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# TakwayAI后端
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### 项目架构
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AI后端使用fastapi框架，采用分层架构
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TakwayAI/
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├── app/
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│ ├── __init__.py # 应用初始化和配置
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│ ├── main.py # 应用启动入口
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│ ├── models/ # 数据模型定义
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│ │ ├── __init__.py
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│ │ ├── models.py # 数据库定义
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│ ├── schemas/ # 请求和响应模型
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│ │ ├── __init__.py
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│ │ ├── user_schemas.py # 用户相关schema
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│ │ └── ... # 其他schema
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│ ├── controllers/ # 业务逻辑控制器
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│ │ ├── __init__.py
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│ │ ├── user_controllers.py # 用户相关控制器
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│ │ └── ... # 其他控制器
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│ ├── routes/ # 路由和视图函数
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│ │ ├── __init__.py
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│ │ ├── user_routes.py # 用户相关路由
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│ │ └── ... # 其他路由
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│ ├── dependencies/ # 依赖注入相关
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│ │ ├── __init__.py
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│ │ ├── database.py # 数据库依赖
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│ │ └── ... # 其他依赖
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│ └── exceptions/ # 自定义异常处理
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│ ├── __init__.py
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│ └── ... # 自定义异常类
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├── tests/ # 测试代码
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│ ├── __init__.py
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| └── ...
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├── config/ # 配置文件
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│ ├── __init__.py
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│ ├── production.py # 生产环境配置
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│ ├── development.py # 开发环境配置
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│ └── ... # 其他环境配置
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├── utils/ # 工具函数和辅助类
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│ ├── __init__.py
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│ ├── stt # 语音转文本工具函数
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│ ├── tts # 语音合成工具函数
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│ └── ... # 其他工具函数
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├── main.py #启动脚本
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├── app.log # 日志文件
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├── Dockerfile # 用于构建Docker镜像的Dockerfile
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├── requirements.txt # 项目依赖列表
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└── README.md # 项目说明文件
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### 项目部署
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#### (1) 将项目clone到本地:
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``` shell
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git clone http://43.132.157.186:3000/killua/TakwayPlatform.git
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```
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#### (2) 安装依赖
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创建虚拟环境
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``` shell
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conda create -n takway python=3.9
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conda activate takway
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```
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安装依赖
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``` shell
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cd TakwayPlatform/
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pip install -r requirements.txt
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```
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#### (3) 安装openvoice
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如果你的本地环境可以科学上网，则直接运行下面两行指令
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``` shell
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pip install git+https://github.com/myshell-ai/MeloTTS.git
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python -m unidic download
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```
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如果不能科学上网
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则先运行
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``` shell
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pip install git+https://github.com/myshell-ai/MeloTTS.git
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```
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1. unidic安装
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然后手动下载[unidic.zip](https://cotonoha-dic.s3-ap-northeast-1.amazonaws.com/unidic-3.1.0.zip)，并手动改名为unidic.zip
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这边以miniconda举例，如果用的是conda应该也是一样的
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将unidic.zip拷贝入~/miniconda3/envs/takway/lib/python3.9/site-packages/unidic
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cd进入~/miniconda3/envs/takway/lib/python3.9/site-packages/unidic
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vim download.py
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将函数download_version()中除了最后一行全部注释掉，并且把最后一行的download_and_clean()的两个参数任意修改，比如"hello","world"
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再将download_and_clean()函数定义位置，注释掉该函数中的download_process()行
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运行`python -m unidic download`
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2. huggingface配置
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运行命令
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```shell
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pip install -U huggingface_hub
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export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
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```
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最好把`export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com`写入~/.bashrc，不然每次重启控制台终端就会失效
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3. nltk_data下载
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在/miniconda3/envs/takway/下创建nltk_data文件夹
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在nltk_data文件夹下创建corpora和taggers文件夹
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手动下载[cmudict.zip](https://raw.githubusercontent.com/nltk/nltk_data/gh-pages/packages/corpora/cmudict.zip)和[averaged_perceptron_tragger.zip](https://raw.githubusercontent.com/nltk/nltk_data/gh-pages/packages/taggers/averaged_perceptron_tagger.zip)
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将cmudict.zip放入corpora文件夹下
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将averaged_perceptron_tragger.zip放入taggers文件夹下
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#### (4) 安装FunASR
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本项目使用的FunASRE在github上的FunASR的基础上做了一些修改
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``` shell
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git clone http://43.132.157.186:3000/gaohz/FunASR.git
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cd FunASR/
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pip install -v -e .
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```
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#### (5) 修改配置
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1. 安装mysql，在mysql中创建名为takway的数据库
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2. 安装redis，将密码设置为takway
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3. 打开config中的development.py文件修改mysql和redis连接字符串
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#### (6) 导入vits模型
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在utils/tts/目录下，创建vits_model文件夹
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从[链接](https://huggingface.co/spaces/zomehwh/vits-uma-genshin-honkai/tree/main/model)下载 vits_model并放入该文件夹下，只需下载config.json和G_953000.pth即可
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#### (7) 启动程序
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``` shell
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cd TakwayPlatform
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python main.py
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```
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