dsh-sovits-tts
把 so-vits-svc 的音色模型接进 DeepSeek Harness（DSH）：
每条回答的图标行多一个喇叭按钮，点一下就用你自己的角色音色把这条回答读出来。
Windows 桌面端插件 + 本地 Python 推理引擎。本仓库不包含任何模型权重。
icon
它做什么
回答正文 ──► edge-tts / Windows SAPI 合成中性女声 ──► 16 kHz 单声道
──► so-vits-svc 32k 转换音色（HuBERT-Soft 内容特征 + parselmouth f0）
──► 32 kHz wav ──► 浏览器 blob 播放（可拖动进度、可同时只播一条）
-
喇叭按钮注册在 conversation.chat.assistant-actions（order 30，排在复制/点赞/点踩之后）。
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输入框下方有音色下拉（conversation.composer.dock），选好即存。
-
设置里有一整页「语音朗读」（settings.section），调音色 / 音调 / 语速 / 音量 / 源语音 / 字数上限 / 高级路径与端口。
-
宿主按需拉起 Python worker（pythonw.exe，不弹黑窗口），空闲时也能手动重启或关闭。
-
发到 QQ 也能是语音：见下面「发到 QQ 当语音」。
-
日语口癖读法：罗马字口癖会先改写成对应的日文，只把这一小段交给日语源语音合成，再和前后中文源音频拼起来一起过音色转换——所以听着是「ですわ」而不是「de su wa」。
| 文本里写的 | 读成 |
|---|
desuwa / desu wa / DESUWA | ですわ |
desu no / desuno | ですの |
nanodesu | なのです |
arimasu wa / arimasuwa | ありますわ |
desu（单独一个词） | です |
已经是假名的（ですわ 等）原样保留。中文源语音读假名会直接输出空文件，所以这些片段必须换日语源语音；离线 SAPI 兜底时它们改读回罗马字。
发到 QQ 当语音
配合 QQ 桥插件（如 dsh-qq-bridge + NapCat / OneBot 11）使用时，可以让部分要发到 QQ 的文字变成语音条：
QQ 桥 ──POST /send_*_msg──► 本插件的中转（默认 127.0.0.1:3002）
│ 掷骰子 / 判长度
│ 命中就合成 wav ──► record 段（base64）
▼
NapCat（127.0.0.1:3000）──► QQ
- 只做透传 + 改写：中转对 OneBot 的其它接口原样转发，所以聊天记录轮询、图片、登录信息查询都不受影响。
- 改写只发生在
send_private_msg / send_group_msg 上；文字段被换成 record 段，图片段原样保留。
- 两个闸：概率（默认 30%）、单条字数上限（默认 200 字）；超长或没掷中就照旧发文字。
- 中转常驻：概率设成 0 也只是不发语音，端口不会消失（否则 QQ 桥会连不上）。
- 用法：把 QQ 桥设置里的「NapCat 地址」改成
http://127.0.0.1:3002 即可；改了端口记得同步。
- 判断记录在
%USERPROFILE%\.dsh\sovits-tts\qq-voice.log（每条都写明是发了语音还是文字、为什么）。
仓库结构
| 路径 | 内容 |
|---|
index.js | DSH 插件 Host 半：同源 Fetch 路由 /api/dsh-sovits（health / speak / settings-set / restart / shutdown / client-error）、设置持久化、worker 生命周期 |
client.js | DSH 插件 Client 半：喇叭按钮、音色下拉、设置页 |
locale/, icon.svg, package.json, cordis.patch.yml | bundle 元数据 |
tests/host-check.mjs | 假 ctx + 真 worker 的 Host 半离线自检 |
tests/client-check.mjs | 假 React/浏览器的 Client 半离线自检 |
engine/worker.py | 本地 HTTP worker（GET /health、POST /speak、POST /warm、POST /shutdown） |
engine/engine.py | 推理与合成流水线（分块、语速、音量之外的音调、缓存、显存兜底） |
engine/vendor/ | 从上游 so-vits-svc 复刻的推理代码，见 NOTICE |
engine/test_source.py | 引擎离线自检（不出临时文件、波形非静音） |
安装
1. 环境
- Windows 10/11，NVIDIA 显卡（6 GB 显存够用，实测 RTX 2060 6 GB）
- Python 3.10（3.11+ 会撞
np.int 一类历史问题；3.10 是与 torch 1.13/cu117 配套的版本）
- 一台能连外网的环境（edge-tts 在线取源语音；失败时会自动回退到 Windows SAPI）
cd engine
py -3.10 -m venv venv
.\venv\Scripts\python -m pip install torch==1.13.0+cu117 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
.\venv\Scripts\python -m pip install -r requirements.txt
2. 模型放哪
- HuBERT-Soft：下载
hubert-soft-0d54a1f4.pt
（bshall/hubert releases），放到 engine/models/。
- 音色：每个角色一个目录，里面放
config.json + G_*.pth（32 kHz 模型）。
默认扫描 E:\TOOL\AI\碧蓝档案sovits\0303，用环境变量 SOVITS_MODELS 指到你自己的目录：
setx SOVITS_MODELS "D:\my-voices"
目录名 → 显示名/音调的映射在 engine/engine.py 的 VOICE_META 里；不在表里的目录也会被自动收进列表，显示名就用目录名。
- 目录内自带
hubert-soft-*.pt 的优先用自带的，否则用 engine/models/ 里那份。
- 只支持 32 kHz 的 so-vits-svc 模型（
models.py 里 32000 Hz / upsample_rates [10,8,2,2] 是写死的）。
3. 装插件
把仓库放到任意目录，然后在 DSH 里装本地 bundle（plugin_manager 或设置页的插件列表）：
install_bundle target: link:<本仓库目录>
- 仓库根目录本身就是 bundle（
package.json + cordis.patch.yml），index.js 默认把 worker 目录定成自己旁边的 engine/；如果你的引擎装在别处，改设置页「高级 → worker 目录」即可。
- 装完刷新页面（
Ctrl+R）：回答下方出现喇叭，输入框下方出现音色下拉，设置里多出「语音朗读」。
4. 先用自检确认引擎能跑
cd engine
.\venv\Scripts\python test_source.py
应当打印出「临时目录残留 0」和非静音波形统计。再单独起 worker：
.\venv\Scripts\pythonw worker.py --port 8765
GET http://127.0.0.1:8765/health 应返回 ok/ready/device/voices。
性能（RTX 2060 6 GB 实测）
| 场景 | 音频时长 | 端到端耗时 |
|---|
| 234 字 | 50.9 s | 4.79 s |
| 317 字 | 68.4 s | 5.86 s |
| 380 字（含切模型） | 79.9 s | 8.0 s |
| 同一段再点一次（结果缓存） | — | 0.17 s |
rtf ≈ 0.09。为此做了这些事：
- fp16 推理（
torch.autocast("cuda", float16)，显存 2362 → 1476 MiB）。so-vits 的随机时长预测器带噪声，固定种子后 fp32/fp16 波形相关系数 1.0000，即只快不变声。
torch.backends.cudnn.benchmark = False：每块音频长度都不同，benchmark 会对每个新长度 autotune 1.8–4.8 s，是当时最大的一次性开销。- warmup 用 21 s 音频（不是短音调），把首次显存块分配与 cuDNN 图一次性摊掉。
- edge-tts 对冲取数：同一句两路并发取第一个成功的，最多两轮、总预算 12 s，再不行才回退 SAPI（该接口约 50% 概率抽风）。
- 20 s 分块 + 按语速自适应字数，块大小随语速变化；单块显存超限时自动对半重试。
- 流水线：后台线程并行取源语音，主线程按顺序转码，网络等待被 GPU 计算盖住。
- 结果 LRU 缓存（6 条），重复点同一条回答瞬时返回。
- 音频不落盘：源语音在内存里解码（soundfile
BytesIO，失败走 ffmpeg pipe:0 → pipe:1），只有 SAPI 兜底才写临时 wav 并立即删除；worker 启动时会清扫超过 10 分钟的陈旧临时目录。
- 空闲自动退出：默认 15 分钟没人朗读就自己关掉，把 ~390 MB 内存和 ~2.6 GB 显存还给桌面和游戏；下次点喇叭由宿主自动拉起（设置页可改，0 = 常驻）。
已知限制
- 只支持 32 kHz so-vits-svc 模型；48 kHz 模型的结构不同，用不了。
- Windows 专有的部分：SAPI 离线兜底（comtypes / PowerShell）；其它平台只能走 edge-tts。
- 应用刚启动后第一次点喇叭有 10–20 s 冷启动（要加载 667 MB 的 G 模型 + HuBERT），之后走缓存。
- 长回答只读前 N 字（默认 1200，可在设置页改）。
- 每个音色进程内最多缓存 2 个模型（LRU），切着玩会反复加载。
- 空闲退出之后第一次点喇叭要重新加载模型（10–20 s）；不想等就把设置页的「空闲自动退出」改成 0。
来源与致谢
这不是我从零做出来的东西，推理部分是照着上游复刻 + 修补的，插件与流水线是我加的。
完整的逐文件版权归属见 NOTICE。
- 推理代码：innnky/so-vits-svc 的 32k 分支（SoftVC VITS Singing Voice Conversion，作者 innnky / Jingyi Li，MIT）。
engine/vendor/ 里的 models.py / modules.py / attentions.py / commons.py / hubert/ / vdecoder/hifigan/ 来自该仓库；- 我删掉了训练与训练集相关依赖，重写了
utils.py（只留 f0_to_coarse / load_checkpoint / get_hparams_from_file），把 hifigan/utils.py 里的 matplotlib 改成延迟导入，把 np.int 换成 np.int64。
- 声码器：NSF HiFiGAN，上游引自 openvpi/DiffSinger（so-vits-svc 自带该实现）。
- 内容编码器：HuBERT-Soft，来自 bshall/hubert（模型文件需自行下载，不在本仓库）。
- 源语音：微软 edge-tts 在线接口、Windows SAPI 本地语音。
- 本仓库不含任何音色模型权重（
G_*.pth、hubert-soft-*.pt 都没有传）。
‼ 你训练或使用的角色音色，版权与使用授权归各自权利人；拿别人的模型对外发声前请先取得授权。
更新记录
2026-10-28 v0.1.0 — 首个公开版本：喇叭朗读、音色下拉、设置页（音色/音调/语速/音量/源语音/字数/高级）、pythonw 无窗口、内存取流不落盘、fp16 + 20 s 分块 + 对冲取数提速（rtf 0.09）。2026-10-28 v0.1.1 — 设置页加「空闲自动退出」（默认 15 分钟，环境变量 SOVITS_IDLE_SECONDS），闲置后释放显存与内存；tests/host-check.mjs 的 settings 往返改成原样备份/还原真实配置文件，不再把无关字段重置成默认值。2026-10-28 v0.2.0 — 新增「发到 QQ 当语音」：Host 半起一个 OneBot 透传中转（默认 3002），按概率把 send_private_msg / send_group_msg 的文字段换成 so-vits 合成的 record 段，图片照发；设置页加概率 / 字数上限 / NapCat 地址 / 中转端口四项与监听状态。2026-10-28 v0.2.1 — 设置页打开时重新向宿主取一次设置（之前显示的是页面加载那一刻的快照，手改 settings.json 后界面还是旧值）；用户动过的字段不再被后台快照覆盖。2026-10-28 v0.2.2 — 日语口癖的读法：desuwa / desu no / desuno / nanodesu / arimasu wa / 单独一个 desu 会先改写成对应假名，只给这一小段换日语源语音（ja-JP-NanamiNeural），其余仍用用户选的源语音，拼成同一段源音频后照常过 so-vits 转换。中文源语音读假名会直接输出空文件（实测），所以离线 SAPI 兜底时这些片段改读罗马字。2026-10-28 v0.2.3 — 拼接裁边：每段源音频首尾自带静音（中文句尾约 0.5 s、日语短词前约 0.3 s），直接拼接会在句子中间留出近 1 秒空档。现在拼之前用 _trim_edges() 按「峰值 2% 以下算静音」把每段首尾裁掉、两端各留 6 ms，间隙 30 ms——同一句里「句子→口癖」的空档从 830 ms 降到 40 ms 量级。2026-10-28 v0.2.4 — 停顿做成可调：设置页新增「口癖前停顿」(jaGapMs，0–200 ms，默认 30)，贯穿设置页 → 宿主 /api/dsh-sovits → worker /speak → engine.speak(ja_gap_ms=…)，并计入结果缓存 key（改完立刻重合成）。实测拼缝 ≈ 设定值 + 10~20 ms。
License
MIT，见 LICENSE。
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