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renderer.setSize(window.innerWidth, window.innerHeight); document.body.appendChild(renderer.domElement); // 添加光照以增强立体感 const ambientLight new THREE.AmbientLight(0x404040); scene.add(ambientLight); const directionalLight new THREE.DirectionalLight(0xffffff, 1); directionalLight.position.set(1, 1, 1).normalize(); scene.add(directionalLight);这里我们设置了透视相机和抗锯齿渲染器并加入了环境光和平行光确保立方体拥有明暗过渡避免扁平化。接下来定义通用函数来创建“神经层”节点function createLayer(x, y, z, width, height, depth, color) { const geometry new THREE.BoxGeometry(width, height, depth); const material new THREE.MeshPhongMaterial({ color }); const layer new THREE.Mesh(geometry, material); layer.position.set(x, y, z); scene.add(layer); return layer; }然后按逻辑顺序放置四个核心组件const acousticEncoder createLayer(-6, 0, 0, 1, 2, 1, 0x00aaff); // 蓝色 - 声学编码器 const stylePredictor createLayer(-3, 0, 0, 1, 1.5, 1, 0xff9900); // 橙色 - 风格预测器 const decoder createLayer(0, 0, 0, 1.5, 2, 1, 0x00ff88); // 绿色 - 解码器 const vocoder createLayer(3, 0, 0, 1, 1.2, 1, 0xcc00ff); // 紫色 - 声码器这些位置并非随意设定而是基于信息流向设计了一条从左到右的主轴线符合人类阅读习惯。同时保留足够的间距便于后续添加粒子轨迹或连接线。最后启动动画循环function animate() { requestAnimationFrame(animate); // 所有模块轻微摆动模拟“运行中”状态 acousticEncoder.rotation.y 0.01; stylePredictor.rotation.y 0.01; decoder.rotation.y 0.01; vocoder.rotation.y 0.01; renderer.render(scene, camera); } animate();这个基础版本虽然简单但它已经实现了最关键的目标让静态模型“活”起来。哪怕只是微小的旋转也能打破页面沉寂告诉用户“系统正在工作”。CosyVoice3 是怎么“听懂”并“模仿”声音的回到后端模型本身。要想让前端动画真实可信就必须准确还原 CosyVoice3 的推理逻辑。否则再漂亮的动画也只是空中楼阁。双模式驱动极速复刻 vs 自然语言控制CosyVoice3 最具突破性的两点是其双推理模式3s 极速复刻上传任意 ≥3 秒的语音片段系统自动提取说话人嵌入speaker embedding用于后续 TTS 合成。自然语言控制无需录音直接输入“用四川话说这句话”、“悲伤地朗读”模型就能理解并生成对应风格。这两种模式的背后其实共享一套统一的架构流程音频预处理输入音频被重采样至 16kHz进行分帧加窗处理准备进入特征提取阶段。声学特征提取提取 Mel-spectrogram、F0基频、Energy 等多维特征构成语音的“数字指纹”。风格编码Style Encoder使用全局注意力机制从音频中抽取风格向量这是实现跨语句音色保持的关键。文本编码将输入文本转换为 phoneme 序列或 token 流供解码器使用。融合与解码文本信息与风格向量在解码器中融合逐步生成目标语音的频谱图。声码器合成利用 VITS 或 HiFi-GAN 等神经声码器将频谱图还原为高质量波形文件WAV 格式。整个过程高度依赖 PyTorch 实现但可通过 FastAPI 暴露 REST 接口供前端调用# run.sh cd /root/CosyVoice python -m uvicorn inference_api:app --host 0.0.0.0 --port 7860一旦服务启动WebUI 即可通过/tts接口发送请求。而 Three.js 的任务就是在这一过程中提供视觉反馈闭环。动画与逻辑的联动不只是“播放特效”真正的挑战不在于画出几个方块而在于让动画与实际推理过程同步。如果用户点了“生成”按钮但画面毫无反应或者动画播完却还没出结果体验反而会被破坏。我们的解决方案是以 API 请求生命周期驱动动画状态机。动画状态流转设计状态触发条件Three.js 行为idle初始状态所有模块静止无粒子流动input_received用户提交表单“输入层”高亮闪烁encoding收到/tts请求粒子从左侧出发进入声学编码器style_predicting编码完成粒子移至风格预测器颜色渐变为橙色decoding开始文本解码粒子进入解码器体积膨胀表示信息融合vocoding频谱生成完毕粒子进入声码器发出脉冲光效completed接收到 WAV URL播放“完成”动画如光环扩散自动播放音频error返回错误码中断层红闪弹出警告图标这种状态机的设计使得动画不再是独立运行的装饰品而是真正成为系统状态的镜像。粒子系统的性能优化实践早期尝试中我们曾为每一帧生成数百个粒子结果导致低端设备严重卡顿。后来改用GPU 加速的 Points ShaderMaterial 方案大幅提升效率。示例代码如下const particleCount 1000; const positions new Float32Array(particleCount * 3); const velocities new Float32Array(particleCount * 3); for (let i 0; i particleCount; i) { // 初始化随机起点集中在输入区域 positions[i * 3] -7 Math.random() * 0.5; positions[i * 3 1] (Math.random() - 0.5) * 2; positions[i * 3 2] (Math.random() - 0.5) * 2; // 初始速度向右 velocities[i * 3] 0.02; velocities[i * 3 1] 0; velocities[i * 3 2] 0; } const particleGeometry new THREE.BufferGeometry(); particleGeometry.setAttribute(position, new THREE.BufferAttribute(positions, 3)); particleGeometry.setAttribute(velocity, new THREE.BufferAttribute(velocities, 3)); const particleMaterial new THREE.ShaderMaterial({ vertexShader: attribute vec3 velocity; void main() { vec3 newPos position velocity * time; gl_Position projectionMatrix * modelViewMatrix * vec4(newPos, 1.0); gl_PointSize 3.0; } , fragmentShader: void main() { if (length(gl_PointCoord - vec2(0.5)) 0.5) discard; gl_FragColor vec4(0.0, 0.8, 1.0, 1.0); } , transparent: true, uniforms: { time: { value: 0 } } }); const particles new THREE.Points(particleGeometry, particleMaterial); scene.add(particles); // 在 animate 函数中更新时间 function animate() { requestAnimationFrame(animate); particleMaterial.uniforms.time.value 0.01; renderer.render(scene, camera); }这种方式利用着色器在 GPU 上完成粒子运动计算CPU 负担极小。即使上千粒子也能流畅运行。用户体验层面的深层价值很多人问为什么非要可视化语音合成本来就是“看不见”的过程。但我们认为正因为它看不见才更需要“看见”。解决三大用户体验痛点消除“假死”焦虑当用户点击“生成”后若界面没有任何反馈很容易误以为程序崩溃。加入动画后即使后台仍在加载模型前端也能展示“数据正在流入编码器”有效缓解等待压力。建立信任感黑盒操作让人怀疑“是不是随便播了个录音”而当你看到粒子一步步经过风格预测、解码、声码器最终输出语音你会相信这是一个真实的生成过程。辅助理解抽象概念“风格迁移”“声码器”这些术语对非技术人员很陌生。但当它们变成不同颜色的盒子粒子流经路径可用鼠标拖拽查看认知门槛大大降低。设计细节中的工程考量我们在交互设计上做了多项权衡命名一致性所有模块名称与 CosyVoice3 官方文档一致如Style Predictor避免误导开发者。交互友好性集成OrbitControls支持鼠标缩放、旋转视角方便观察内部结构。错误提示联动若某一步骤失败如音频格式不支持Three.js 会高亮中断层并显示 ❌ 图标。资源节能机制长时间无操作时自动暂停动画减少 GPU 占用尤其适合笔记本用户。甚至“随机种子”也被纳入可视化体系——相同输入相同种子相同输出。Three.js 可标记当前种子值并在 UI 中显示“本次生成轨迹 ID: SV-73921”。技术融合背后的趋势AI 正变得“可感知”Three.js 与 CosyVoice3 的结合看似只是一个前端动画项目实则指向一个更大的方向AI 的透明化与可解释性。过去十年AI 追求的是“更强”“更快”“更准”未来十年我们将更加关注“更可读”“更可控”“更可信”。这种趋势已经在多个领域显现医疗 AI 显示诊断依据的热力图自动驾驶 UI 展示车辆感知到的行人与车道线大模型回答时附带引用来源而我们的方案则是在语音合成领域迈出的一小步让用户不仅“听到声音”还能“看见思维”。目前该系统已部署于仙宫云 OS控制面板用户可通过图形界面实时监控语音生成全过程。项目源码托管于 GitHubhttps://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice欢迎社区贡献更多可视化模块比如添加注意力权重热力图、F0 曲线浮动显示等新特性。结语当科技足够成熟时它应当是无形的。但在通往成熟的路上我们需要“显形”的工具来帮助理解和信任。Three.js 不只是一个 3D 引擎它是连接人类感知与机器逻辑的翻译器CosyVoice3 也不只是一个语音模型它是表达个性与情感的新媒介。两者的结合提醒我们未来的 AI 产品不仅要聪明还要“看得见”。