叶落花开的博客

发表于2025-04-06|客户端开发文本朗读

要使用 sherpa-onnx 存储库在 iOS 上结合 Swift 实现文本朗读（Text-to-Speech, TTS），需要完成以下步骤。sherpa-onnx 是一个基于 ONNX Runtime 的开源项目，支持离线语音识别和语音合成，适用于多种平台，包括 iOS。以下是具体实现指南：

1. 准备工作

(1) 环境要求

Xcode: 确保已安装最新版本的 Xcode（推荐 15.x 或更高）。
CMake: 用于构建 sherpa-onnx，需要安装 CMake（可以通过 Homebrew 安装：brew install cmake）。
iOS 设备或模拟器: iOS 版本建议 12.0 或更高。
预训练模型: 需要下载适用于 TTS 的 ONNX 模型，例如 VITS 模型。

(2) 下载 sherpa-onnx 源码

从 GitHub 克隆存储库：

git clone https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx.git
cd sherpa-onnx

(3) 下载预训练 TTS 模型

访问 sherpa-onnx 预训练模型页面，选择一个支持你所需语言的 TTS 模型。例如：

下载并解压 VITS 模型（比如vits-zh-aishell3.tar.bz2）：
tar xvf vits-zh-aishell3.tar.bz2
这是一个支持中文的模型，解压后会得到 model.onnx 和 tokens.txt 等文件。

2. 构建 sherpa-onnx for iOS

sherpa-onnx 提供了一个脚本 build-ios.sh 来为 iOS 编译静态库。你需要运行这个脚本生成适用于 iOS 的库文件。

k8s里flannel启动报错:memory.memsw.limit_in_bytes: no such file or directory: unknown

发表于2025-02-26|服务端开发容器技术

k8s的flannel启动报错,查看日志：

kubectl describe pod kube-flannel-ds-v9j5t -n kube-flannel

  Normal   Pulled     39m (x4 over 40m)    kubelet            Container image "docker.io/rancher/mirrored-flannelcni-flannel:v0.20.2" already present on machine
  Normal   Created    39m (x4 over 40m)    kubelet            Created container kube-flannel
  Warning  Failed     39m (x4 over 40m)    kubelet            Error: failed to create containerd task: failed to create shim task: OCI runtime create failed: runc create failed: unable to start container process: error during container init: error setting cgroup config for procHooks process: open /sys/fs/cgroup/memory/kubepods.slice/kubepods-burstable.slice/kubepods-burstable-podfe68f366_ef34_4535_9366_51041b92f3bf.slice/cri-containerd-kube-flannel.scope/memory.memsw.limit_in_bytes: no such file or directory: unknown
  Warning  BackOff    40s (x186 over 40m)  kubelet            Back-off restarting failed container

我们还不知道确切的原因，但它目前发生在 containerd.io 版本：1.6.13 中。

$ containerd --version
containerd containerd.io 1.6.13 78f51771157abb6c9ed224c22013cdf09962315d

解决方法是从版本 1.6.13 重新安装到版本 1.6.12-1。

Mac安装完mysql命令不可用解决方案

发表于2025-02-21|服务端开发数据库

1.在.zshrc以及.bash_profile文件下添加如下内容：

export PATH="${PATH}:/usr/local/mysql/bin"

2.分别执行以下命令

source ~/.zshrc
source ~/.bash_profile

Okhttp3 java.lang.NoSuchFieldError: Companion

发表于2025-02-17|服务端开发Java

使用腾讯的tencentcloud-sdk-java时，启动程序报错：java.lang.NoSuchFieldError: Companion。

报错原因

com.squareup.okio包版本不兼容okhttp3版本

引发这个问题的原因可能和其他SDK包引用冲突

解决办法

1、和冲突的包换个位置，用高版本的okio包即可
2、或者添加依赖冲突的sdk的时候排除指定包即可

如何找到冲突的包

1、使用mvn dependency:tree命令查看Maven项目中的jar包依赖关系

Swift-RealmSwift中实现多表联合查询（二）

发表于2025-02-16|客户端开发Swift开发

swift里的Realm对象，如何实现多表联合查询（使用RealmSwift），以实现类似于mysql的 select a.* from a,b where a.id=b.id and b.name=? 呢？

一.`A` 和 `B` 没有关系

如果 A 和 B 之间没有直接的关系，可以通过手动查询和过滤来实现联合查询。

数据模型

import RealmSwift

class A: Object {
    @Persisted var id: Int
    @Persisted var name: String
    // 其他字段...
}

class B: Object {
    @Persisted var id: Int
    @Persisted var name: String
    // 其他字段...
}

查询实现

let realm = try! Realm()

// 目标 name
let targetName = "someName"

// 1. 查询 B 中符合条件的 id
let bResults = realm.objects(B.self).filter("name == %@", targetName)

// 2. 提取 B 中符合条件的 id 列表
let bIds = bResults.map { $0.id }

// 3. 查询 A 中 id 在 bIds 列表中的记录
let aResults = realm.objects(A.self).filter("id IN %@", bIds)

// 输出结果
for a in aResults {
    print("A: \(a)")
}

二.`A` 和 `B` 是一对一关系

如果 A 和 B 是一对一关系，可以在 A 中定义一个 B 的引用，然后直接通过关系查询。

Swift开发-使用自带api朗读英语单词（美音或英音）

发表于2025-02-15|客户端开发Swift开发

在 Swift 开发中，iOS 系统提供了 AVFoundation 框架的 AVSpeechSynthesizer 类，可以通过设置 AVSpeechSynthesisVoice 的语音标识符（Voice Identifier）来选择美式英语（en-US）或英式英语（en-GB）发音。以下是具体实现方法：

1. 使用 `AVSpeechSynthesizer` 实现语音合成

通过 AVSpeechSynthesizer 可以将文本转换为语音，并通过 AVSpeechSynthesisVoice 指定发音类型：

import AVFoundation

let synthesizer = AVSpeechSynthesizer()

// 输入需要发音的单词
let word = "swift"

// 创建语音内容
let utterance = AVSpeechUtterance(string: word)

// 设置语音类型（美音或英音）
if let voice = AVSpeechSynthesisVoice(language: "en-US") { // 美音
    utterance.voice = voice
} else if let voice = AVSpeechSynthesisVoice(language: "en-GB") { // 英音
    utterance.voice = voice
}

// 播放发音
synthesizer.speak(utterance)