Échecs avec la sortie MP3 Azure Text-to-Speech à mi-processus : erreur de serveur interne de l'API Python

Défis liés à l'intégration de l'API Azure TTS

L’utilisation du service Text-to-Speech (TTS) d’Azure avec les voix OpenAI Neural non-HD a entraîné des problèmes inattendus. Bien que le service fonctionne bien dans Speech Studio d'Azure, son comportement dans les implémentations d'API Python personnalisées peut être imprévisible.

En particulier, certains utilisateurs constatent des achèvements partiels du rendu audio, avec une « erreur interne du serveur » arrêtant brusquement la sortie. Ces échecs surviennent souvent au milieu d’un mot, coupant les données vocales générées.

Cette incohérence, où le même fichier SSML fonctionne dans Speech Studio mais échoue via le SDK Python, soulève des inquiétudes concernant les erreurs de délai d'attente et les facteurs en temps réel affectant la synthèse.

En analysant les fichiers journaux, il est clair qu'il existe des avertissements spécifiques et des traces détaillées indiquant des problèmes de délai d'attente, même si la configuration du SDK semble correcte. Comprendre la racine de ces erreurs est essentiel pour résoudre le problème.

Résolution des erreurs de délai d'attente de l'API Azure TTS et de synthèse partielle

Les scripts Python fournis sont conçus pour gérer les problèmes de l'API Azure Text-to-Speech (TTS), en particulier lorsque la synthèse vocale est interrompue, provoquant des sorties MP3 incomplètes. Le premier script utilise le Kit de développement logiciel Azure pour envoyer le langage SSML (Speech Synthesis Markup Language) à l'API de manière asynchrone. Cette approche asynchrone est cruciale car elle permet des requêtes non bloquantes, empêchant le programme de se bloquer en attendant la réponse de l'API. Fonctions clés comme talk_ssml_async() assurez-vous que SSML est envoyé efficacement au service Azure. Cette commande, associée au obtenir() fonction, récupère le résultat une fois la synthèse terminée, permettant la gestion des erreurs si le processus expire ou ne parvient pas à se terminer.

De plus, le script inclut un mécanisme de nouvelle tentative, grâce auquel la synthèse peut être tentée plusieurs fois si elle échoue initialement. Ceci est réalisé en parcourant un nombre défini de tentatives et en utilisant temps.sommeil() pour introduire un délai avant de réessayer. Ce délai est crucial car il évite de surcharger l'API de requêtes et permet la récupération du système en cas de problèmes temporaires. Le script arrête de tenter une fois le nombre maximum de tentatives atteint, fournissant des informations indiquant si la synthèse a réussi ou non. Cette logique de nouvelle tentative est particulièrement utile dans les environnements où les échecs intermittents sont courants, permettant d'éviter les échecs permanents dus à des problèmes temporaires.

Le deuxième script introduit une solution plus complexe utilisant filetage. Dans ce cas, la synthèse vocale est gérée par un thread séparé, permettant un meilleur contrôle du timeout. Le threading.Thread() La fonction crée un processus séparé pour gérer l'entrée SSML, tandis que thread.join() garantit que le programme principal attend la fin de la synthèse vocale ou que le délai d'attente spécifié soit atteint. Cela garantit que si la synthèse prend trop de temps, le système peut passer à un mécanisme de secours. L'avantage de cette approche est que l'application principale continue de fonctionner, évitant ainsi les blocages qui pourraient survenir en raison de requêtes API de longue durée ou bloquées.

Pour améliorer encore la résilience du script, fil._stop() est utilisé pour forcer l'arrêt du thread s'il dépasse le délai d'attente défini. Ceci est essentiel pour gérer les cas où le processus de synthèse reste bloqué ou ne répond plus, car cela permet au programme de passer à une solution de secours sans attendre indéfiniment. Dans les deux scripts, une gestion minutieuse des erreurs et une conception modulaire rendent le code facilement réutilisable et adaptable à différents scénarios TTS, garantissant une sortie audio fiable même dans des conditions difficiles.

# Importing necessary Azure SDK libraries
from azure.cognitiveservices.speech import SpeechConfig, SpeechSynthesizer, AudioConfig
from azure.cognitiveservices.speech.audio import AudioOutputStream
import time
# Function to synthesize speech from SSML with retries and error handling
def synthesize_speech_with_retries(ssml_file, output_file, retries=3):
    speech_config = SpeechConfig(subscription="YourSubscriptionKey", region="YourRegion")
    audio_config = AudioConfig(filename=output_file)
    synthesizer = SpeechSynthesizer(speech_config=speech_config, audio_config=audio_config)
    attempt = 0
    while attempt < retries:
        try:
            with open(ssml_file, "r") as file:
                ssml_content = file.read()
            result = synthesizer.speak_ssml_async(ssml_content).get()
            if result.reason == ResultReason.SynthesizingAudioCompleted:
                print("Speech synthesized successfully.")
                break
            else:
                print(f"Error during synthesis: {result.error_details}")
        except Exception as e:
            print(f"Exception occurred: {str(e)}")
            time.sleep(2)  # Wait before retrying
        attempt += 1
        if attempt == retries:
            print("Max retries reached. Synthesis failed.")
# Example call
synthesize_speech_with_retries("demo.xml", "output.mp3")

# Importing necessary libraries
import threading
from azure.cognitiveservices.speech import SpeechSynthesizer, SpeechConfig, AudioConfig
# Fallback speech synthesizer for timeout handling
def fallback_speech_synthesizer(ssml, output_file):
    speech_config = SpeechConfig(subscription="YourSubscriptionKey", region="YourRegion")
    audio_config = AudioConfig(filename=output_file)
    synthesizer = SpeechSynthesizer(speech_config=speech_config, audio_config=audio_config)
    try:
        result = synthesizer.speak_ssml_async(ssml).get()
        if result.reason == ResultReason.SynthesizingAudioCompleted:
            print("Fallback synthesis successful.")
    except Exception as e:
        print(f"Error during fallback: {e}")
# Timeout handler
def timeout_handler(ssml, output_file, timeout_seconds=10):
    thread = threading.Thread(target=fallback_speech_synthesizer, args=(ssml, output_file))
    thread.start()
    thread.join(timeout_seconds)
    if thread.is_alive():
        print("Timeout reached, switching to fallback.")
        thread._stop()  # Stopping the original thread
# Example use
timeout_handler("demo.xml", "output.mp3")

Comprendre les délais d'attente et les performances dans l'API Azure Text-to-Speech

Un aspect clé de l’API Azure TTS, en particulier lorsqu’elle est utilisée via le SDK Python, est la gestion efficace des délais d’attente. Le service peut parfois rencontrer des retards dus à des facteurs tels que l'instabilité du réseau ou les limites de performances de l'API. Ceci est particulièrement pertinent pour le Niveau F1, où les utilisateurs peuvent rencontrer des ralentissements occasionnels, en particulier lors du rendu de fichiers SSML plus volumineux ou de l'utilisation de voix neuronales non HD plus avancées. Ces voix nécessitent plus de puissance de traitement, ce qui augmente la probabilité d'un rendu partiel ou de délais d'attente, comme le montrent les journaux d'erreurs fournis.

Pour optimiser les performances et réduire les risques d'expiration, une stratégie consiste à diviser les entrées SSML plus longues en morceaux plus petits et gérables. En traitant des sections de texte plus petites, vous pouvez éviter d'atteindre les limites des facteurs en temps réel ou de dépasser les intervalles d'images. Cette méthode permet également plus de contrôle sur le flux de synthèse et peut aider à éviter le problème des « données partielles reçues ». De plus, l'amélioration de la gestion des erreurs, comme l'utilisation de nouvelles tentatives ou la mise en œuvre d'un processus de secours, garantit que le service reste résilient même lorsque des erreurs se produisent.

Un autre aspect important à considérer est l’environnement dans lequel l’API est appelée. Des problèmes tels que les délais d'attente peuvent provenir de problèmes d'infrastructure locale, tels qu'une latence élevée ou une bande passante limitée. Tester le même SSML à l'aide d'Azure Studio de parole (qui fonctionne sans problème) suggère que les problèmes ne sont peut-être pas liés au SSML lui-même mais à la manière dont l'API Python interagit avec le service dans des conditions spécifiques. L’optimisation de l’environnement de déploiement peut donc améliorer les performances.