler)
+    
+    print("流式TTS管道测试完成！")
+
+
+def main():
+    """
+    主函数，运行测试
+    """
+    asyncio.run(test_pipeline())
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()