Unity--GPT-SoVITS接入、处理GPTAPI的SSE响应流

GPT-SoVITS

GPT-SoVITS- v2（v3也可以，两者对模型文件具有兼容）

点击后会进入新的游览器网页

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看了一圈，发现主要问题集中在模型的训练很需要CPU，也就是模型的制作上，问题很多，如果有现有的模型，直接引用，使用“推理”即可

基于GPT-SoVITS一键包的合成语音基础 - 哔哩哔哩

就比如用GPT-SoVITS 一色彩羽语音模型分享_哔哩哔哩_bilibili

这个up主练出来的模型

自己要做的其实就很少了

导入之后重启webui.bat

再开启TTS推理WebUI，就进入了UI界面，自己点击交互设置，然后产出结果可以直接用

但这是SoVITS的界面交互，想在unity里使用，必须要用提供的API（不同于网络API的本地API，不需要联网，可以直接处理）

【unity+gpt-sovits接口集成】AI二次元小姐姐项目集成gpt-sovits的api模块，可以实现局域网的丝滑互动了_哔哩哔哩_bilibili

这个up的项目现在也在维护，进项目里了解是可以的，但是在里面的使用过程总是有一些报错，想解决比较麻烦

但是还是可以了解重要的区域是哪一块，哪里要改

而且up对功能的拆分也很不错，LLM类和TTS类分开，大概率是用了继承，然后下面的多个模型都可以使用，在各自里写网络传递请求的方法

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GPT-SoVITS教程5-如何调用API_哔哩哔哩_bilibili

ViTS的Api调用，是和webui分开的一种更偏向接口功能切割，整块提供的，所以只需要api.bat文件打开，就可以连接api了

对于这个http

http://localhost:9880/docs用这个代替才能进fastapi

然后就进入了api的模块，，这里有参数设置然后自动生成请求格式的

这里的路径是可以填绝对路径的

prompt都是传入的材料的

之后的text则是需要生成的文本、语言(再后面的可以调整也可以不动）

api的格式，，在这生成的是一模一样的

URL 传输时，会对特殊字符进行 百分号编码（Percent-Encoding），比如：

\（反斜杠） → %5C
:（冒号） → %3A
日文、中文等非 ASCII 字符 会用 UTF-8 编码 转成 %E7%等形式
空格 → %20

所以会出现乱码一样的情况，但是信息没有变

把这一段直接粘贴到游览器，可以直接得到生成的音频文件，

(换行清晰格式
localhost:9880/
?refer_wav_path=D%3A%5CBaiduNetdiskDownload%5CUnity_Related%5CIroha%5C参考音频%5C测试参考音频%5C001.私としては奉仕部が協力してくれるのが一番%E3%80%80面倒がないんです.wav
&prompt_text=私としては奉仕部が協力してくれるのが一番%E3%80%80面倒がないんです
&prompt_language=日文
&text=コネクタの使い方すら知らないなんてバカなの？
&text_language=日文
&top_k=15
&top_p=1
&temperature=1
&speed=1

TITS里的切分，是为了生成的时候不跳字吞字而切分的

但是默认的基础api里是不切分的，很容易出现问题

那问题来了，我要怎么整合到unity里用，通过这个网站上的这种格式简化肯定不现实

下面是api的注释内容，

基于 HTTP 请求的语音合成 API，支持 GET 和 POST 请求，并返回音频流或 JSON 结果。

在 Unity 里调用它，需要构建 HTTP 请求 并处理 返回的音频数据。

简单测试的，用GET 请求，参数放在 URL 里（可见），要传的数据量少
URL 可直接访问，可以用浏览器打开测试

POST 请求，参数放在请求体里（Body），不会出现在 URL，不能用游览器打开
适用于复杂请求（大数据/JSON）浏览器不会缓存，数据不会暴露在 URL
支持 JSON、文件上传等复杂数据

直接按照api注释里的来不行

在unity中要使用http，在这里改成allow，，默认是为了安全不允许使用的

改了之后，就可以收到并和api产生交互了

本来以为这些填进去的东西一次只能一填，但并不是这样的

这个网站是api文档，，对传输的输入字符串的格式规则的介绍

并没有什么很复杂的地方

要做的是在unity的C#脚本里调用传入这段字符串的时候，这段字符串是符合格式的，是可以丢给UnityWebRequest去做访问请求，并且拿到返回的数据的

也就是说，在APi文档介绍下，我复制这种格式，然后把需要的部分变成变量，其实就已经可以做到APi较好的交互了

现在unity里已经可以发出声音了，，不过这个效果的确是一言难尽，

原来那些B站上发视频这么像的，都是自己一句一句挑最好的表现出来，，

那确实很肝，

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处理GPTAPI的SSE响应流

功能是串通了，可以做到输入文本并且朗读出来了

但是没有使用流，等待文本彻底发回----将文本整个进行TTS，有较长的等待周期，（对于DeepSeek这点更加严重，GPT回复的相对更快，两者的API文档差距并没有很多，接下来还是以GPT的API调用来develop）

为了改进，所以先去了解一下gpt的api调用里，是怎么规定实现流的传输的

想让GPT一边生成文本，TTS立刻解析并且读出来

对于这个的解决方案就是多种的

比如GPT每生成一段文本到逗号和句号的位置，TTS就拆开了一段，并且解析成需要播放的资源

GPT生成文本的速度一般快于TTS转--读的速度，那是否需要一个queue来装载后续的每个文件，然后一直播放？这样会不会出现语句衔接不自然的问题？（但现在主要是解决等待问题，这一方面可以不考虑）

先是得到SSE的响应，这在OpenAI的API请求上有变化

下面是第一次成功用cmd接收了SSE响应的格式

curl -N -X POST "https://api.openai.com/v1/chat/completions" ^
  -x http://127.0.0.1:7890 ^
  -H "Authorization: Bearer sk-你的API密钥" ^
  -H "Content-Type: application/json" ^
  -H "Accept: text/event-stream" ^
  -H "Cache-Control: no-cache" ^
  -d "{ \"model\": \"gpt-4o\", \"messages\": [ { \"role\": \"user\", \"content\": \"和我讲讲陶喆是谁\" } ], \"stream\": true }"

这里坑最多的还是curl的测试，对语法的忽视，而这一点AI同样经常忽视

换行符，在很多地方粘贴为了美观会自动加上（或者自动删除没有内容的连续空格），这就让curl真的没有用都浑然不知，，比如我粘贴到了CSDN上，然后再复制，就不能在cmd窗口运行了

所以很有必要了解cmd的书写规则

cmd 把 Enter 解析为命令的结束换行必须用^(^ 后面不能有多余的空格)

路径中有空格，必须用双引号包裹（ -d 里JSON 里的空格不影响）

curl 允许多个空格，但少部分情况下会出现问题，

出现More？的时候才是说明你是想为了美观用 ^换行了，本质上还是一串黏在一起的

在之后的测试里（注意这里^后面的空格是为了分开，在cmd里绝对不能加）

-X POST 并不必要特意声明post请求类型

-N 也不必要特意声明是（逐行读取流式数据，对于curl）

-x http://127.0.0.1:7890 ^ 至关重要这段对代理的引用，在cmd里curl发送请求给服务器（应该是cmd自己的问题，curl总是不按照代理的来走，手动set Proxy代理也出问题）

-H "Accept: text/event-stream" ^ 这个也并不重要，可以去掉

-H "Cache-Control: no-cache" ^ 这句也不重要（大部分应该都是openai的api网站已经配置好了）

最后保留的的确只有官方文档里的了curl请求格式了(注意一下换行符和空格）

-------curl可以访问之后，是想c#如何可以接收这种持久输出的格式--

可以接受响应了（apikey的粘贴复制容易出现一些莫名其妙的误差，会提示unauthorized就说明响应是没问题的，只是apikey有格式的问题，去了解一下key传过来的复制粘贴会不会额外动里面的数据）

在请求根据官方api格式发了之后，

 目前接受响应的办法，但是这些都是一次性发送到unity的，没有做到逐条更新
 var response = await httpClient.PostAsync(apiUrl, new StringContent(jsondata, Encoding.UTF8, "application/json"));
        Debug.Log(response.StatusCode);
        Debug.Log(response.Content.ReadAsStringAsync().Result);
        using (var stream = await response.Content.ReadAsStreamAsync())
        using (var reader = new StreamReader(stream, Encoding.UTF8))
        {
            string line;
            while ((line = await reader.ReadLineAsync()) != null)
            {
                if (line.StartsWith("data:"))
                {
                    string data = line.Substring(5);
                    // 在这里处理接收到的数据
                    Debug.Log(data);
                }
            }
        }

完结，HttpClient.SendAsync 方法 (System.Net.Http) | Microsoft Learn

的确是因为httpclient本身的方法里没有可以设置接受请求头就返回的方法

要换成SendAsync（HttpRequestMessage requst）

必须自己构建这个Message的内部消息，让httpclient帮忙发送

整个完整的函数，在各个类功能正常运行的情况下逻辑一定是没问题的（如果有问题就检查自己的httpclient要不要额外设置代理Proxy，还有就是apikey的复制粘贴可能自动修改内容的问题）

 async Task GetChatStream(string userInput)
    {
        // 请求的 JSON 数据
        var requestData = new
        {
            model = "gpt-4",
            messages = new[]
            {
                new { role = "system",content = CharacterSetting },
                new { role = "user", content = userInput }

            },
            stream = true
        };
        string jsondata = JsonConvert.SerializeObject(requestData);
        // Print the complete request in a format that can be used directly with curl
        //string curlCommand = $"curl -X POST \"{apiUrl}\" -H \"Authorization: Bearer {apiKey}\" -H \"Content-Type: application/json\" -d '{jsondata}'";
        Debug.Log("jsondataBody_Ready");

        var httpRequestMessage = new HttpRequestMessage(HttpMethod.Post, apiUrl)
        {
            Content = new StringContent(jsondata, Encoding.UTF8, "application/json")
        };
        httpRequestMessage.Headers.TryAddWithoutValidation("Authorization", $"Bearer {apiKey}");
        //*****************************************
        var response = await httpClient.SendAsync(httpRequestMessage, HttpCompletionOption.ResponseHeadersRead);
        Debug.Log("response.StatusCode:" + response.StatusCode);
        //Debug.Log(response.Content.ReadAsStringAsync().Result);
        using (var stream = await response.Content.ReadAsStreamAsync())
        {
          //  Debug.Log("stream");
            using (var reader = new StreamReader(stream, Encoding.UTF8))
            {
               // Debug.Log("reader");
                string line;
                while ((line = await reader.ReadLineAsync()) != null)
                {
                  //  Debug.Log("line");
                    if (line.StartsWith("data:"))
                    {
                        string chunkdata = line.Substring(5);
                        // 在这里处理接收到的数据
                        var openAIChunk = JsonConvert.DeserializeObject<OpenAIChunk>(chunkdata);
                        Debug.Log(openAIChunk.Choices[0].Delta.Content);
                        text.text += openAIChunk.Choices[0].Delta.Content;
                    }
                }
            }
        }
    }