AWS Serverloser Text-to-Speech-Service (Python)

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Merkmale

Ein serverloser Dienst, der in einen Bucket hochgeladene Textdateien aufnimmt, sie in MP3 umwandelt und die Ausgabe an eine E-Mail-Adresse sendet
Verwendet Amazon Polly
Serverloser Python-Dienst mit einer empfohlenen Dateistruktur.
CI/CD-Pipelines basierend auf Github-Aktionen mit Python-Linters, statischer Code-Analyse, Komplexitätsprüfungen und Stilformatierern.
Unit-, Integrations- und E2E-Testordner bereit zur Implementierung.

Dies ist kein produktionsbereiter Code, sondern eher ein fortgeschrittener POC.

Aus Gründen der Barrierefreiheit verwende ich es, um den Text meines Blogs in Audio umzuwandeln.

Es lädt alle Textdateien im Ordner /text in S3 hoch, wandelt sie in MP3-Dateien um und sendet sie an eine E-Mail-Adresse zurück.

Die E-Mail-Adresse ist in der Datei service/logic/email.py fest codiert und kann geändert werden.

Hier ist ein tiefer Einblick in das Design: https://www.ranthebuilder.cloud/post/serverless-empowers-accessibility-convert-text-to-speech-with-amazon-polly

Wichtig: Stellen Sie sicher, dass Sie SES aktivieren, um E-Mails an die von Ihnen gewählte E-Mail-Adresse zu senden: https://docs.aws.amazon.com/ses/latest/dg/creating-identities.html

Wer hat mich auf diese Idee gebracht?

Ich wurde inspiriert, eine Lösung für mich selbst zu entwerfen, nachdem ich dieses hervorragende YouTube-Video von Johannes Koch und Jimmy Dahlqvist gesehen hatte.

Design

Für das Service-Design und weitere Informationen schauen Sie sich hier meinen Blog-Beitrag an.

Architektur

Alternativtext

Ablauf der Ereignisse:

Die Textdatei wird auf S3 hochgeladen
Eine Lambda-Funktion wird mit einem „Objekt erstellen“-Ereignis ausgelöst.
Die Lambda-Funktion liest die Textdatei und verwendet den AWS Polly-Wrapper, um eine Polly-Text-to-Speech-Aufgabe zu starten, die die Ausgabe im Ursprungs-Bucket als MP3-Datei speichert
Die Lambda-Funktion wartet auf den Abschluss der Aufgabe, indem sie den Aufgabenstatus abfragt
Nach Abschluss lädt die Funktion die Datei herunter und sendet sie als E-Mail-Anhang an eine E-Mail-Adresse Ihrer Wahl

Designüberlegungen

Warum verwende ich die Lambda-Funktion? Warum nicht eine Schrittfunktion?

Das ist definitiv eine Verbesserung, aber dies war nur ein kurzer POC, um meine persönlichen Bedürfnisse zu automatisieren und ein Codebeispiel für einen Blog-Beitrag bereitzustellen.

In einem Produktionscode sollten Sie eine Schrittfunktions-Zustandsmaschine verwenden, die wartet, bis die Aufgabe abgeschlossen ist.

Warum sende ich die Datei per E-Mail, da sie sich bereits im Bucket befindet?

Für meine Zwecke möchte ich die MP3-Datei auf meine Website hochladen und aus meinem persönlichen AWS-Konto entfernen. Sie können das Verhalten nach Ihren Wünschen ändern.

Erste Schritte

Voraussetzungen

Docker – Docker installieren. Erforderlich für den Lambda-Layer-Packaging-Prozess.
AWS CDK – Erforderlich für Synthesizer und die Bereitstellung des AWS Cloudformation-Stacks.
Python 10
Poetry – Stellen Sie sicher, dass Sie poetry config --local virtualenvs.in-project true ausführen, damit alle Abhängigkeiten im Projektordner „.venv“ installiert werden.
Verwenden Sie für Windows-basierte Maschinen die Makefile_windows-Version (umbenennen Sie sie in Makefile). Das Standard-Makefile ist für Mac/Linux.

Erstellen einer Entwicklerumgebung

Führen Sie make dev aus
Führen Sie poetry install

CDK bereitstellen

Erstellen Sie einen Cloudformation-Stack, indem Sie make deploy ausführen.

Stapel löschen

CDK destroy kann mit make destroy ausgeführt werden.

Code für PR vorbereiten

Führen Sie make pr aus. Dieser Befehl führt alle erforderlichen Prüfungen, Pre-Commit-Hooks, Linters, Codeformate, Flake8 und Tests aus, sodass Sie sicher sein können, dass die GitHub-Pipeline erfolgreich ist.

Der Befehl behebt Fehler im Code automatisch für Sie.

Wenn in der Pre-Commit-Phase ein Fehler auftritt, wird dieser automatisch behoben. Es ist jedoch erforderlich, make pr erneut auszuführen, damit mit den nächsten Schritten fortgefahren werden kann.

Stellen Sie sicher, dass Sie alle Änderungen übernehmen, die make pr für Sie vornimmt.

Erstellen von dev/lambda_requirements.txt

lambda_requirements.txt

CDK benötigt eine „requirements.txt“-Datei, um eine ZIP-Datei mit den Lambda-Layer-Abhängigkeiten zu erstellen. Es basiert auf der Datei „poetry.lock“ des Projekts.

Der Befehl „makeploy“ generiert es automatisch für Sie.

dev_requirements.txt

Diese Datei wird während GitHub CI verwendet, um alle erforderlichen Python-Bibliotheken zu installieren, ohne Poesie zu verwenden.

Dateiinhalte werden aus Pipfile.lock erstellt.

make deploy make deps -Befehle generieren es automatisch.

** Wie wandelt man eine Textdatei in Sprache um?

Legen Sie eine Textdatei (.txt) im Ordner /text ab. Stellen Sie den CDK-Stack mit dem Befehl „makeploy“ bereit.

Es wird in einen S3-Bucket hochgeladen und in eine MP3-Datei umgewandelt, die Ihnen per E-Mail zugesandt wird.

Die E-Mail-Adresse ist fest codiert und kann in der Datei service/logic/email.py gefunden werden.

Wenn Sie eine neue Datei hinzufügen: Sie können sie entweder direkt in den Bucket hochladen oder sie zum Ordner /text hinzufügen und „makeploy“ ausführen.