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# Fish Audios Generation API 对接说明

> Fish music generation 集成指南 - XHuoAPI

本文将介绍一种 Fish Audios Generation API 对接说明，它是可以通过输入提示词来克隆自己的音色。

## 申请流程

要使用 API，需要先到 [Fish Audios Generation API](https://api.xhuoapi.ai/documents/e681b715-54fd-4464-a59a-d7f14500e095) 对应页面申请对应的服务，进入页面之后，点击「Acquire」按钮，如图所示：

![](https://cdn.xhuoapi.ai/q6ytrc.png)

如果你尚未登录或注册，会自动跳转到登录页面邀请您来注册和登录，登录注册之后会自动返回当前页面。

在首次申请时会有免费额度赠送，可以免费使用该 API。

## 基本使用

首先先了解下基本的使用方式，就是输入提示词 `prompt`、 克隆行为 `action`、音色ID `voice_id` 以及模型 `model`，便可获得处理后的结果，首先需要简单地传递一个 `action` 字段，它的值为 `generate`，然后我们还需要输入模型 `model`，目前主要有 `fish-tts` 模型，具体的内容如下：

<p>
  <img src="https://cdn.xhuoapi.ai/0jnfqb.png" width="500" className="m-auto" />
</p>

可以看到这里我们设置了 Request Headers，包括：

* `accept`：想要接收怎样格式的响应结果，这里填写为 `application/json`，即 JSON 格式。
* `authorization`：调用 API 的密钥，申请之后可以直接下拉选择。

另外设置了 Request Body，包括：

* `model`：克隆声音的模型，主要有 `fish-tts` 模型。
* `action`：此次声音克隆任务的行为。
* `prompt`：需要克隆的提示词。
* `voice_id`：根据音色ID来进行克隆。
* `callback_url`：需要回调结果的URL。

选择之后，可以发现右侧也生成了对应代码，如图所示：

<p>
  <img src="https://cdn.xhuoapi.ai/8uyos2.png" width="500" className="m-auto" />
</p>

点击「Try」按钮即可进行测试，如上图所示，这里我们就得到了如下结果：

```json theme={null}
{
  "success": true,
  "task_id": "5872ab00-3cf4-4040-a798-8510aaa16756",
  "trace_id": "5eda3694-448a-4b72-af33-2acb3851ffe1",
  "data": [
    {
      "audio_url": "https://platform.r2.fish.audio/task/8a72ff9840234006a9f74cb2fa04f978.mp3"
    }
  ]
}
```

返回结果一共有多个字段，介绍如下：

* `success`，此时克隆声音任务的状态情况。
  * `data`，克隆声音任务的结果
    * `audio_url`，此时克隆声音任务音频链接结果。

可以看到我们得到了满意的声音信息，我们只需要根据结果中 `data` 的音乐链接地址获取克隆好的声音即可。

另外如果想生成对应的对接代码，可以直接复制生成，例如 CURL 的代码如下：

```shell theme={null}
curl -X POST 'https://api.xhuoapi.ai/v1/fish/audios' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'authorization: Bearer {token}' \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{
  "action": "speech",
  "prompt": "a white siamese cat",
  "model": "fish-tts",
  "voice_id": "d7900c21663f485ab63ebdb7e5905036"
}'
```

## 异步回调

由于 Fish Audios Generation API生成的时间相对较长，大约需要 1-2 分钟，如果 API 长时间无响应，HTTP 请求会一直保持连接，导致额外的系统资源消耗，所以本 API 也提供了异步回调的支持。

整体流程是：客户端发起请求的时候，额外指定一个 `callback_url` 字段，客户端发起 API 请求之后，API 会立马返回一个结果，包含一个 `task_id` 的字段信息，代表当前的任务 ID。当任务完成之后，生成任务的结果会通过 POST JSON 的形式发送到客户端指定的 `callback_url`，其中也包括了 `task_id` 字段，这样任务结果就可以通过 ID 关联起来了。

下面我们通过示例来了解下具体怎样操作。

首先，Webhook 回调是一个可以接收 HTTP 请求的服务，开发者应该替换为自己搭建的 HTTP 服务器的 URL。此处为了方便演示，使用一个公开的 Webhook 样例网站 [https://webhook.site/，打开该网站即可得到一个](https://webhook.site/，打开该网站即可得到一个) Webhook URL，如图所示：

![](https://cdn.xhuoapi.ai/tbcnai.png)

将此 URL 复制下来，就可以作为 Webhook 来使用，此处的样例为 `https://webhook.site/4815f79f-a40f-4078-ac85-1cc126b6bb34`。

接下来，我们可以设置字段 `callback_url` 为上述 Webhook URL，同时填入相应的参数，具体的内容如图所示：

<p>
  <img src="https://cdn.xhuoapi.ai/8rv4te.png" width="500" className="m-auto" />
</p>

点击运行，可以发现会立即得到一个结果，如下：

```
{
  "task_id": "2725a2d3-f87e-4905-9c53-9988d5a7b2f5"
}
```

稍等片刻，我们可以在 `https://webhook.site/4815f79f-a40f-4078-ac85-1cc126b6bb34` 上观察到生成任务的结果，如图所示：

![](https://cdn.xhuoapi.ai/9utzve.png)

内容如下：

```json theme={null}
{
    "success": true,
    "task_id": "2725a2d3-f87e-4905-9c53-9988d5a7b2f5",
    "trace_id": "e2d308bc-4df8-4c69-9369-a60f3c54f2b3",
    "data": [
        {
            "audio_url": "https://platform.r2.fish.audio/task/b627c2f7d38a4083a837570ba6d0962f.mp3"
        }
    ]
}
```

可以看到结果中有一个 `task_id` 字段，其他的字段都和上文类似，通过该字段即可实现任务的关联。

## 错误处理

在调用 API 时，如果遇到错误，API 会返回相应的错误代码和信息。例如：

* `400 token_mismatched`：Bad request, possibly due to missing or invalid parameters.
* `400 api_not_implemented`：Bad request, possibly due to missing or invalid parameters.
* `401 invalid_token`：Unauthorized, invalid or missing authorization token.
* `429 too_many_requests`：Too many requests, you have exceeded the rate limit.
* `500 api_error`：Internal server error, something went wrong on the server.

### 错误响应示例

```json theme={null}
{
  "success": false,
  "error": {
    "code": "api_error",
    "message": "fetch failed"
  },
  "trace_id": "2cf86e86-22a4-46e1-ac2f-032c0f2a4e89"
}
```

## 结论

通过本文档，您已经了解了如何使用 Fish Audios Generation API 可通过输入提示词来克隆声音。希望本文档能帮助您更好地对接和使用该 API。如有任何问题，请随时联系我们的技术支持团队。
