Qwen3-TTS — Streaming-API (Token-Stream → Audio)

WebSocket-Endpoint, um Text inkrementell (z. B. Token für Token aus einem LLM) zu senden und Audio satzweise und chunked zurückzubekommen. Der Server puffert den einströmenden Text, segmentiert ihn an Satz-/Teilsatzgrenzen und synthetisiert jeden Abschnitt, sobald er vollständig ist.

Endpunkte & Auth

	Lokal	Extern
WebSocket	`ws://localhost:8091/v1/audio/speech/stream`	`wss://qwen3-tts.aquantico.de/v1/audio/speech/stream`
REST (Vollausgabe)	`http://localhost:8091/v1/audio/speech`	`https://qwen3-tts.aquantico.de/v1/audio/speech`
Health / Modelle	`…/health`, `…/v1/models`	dito

Auth (nur extern): Header Authorization: Bearer <TOKEN>. Lokal ist kein Token nötig.
TLS (extern): Das Zertifikat ist self-signed → Client-Zertifikatsprüfung ggf. deaktivieren (curl -k, bzw. ssl.CERT_NONE in Python). Intern kein TLS.
Audioformat: 24 000 Hz, mono, 16-bit PCM (little-endian). Bei response_format: "wav" kommt pro Satz eine komplette WAV-Datei; bei "pcm" rohe PCM-Chunks (ohne Header).

Protokoll

Eine WebSocket-Verbindung = eine Session. Ablauf:

Client → Server (JSON-Textframes)

session.config — genau einmal, als allererste Nachricht (Timeout 10 s):

{
  "type": "session.config",
  "model": "Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-CustomVoice",
  "voice": "Ryan",
  "language": "German",
  "response_format": "pcm",
  "stream_audio": true,
  "split_granularity": "sentence"
}

input.text — beliebig viele; je Nachricht ein Token/Fragment/Satz (max. 128 KB je Frame):
```
{"type": "input.text", "text": "Hallo"}
{"type": "input.text", "text": ", wie geht es "}
{"type": "input.text", "text": "Ihnen?"}
```
Der Server hängt alles an einen Puffer an und löst Synthese aus, sobald eine Satz-/Teilsatzgrenze erkannt wird. Unvollständige Reste bleiben gepuffert. Max. 30 s Pause zwischen zwei Nachrichten (idle timeout).
input.done — Eingabe beendet; verbleibender Pufferinhalt wird noch synthetisiert, dann folgt session.done.

Server → Client

Nachricht	Inhalt
`audio.start` (JSON)	`{"type":"audio.start","sentence_index":0,"sentence_text":"…","format":"pcm","sample_rate":24000}` — Beginn eines Satzes. `sample_rate` nur bei PCM-Streaming.
(Binärframe)	Audio-Bytes. Bei `stream_audio:true` + `pcm` mehrere Chunks, die schon während der Generierung kommen. Bei `wav` ein vollständiger WAV-Block.
`audio.done` (JSON)	`{"type":"audio.done","sentence_index":0}` — Satz fertig.
`session.done` (JSON)	`{"type":"session.done","total_sentences":N}` — Session fertig.
`error` (JSON)	`{"type":"error","message":"…"}`

`session.config` — Felder

Feld	Default	Beschreibung
`model`	—	Modell-ID (wird validiert).
`voice`	(modellabh.)	Eingebauter Sprecher, z. B. `Ryan`, `Aiden`, `Vivian` (CustomVoice).
`language`	`Auto`	z. B. `German`, `English`.
`task_type`	`CustomVoice`	`CustomVoice` \| `VoiceDesign` \| `Base`.
`instructions`	—	Natürlichsprachliche Stil-/Emotionssteuerung (z. B. „sachlich, ruhig").
`response_format`	`wav`	`pcm` (für echtes Low-Latency-Streaming empfohlen) oder `wav`.
`stream_audio`	`false`	`true` = Audio-Chunks während der Generierung; `false` = ganzer Satz auf einmal.
`split_granularity`	`sentence`	`sentence` oder `clause` (an Kommas etc. → noch kleinere Stücke, niedrigere Latenz).
`speed`	`1.0`	Sprechtempo.
`max_new_tokens`	(modellabh.)	Obergrenze Token.
`initial_codec_chunk_frames`	(deploy-cfg)	Größe des ersten Audio-Chunks (Latenz-Tuning).
`ref_audio` / `ref_text`	—	Referenz für Voice-Clone (`Base`-Task; nur mit klon-fähigem Modell).
`speaker_embedding`	—	Fester 2048-dim-Stimmvektor (1.7B) für konstantes Timbre.
`x_vector_only_mode`	—	Klon nur über x-Vector (ohne ICL-Transkript).

Segmentierung & Stimm-Konsistenz

Synthese erfolgt pro Segment (Satz bzw. Teilsatz). split_granularity: "clause" senkt die Latenz, erzeugt aber mehr Segmentgrenzen.
⚠️ Drift: Jedes Segment wird unabhängig generiert; Stimmlage/Stimmung können zwischen Segmenten leicht schwanken (gemessen ~11 % F0-Streuung). Temperatur senken hilft nicht. Gegenmittel: (a) mehr Text pro Segment bündeln, (b) Timbre über einen festen speaker_embedding verankern (Base-Modell nötig).

Gemessene Latenz

Pfad	Time-to-first-audio	Hinweis
Lokal, 1 Stream	~0,16 s	ab Satzende
Lokal, 8 parallele Streams	~0,23 s	TTFT lastunabhängig stabil
Extern (WSS, Token-Stream à 0,12 s)	~1,6 s gesamt	inkl. Token-Eintrudeln + Netz; ~0,3 s ab Satzende

Python-Beispiel (Token-Stream → PCM)

import asyncio, json, ssl, inspect, websockets

WSS   = "wss://qwen3-tts.aquantico.de/v1/audio/speech/stream"
TOKEN = "<BEARER_TOKEN>"

def connect():
    ctx = ssl.create_default_context()
    ctx.check_hostname = False                 # self-signed cert
    ctx.verify_mode = ssl.CERT_NONE
    hdr = {"Authorization": f"Bearer {TOKEN}"}
    params = inspect.signature(websockets.connect).parameters
    key = "additional_headers" if "additional_headers" in params else "extra_headers"
    return websockets.connect(WSS, max_size=None, ssl=ctx, **{key: hdr})

async def speak(token_iter):
    async with connect() as ws:
        await ws.send(json.dumps({
            "type": "session.config",
            "model": "Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-CustomVoice",
            "voice": "Ryan", "language": "German",
            "response_format": "pcm", "stream_audio": True,
        }))

        async def reader():
            async for m in ws:
                if isinstance(m, (bytes, bytearray)):
                    handle_pcm(m)              # an Player/Buffer geben (24kHz mono s16le)
                else:
                    msg = json.loads(m)
                    if msg["type"] == "session.done": return
                    if msg["type"] == "error": raise RuntimeError(msg["message"])

        rt = asyncio.create_task(reader())
        for tok in token_iter:                 # Tokens direkt aus dem LLM
            await ws.send(json.dumps({"type": "input.text", "text": tok}))
        await ws.send(json.dumps({"type": "input.done"}))
        await rt

def handle_pcm(chunk: bytes):
    ...  # z.B. sounddevice / Datei / Web-Client

Wichtige Limits

session.config muss innerhalb 10 s kommen, sonst Abbruch.
Max. 30 s Pause zwischen Nachrichten (idle timeout).
session.config ≤ 4 MB (für große ref_audio-Payloads), input.text ≤ 128 KB pro Frame.

6.7 KiB Raw Blame History