Introducción Un día un amigo me lanzó una pregunta inocente que abrió un agujero de conejo: puede mi Raspberry Pi con Nerves hablar en japonés usando Open JTalk. Acepté el reto. La respuesta parecía sí, solo que hacía falta descubrir cómo. Gracias a las herramientas modernas podemos explorar sin perdernos totalmente. El resultado fue open_jtalk_elixir, un envoltorio en Elixir que integra Open JTalk y facilita sintetizar voz japonesa de forma local en entornos embebidos como Raspberry Pi con Nerves.
Qué es Open JTalk Open JTalk es un motor de síntesis de voz en japonés ampliamente usado en investigación y proyectos embebidos. Sus componentes principales son MeCab, un analizador morfológico; HTS Engine API, el motor estadístico de síntesis; el diccionario UTF-8 adaptado para Open JTalk; y modelos de voz HTS como Mei. El CLI en C une todo y permite generar audio sin conexión a internet, ideal para casos offline en Raspberry Pi.
Retos en entornos embebidos Hacer funcionar Open JTalk dentro de una imagen de firmware Nerves con Elixir no es trivial por varias razones: la compilación nativa usa autotools y no está pensada para cross-compiling, los activos necesarios son grandes y deben incluirse con la app para evitar que el sistema falle silenciosamente, y hay que garantizar portabilidad entre arquitecturas como x86_64 y ARM.
La solución que funcionó Vender, empaquetar y delegar en el CLI nativo resultó ser la estrategia más práctica. En tiempo de compilación se descargan y compilan las dependencias C, se empaquetan el diccionario y el modelo de voz en priv y desde Elixir se invoca el binario nativo con System.cmd o similar. Esto ofrece una experiencia out of the box incluso en Raspberry Pi con Nerves. Para despliegues minimalistas se puede desactivar el bundle y apuntar a rutas externas o a binarios precompilados.
Ideas que no funcionaron intentadas Antes de elegir esta vía probé otras alternativas y las descarté por sus inconvenientes: crear un Nerves System personalizado era pesado para iterar; implementar NIFs entrañaba riesgo de crash del BEAM y problemas de portabilidad; usar Ports complicaba la gestión de encoding, ficheros temporales y argumentos complejos. En comparación, shelling out al CLI nativo es más sencillo, seguro y depurable.
Detalles del sistema de build El stack nativo se compila mediante Makefiles y scripts que descargan fuentes de mecab, mecab-ipadic-utf8, hts_engine_API y open_jtalk, aplican parches específicos de plataforma, compilan con autotools y colocan el binario y los activos en priv. Para plataformas modernas hay que actualizar config.sub y config.guess; en macOS se aplican ajustes por las diferencias en install y por la imposibilidad de enlace estático en Darwin.
Portabilidad y Nerves Para compilar para Raspberry Pi con Nerves hay que respetar MIX_TARGET y dejar que Nerves gestione toolchains. Con esa convención la compilación cruzada funciona y el firmware incorpora lo necesario. Es fundamental probar pronto en ARM ya que x86 no es suficiente hoy en día.
Cómo se usa desde Elixir El uso desde Elixir se mantiene sencillo: la librería expone una API para reproducir por audio del sistema, generar WAVs en disco o devolver el WAV como binario. Las opciones que aceptan las funciones mapearlas a las flags de Open JTalk en nombres más amigables como pitch shift, rate, timbre, gain, ruta de voz y ruta de diccionario. También se puede consultar información sobre dónde se resolvieron los activos y resetear caches si se cambian en tiempo de ejecución.
Opciones habituales pitch shift para desplazar semitonos, rate para ajustar la velocidad, timbre para la calidad de voz, gain para la ganancia de salida, voice para indicar la ruta al archivo htsvoice y dictionary para la carpeta del diccionario. Hay además tiempo máximo de ejecución para evitar bloqueos en firmware.
Resolución de activos La librería busca binario, diccionario y voz en este orden: variables de entorno como OPENJTALK_CLI OPENJTALK_DIC_DIR OPENJTALK_VOICE, luego los activos empaquetados en priv durante la compilación, y finalmente ubicaciones del sistema como /usr/share o rutas de Homebrew. Esto permite flexibilidad para desarrollos locales y despliegues controlados.
Lecciones aprendidas Empaquetar activos por defecto mejora la experiencia de usuario y evita sorpresas. Respetar las convenciones de Nerves facilita la cross-compilation. Autotools requiere modernizar config.guess y config.sub para plataformas actuales. Los matices de macOS hay que tratarlos aunque no sea el objetivo principal. Para herramientas nativas complejas, una solución basada en invocar el CLI desde Elixir es segura, portable y más fácil de mantener que NIFs o Ports. Mantener Makefiles simples y delegar lógica a scripts mejora mantenibilidad.
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Conclusión Lo que empezó como un experimento terminó en una solución práctica: open_jtalk_elixir permite que una Raspberry Pi hable japonés usando Elixir y Nerves, con una experiencia reproducible en diferentes plataformas. Si tu objetivo es integrar síntesis de voz japonesa en un producto embebido o prototipo con IA y despliegue en la nube, en Q2BSTUDIO podemos acompañarte desde la idea hasta la puesta en marcha.
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