Coqui 文本转语音(Text-to-Speech,TTS)是新一代基于深度学习的低资源零样本文本转语音模型,具有合成多种语言语音的能力。该模型能够利用共同学习技术,从各语言的训练资料集转换知识,来有效降低需要的训练资料量。
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。
在python for naoqi的环境安装完成后,我们先来尝试让NAO说出“Hello world”:
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!
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 Python pyttsx3 快速上手之:语音合成播报 安装 pyttsx3: API封装 API使用 博主热门文章推荐: pyttsx3 是python中最常用的文字转语音库,使用方便,功能较为完整 安装 pyttsx3: 首先安装 pyttsx3 lib: pip install pyttsx3 API封装 然后封装下pyttsx3 API,新建一个speaker.py 如下: 📷 import pyttsx3 global __speak_
前几天在Python星耀交流群有个叫【多隆】的粉丝问了一道Python库语音转换的问题,这里拿出来给大家分享下,一起学习下。
近来,TTS模型工具给大家也分享了不少,对于一些小白或有需要的人是提供了一个额外的选项。
那么作为一个成熟的python,听说读写是一个必备的技能,如果能让python对指定内容进行阅读,实现语音播报功能,再结合一把具有盲文的键盘,盲人编程指日可待,再或者使用python进行一段rap,挑战一下吴亦凡的地位也不是不可以
我有一台带有 Quadro P5000 显卡的机器,运行 Windows 10。我想在这个系统上训练 TTS 语音。我需要安装什么才能使它正常工作?
今天本地部署了下传说中的语音合成大模型chatTTS,合成效果非常不错,比市面上其他工具合成的感情更丰富,语气更自然一些,一起来听听。
程序员的基本工作是写程序,而写程序要用到编程语言,编程语言可以分为编译型语言跟解释型语言。
前几天在Python白银交流群【Python 小白】问了一个Python库运行的问题,提问截图如下:
你是一个Python编程专家,现在要完成一个编写将文本批量转语音的Python脚本的任务,具体步骤如下:
用python写一个程序,然后在命令行上执行,看不到界面(UI),这种程序很常见了,叫命令行程序。然而很多人,特别是不懂程序的人,更需要看到的是一个有界面的,能通过鼠标操作的程序,毕竟已经迈进“窗口”的时代,虽然Dos还存在。所以,怎么用python弄出有界面的程序呢?
config.json 如果想通过单一配置文件启动也是可以的, 可以通过 --config 参数指定配置文件, config 文件必须是合法的 JSON 格式 参数优先级
欢迎来到这篇 ChatTTS 保姆级教程!今天我们将深入探讨 ChatTTS,从入门到精通,让你掌握这款强大的文本转语音工具。不论你是初学者还是有一定基础的用户,都能在这篇文章中找到有用的信息。
github下载地址:https://github.com/westonpace/pyttsx
在我们拿下一个Webshell的时候,我们没办法把一些工具上传到目标服务器上去使用,那样可能会有风险,而且有的时候还没有特定的环境来使用工具。这个时候我们就可以使用内网穿透来吧服务器的流量代理到本地,就相当于我们是在内网环境,我们就可以使用自己PC上的工具对内网进行扫描,内网渗透,域渗透等等。
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。
语音识别技术,也被称为自动语音识别,目标是以电脑自动将人类的语音内容转换为相应的文字和文字转换为语音。
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。
业务场景:很多小伙伴都坐在写字楼里面办公,忙着忙着就到了中午,把点餐的事情给忘记了。解决的办法也简单,就是在手机上设置闹钟就行了。作为技术男,还是想用程序的方式来尝试一把。
「语音」作为人工智能的「启蒙钥匙」,不仅率先踏出实验室大门,步入寻常百姓家,也成为了人类与AI初次触电的「桥接技术」。初期,智能语音技术的研究重心落在了语音识别领域,致力于使机器具备理解人类语言的能力。
其实是python后台程序常用方法: C开发完成底层的功能,python直接把C当做python模块进行调用。
最近需要录制视频,讲解产品,和市场人员讲解功能点。 现在AI不是很火么,想搞个AI自动播报。 开始我尝试用pyttsx3,发现机器发声,效果不好。 想想以前折腾,别人用Edge文本播报功能做了个产品。结果去搜,需要钱了。 然后继续搜,发现有个库,直接可以用这个库来实现。 虽然这方面的介绍不多,我尝试了一下,效果还是可以的。
这几天,有个 文本转语音的 Github repo 刷屏了,名字叫做 ChatTTS。
以下内容为带着儿子一起学Python的实现记录,为自己保存下来,也希望对其他学习者有用!
在学习july的课程: 聊天机器人 ,介绍了一个python: gtts,可以将文字转化为语音,尝试后发现效果还可以。需要在VPN下使用。
ATT&CK视角下的红蓝对抗:四. 内网穿透之通过Earthworm(EW)进行隧道穿透
最近工作中测试ASR,语音识别系统。人工读太累,想自动化来实现。给一段text,能给我发出正确的声音,然后按住按钮,产品能够录制下来并且正常识别。
4、但是语句对函数调用,必须在函数调用之后,包括直接调用的函数调用的其他函数也必须在调用语句之前,否则报错:
现代生活中,我们不可避免会遇到很多碎片时间,等公交、倒地铁、排核酸、买早点等等。这些时间累积起来,无疑是一笔很大的个人资源,而想利用这部分时间,听显然是最好的方式。
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
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?
在当今的技术领域,开源项目已经成为推动创新和发展的重要力量。开源项目的魅力在于它们不仅提供了免费的软件和工具,还鼓励了全球开发者社区的合作和共享。这种开放的合作模式不仅加速了技术的进步,也为个人开发者和企业提供了更多的机会和选择。
前两种方式:需要频繁的与数据所存储的 RegionServer 通信,一次性导入大量数据时,可能占用大量 Regionserver 资源,影响存储在该 Regionserver 上其他表的查询。
因为xiaoxiao的语音属于神经网络语音 所以选择地区时要选择 神经网络可用区域 才能使用微软xiaoxiao语音
程序员,在其他人眼中往往都是高冷的存在,在他们的眼中能用代码解决的问题绝对不考虑其他的方法,本文让我们用Python来提升一下高冷的档次,让我们用代码来“说话”。
维基百科中的机器人是指主要用于协助编者执行大量自动化、高速或机械式、繁琐的编辑工作的计算机程序或脚本及其所登录的帐户。
习惯性的一上来的就去看API文档,果然不出所料,对于所有TTS服务来说一定是有一大堆的参数选择,比如语速、音量、音色等等,对于有选择困难症的我来说,这个事真的很头大,想选择一个适合自己场景的声音真的太难了,尤其我还得选好几个声音,期望未来能够更智能吧。但腾讯云贴心的为我们准备了试听功能,免去了我不断修改参数,不断Run的烦恼。
有没有发现一个生活中的现象,我们很少有时间去真正读一些存放在电脑或者ipad上的pdf书籍。我们打算读这些书,但从来没有读过。所以我们为什么不用Python把它们做成有声书,一边听一边做别的事情呢?
大家好,最近吵得热热闹闹的“惊雷”不知道大家有没有听过,在我点开听完之后除了感觉辣耳朵之外,另外就在想,既然这”歌“就是读个词,那我用Python能不能整一首,于是乎经过一番操作,成功整出一首程序员版
之前MoneyPrinterPlus在批量混剪,一键AI生成视频这些功能上的语音合成功能都用的是云厂商的语音服务,比阿里云,腾讯云和微软云。
talkGPT4All是基于GPT4All的一个语音聊天程序,运行在本地CPU上,支持Linux,Mac和Windows。它利用OpenAI的Whisper模型将用户输入的语音转换为文本,再调用GPT4All的语言模型得到回答文本,最后利用文本转语音(TTS)的程序将回答文本朗读出来。
英语听力是英语学习中的一个重要组成部分,它对于提高语言理解和交流能力至关重要。可理解性学习(comprehensible input)是语言习得理论中的一个概念,由语言学家Stephen Krashen提出,指的是学习者在理解语言输入的同时,自然而然地习得语言。
前段时间在掘金社区写文章,得了一台树莓派3B,加上之前在闲鱼曾经淘到一块1280x400的长条屏,就想着把一直想要的哔哩哔哩UP主助手给完成了。
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。
前言创建应用获取应用的API Key和Secret Key编写python代码替换API Key和Secret Key生成的音频文件
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