5.1为了方便快捷，这里我使用宝塔面板进行快速部署操作！进入腾讯云轻量应用服务器购买轻量应用服务器，选择宝塔面板。当然你可以选择centos7.6进行自己安装。
大家好，我是树先生！今天给大家介绍一个 Python 库 edge-tts，可以在本地轻松将文本转换成语音，非常方便，并且完全免费！
TL;DR: talkGPT4All 是一个在PC本地运行的基于talkGPT和GPT4All的语音聊天程序，通过OpenAI Whisper将输入语音转文本，再将输入文本传给GPT4All获取回答文本，最后利用发音程序将文本读出来，构建了完整的语音交互聊天过程。
当AI技术与语音合成相遇，开源技术众多，为什么 ChatTTS 能够一夜爆火？你有听说过能说情感真切文字的 AI 吗？
关注公众号的盆友应该了解，我一直是在做一些AI应用层技术上的一些研究，这也是大部分人能够入局AI，了解AI的很好的方式，通过实战，从应用层开始，从自己做第一个AI应用开始，慢慢的就可以更加深入的了解。
今天我要给大家介绍一款名叫 Edge-TTS 的工具。Edge-TTS，全称为 Edge Text-to-Speech。文本转语音技术，它的发展历史可以追溯到 20 世纪 60 年代，当时科学家们开始研究如何将文本信息转化为语音。然而，由于当时的技术限制，早期的文本转语音系统的声音质量并不高，听起来往往机械化且不自然。
据外媒报道，近日，谷歌更新了其云端文本转语音（Cloud Text-to-Speech）API。
❝一个文本转语音的小demo。❞ QTextToSpeech类提供了对文本转语音的功能。 文本转语音demo /* 注意项目文件需要添加：QT += texttospeech */ #include <QApplication> #include <QTextToSpeech> int main(int argc, char **argv) { QApplication a(argc, argv); QTextToSpeech speech; /* 设置高音调，范围-1.0
大家好！我是开源君，一个热衷于软件开发和运维的工程师。本频道我专注于分享Github和Gitee上的高质量开源项目，并致力于推动前沿技术的分享。
你好，我是征哥，之前分享过微软的文本转语音服务，已经听不出是机器了，很多人惊叹于它的强大，希望能把自己的文字转成语音，做为视频或文章的配音，今天就来分享如何白嫖微软的文本转语音。
原作 Joel Shor 机器感知高级软件工程师 编译自 谷歌开源博客 量子位 出品 一般情况下，训练一个神经网络要先定义一下损失函数，告诉神经网络输出的值离目标值偏差大概多少。举个例子来说，对于图像分类网络所定义的损失函数来说，一旦网络出现错误的分类结果，比如说把狗标记成了猫，就会得到一个高损失值。 不过，不是所有任务都有那么容易定义的损失函数，尤其是那些涉及到人类感知的，比如说图像压缩或者文本转语音系统。 GAN（Generative Adversarial Networks，生成对抗网络），在图像生成
JavaScript 库 Transformers.js 提供了类似 Python Transformers 库的功能，设计用于在 Web 浏览器中直接运行 Transformer 模型，而不再需要外部服务器参与处理。在最新的 2.7 版本中，Transformers.js 引入了增强功能，其中包括文本转语音（TTS）支持。这次升级响应了用户的诸多需求，扩展了库的应用场景。
前段时间我们给很多用户说了语音转文字、音频转文字的方法，不少用户反馈很实用。于是大家就问了：语音转文字的方法有了，那么文字转语音、视频配音该怎么做呢？
与其他 TTS 模型相反，这款轻量级 TTS 模型将所有数据集、预处理、训练代码和权重来了个一次性大公开。
我喜欢上了看小说，不知道为什么，这是一个谜，（因为我是谜一样的男人，哈哈），看着看着感觉眼皮在打架，突然我想，要是有一个人可以阅读就好了（这里我们明显感觉小编与世界脱轨），那不如写一个自动阅读的软件好了，然后就有了语音阅读神器。
语音合成标记语言的英文全称是Speech Synthesis Markup Language，这是一种基于XML的标记语言，可让开发人员指定如何使用文本转语音服务将输入文本转换为合成语音。与纯文本相比，SSML可让开发人员微调音节、发音、语速、音量以及文本转语音输出的其他属性。SSML可自动处理正常的停顿(例如，在句号后面暂停片刻)，或者在以问号结尾的句子中使用正确的音调。
网址：https://yige.baidu.com/ 关键字：漂亮，8k，黑发，现实，女孩，现代风格
原作 Joel Shor 机器感知高级软件工程师 Root 编译自 谷歌开源博客 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 一般情况下，训练一个神经网络要先定义一下损失函数，告诉神经网络输出的值离目标值偏差大概多少。举个例子来说，对于图像分类网络所定义的损失函数来说，一旦网络出现错误的分类结果，比如说把狗标记成了猫，就会得到一个高损失值。 不过，不是所有任务都有那么容易定义的损失函数，尤其是那些涉及到人类感知的，比如说图像压缩或者文本转语音系统。 GAN（Generative Adversarial Netw
目前很多软件越来越重视版权，但有时正版软件确实非常昂贵，普通用户很难承担软件的费用，甚至有些小公司也难以承受。这时我们不妨寻找一下替代方案，这里推荐一个名为“AlternativeTo”的网站，打开主页后，可以看到醒目的提示：收录了10万多个应用程序，提供了80多万个替代的方案。
chatgpt-on-wechat 是一款基于大模型搭建的聊天机器人，同时支持多平台、多模型，能处理文本、语音和图片，访问操作系统和互联网，支持基于自有知识库进行定制企业智能客服。
不知道大家在日常的学习、工作中是否有这样的一个情况，当我们阅读完一篇文章，很快就能读完，但印象不会很深；或者说在很多时候，对着电脑、手机看久了，眼睛很疲劳，希望能够通过听觉来接收我们文章的内容。我自己在时常阅读公众号文章，就很喜欢去听，而不是阅读的方式。逐渐发现听内容比阅读内容更容易吸收，而且能够极大的缓解我们的眼睛疲劳。
AudioCraft 是一个用于音频生成的 PyTorch 库。它包含了两个最先进的 AI 生成模型 (AudioGen 和 MusicGen) 的推理和训练代码，可以产生高质量音频。该项目还提供了其他功能：
多语言识别翻译的研究一直都是学术界研究的重点。目前全球有几千种语言，在全球化背景下不同语言人群之间的交流越来越密切，然而学习一门外语的成本是非常大的。前两年的研究主要集中在一对一、一对多的研究，然而当面对这么多的语言时，既需要「考虑模型准确率，还需要考虑语种的识别」。最近，随着人工智能大型自然语言模型的发展，利用统一模型实现多语种识别翻译来实现不同语种之间交流逐渐的变成了可能。
在生活中，大家难免会遇到需要将文字转为语音的时候。毕竟有些时候，语音要比文字更加的生动形象。但是这其中有一些人，或许是因为觉得自己的声音不那么好听；或许是因为自己最近喉咙难受不想说话，但是又想要语音输入。这时候，文字转语音的功能就派上了用场。下面就来为大家简单介绍一下这其中的道理。
“想在游戏里搞点音乐互动，也太麻烦了。歌曲版权分散各平台，价格又贵，搞不起搞不起。” “想要做个出海游戏项目，但海外玩家分布各地，有那么多种语言，怎么保证大家顺畅交流呀！” 别急，你想要的GME都有。 游戏多媒体引擎 SDK 2.9.1 正式版本已上线，可在【腾讯云游戏多媒体引擎GME官网-产品文档-SDK下载指引】中下载，或点击本文下方【阅读原文】直达页面。 本次新版本具体有以下3个功能新增、1个功能优化： v2.9.1版本新动态 功能新增 01 正版曲库 AME GME SDK 新版本新增对「正版曲
大家好，我是猫头虎，今天我要给大家介绍一下最新版本的 Translation v3.6。在这个版本中，插件带来了一系列令人兴奋的新功能和改进，希望你们会喜欢！
Python Web 开发方面有一个很重要的环节就是开发接口，开发接口性能最好的工具就是闪电侠 FastAPI[1]，正如它的名字一样，是非常快的 API。当然，还有一些 REST API 框架，如 Django REST Framework，Flask-RESTful 等，如果以性能为首要考虑因素，那毫无疑问选择 FastAPI。
在视频剪辑的时候，如果不方便配音或者没有麦的话，那么不妨考虑使用文本内容转语音文件工具，比如百度ai开放平台的工具就非常不错，本渣渣找了个并打包了一下，供大佬们看着玩!
最近在研究语音识别方向，看了很多的语音识别的资料和文章，了解了一下语音识别的前世今生，其中包含了很多算法的演变，目前来说最流行的语音识别算法主要是依赖于深度学习的神经网络算法，其中RNN扮演了非常重要的作用，深度学习的应用真正让语音识别达到了商用级别。然后我想动手自己做一个语音识别系统，从GitHub上下载了两个流行的开源项目MASR和ASRT来进行复现，发现语音识别的效果没有写的那么好，其中如果要从零来训练自己的语言模型势必会非常耗时。
微信读书里的电子书有配套的自动音频，而且声音优化的不错，比传统的机械朗读听起来舒服很多。
OpenAI发布了Sora，按照官方demo的水准，文字生成的短视频质量，遥遥领先市面上已有的竞品。
微信读书里的电子书有配套的自动音频，而且声音优化的不错，比传统的机械朗读听起来舒服很多
如今，国内外AI虚拟主播产品其实远不如其他音视频领域发展迅速，而大多数科技公司开发AI虚拟人所应用的场景也较传统。
对话式AI是一种基于自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）、文字转语音（Text To Speech，TTS）以及自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU）等技术的复杂人工智能系统，能够人机之间实现类似于真人的交互。对话式AI系统能够识别语音和文本、识别语言习惯，并能够以适当的自然语言做出回应。
使用最新的 AI 模型更新你的应用程序可能具有挑战性，因为它涉及了解不同 AI 模型的复杂性并管理许多依赖项。 IntelliNode 是一个开源库，旨在通过提供统一且易于使用的界面来解决集成 AI 模型的挑战。 这使开发人员能够快速构建 AI 原型并使用高级 AI 功能增强其应用程序，从而开辟广泛的业务场景。
在尖端语音处理领域，Riva 是一款由 NVIDIA 开发的强大平台，使开发人员能够创建强大的语音应用。该平台提供了一系列复杂的语音处理能力，包括自动语音识别（ASR）、文本转语音（TTS）、自然语言处理（NLP）、神经机器翻译（NMT）和语音合成。Riva 的一个关键优势在于其利用了 NVIDIA 的 GPU 加速技术，确保在处理高负载时仍能保持最佳性能。通过用户友好的 API 接口和 SDK 工具，Riva 简化了开发人员构建语音应用的过程。此外，Riva 还在 NVIDIA NGC™ 存储库中提供了预训练的语音模型，这些模型可以在自定义数据集上使用 NVIDIA NeMo 进行进一步优化，从而将专业模型的开发加速了 10 倍。
这个叫号系统是类似于银行叫号但又无纸化的可线上排队的项目。我负责前端全部开发，以下是我总结的一些开发经验
直播读弹幕机器人是指能够实时读取直播平台上观众发送的弹幕，并将其转化为语音进行播放的机器人。这种机器人通常会使用文字转语音技术，将接收到的弹幕文本转为语音，并通过扬声器或耳机播放出来。它可以帮助主播和观众实现互动，让观众的弹幕内容以声音形式传达给主播和其他观众。
选自Baidu Blog 机器之心编译 参与：吴攀、蒋思源 今年 2 月份，百度提出了一种完全由深度神经网络构建的高质量文本转语音（TTS）系统 Deep Voice，参见机器之心报道《百度提出 Deep Voice：实时的神经语音合成系统》。近日，百度对这一系统进行了更新，提出了 Deep Voice 2，其可以使用单个模型生成不同的声音。百度在其研究博客上对这一研究进行了简单的介绍，机器之心对该博客文章和论文部分内容进行了编译介绍。有关文本转语音的更多研究，可扩展阅读机器之心文章《语音合成到了跳变点？深
请允许我摸下鱼 PHP在线文字转语音合成是基于百度API开发，在线文本转换语音，免去下载软件直接在线文本转语音
在 UWP 里，可以非常方便将某个文本转换为音频语音，转换时，将会根据输入的内容以及本机所安装的语言库选择一位机器人帮忙将输入的文本转换为语音。本文来告诉大家如何切换文本转语音的机器人，例如从默认的女声转换为男声，如选择 Kangkang 或 Huihui 等特定机器人帮助转换语音
机器之心原创 作者：李亚洲 近年来，随着深度神经网络的应用，计算机理解自然语音能力有了彻底革新，例如深度神经网络在语音识别、机器翻译中的应用。但是，使用计算机生成语音（语音合成（speech synthesis）或文本转语音（TTS）），仍在很大程度上基于所谓的拼接 TTS（concatenative TTS）。而这种传统的方法所合成语音的自然度、舒适度都有很大的缺陷。深度神经网络，能否像促进语音识别的发展一样推进语音合成的进步？这也成为了人工智能领域研究的课题之一。 2016 年，DeepMind 提
侦查弹幕非常简单，我常介绍的：用元素选择器，选中窗口，一看这个类名，然后看这里面这一个个标签，就知道和弹幕有关。
TTS是Text To Speech的缩写，即“从文本到语音”，是人机对话的一部分，让机器能够说话。
2020年分享过如何轻松的将文字转语音 ，今天说说微软的文字转语音，真的太逼真了，话说微软的edge浏览器很早就有大声朗读功能：
选自arXiv 机器之心编译 参与：刘晓坤、李泽南 今年 2 月份，百度提出了完全由深度神经网络构建的高质量文本转语音（TTS）系统 Deep Voice。这一系统随后在今年五月份推出了第二个版本。近日，百度发布了 Deep Voice 3，该研究的论文已经提交 ICLR 2018 大会。 人工语音合成（亦称文本到语音，TTS）传统上都是以复杂的多态手工设计管道（Taylor, 2009）实现的。最新的对神经 TTS 的研究出现了令人印象深刻的结果—放弃管道并用更简单的特征、更少的组成获得了更高质量的合成语
目前上传的人物语音模型已经有很多，包括海绵宝宝、摩根·弗里曼、辛普森一家、马男波杰克、灭霸等等。
机器之心报道 编辑：Panda 在《圣经》中有一个巴别塔的故事，说是人类联合起来计划兴建一座高塔，希望能通往天堂，但神扰乱了人类的语言，计划也就因此失败。到了今天，AI 技术有望拆除人类语言之间的藩篱，帮助人类造出文明的巴别塔。 近日，Meta 的一项研究向这个方面迈出了重要一步，他们将新提出的方法称为 Massively Multilingual Speech（超多语言语音 / MMS），其以《圣经》作为训练数据的一部分，得到了以下成果： 在 1107 种语言上用 wave2vec 2.0 训练得到了一个
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