首先需要安装 speech 库，直接pip install speech就好了。 speech.input() 这一行代码就可以实现语音识别，第一次使用需要配置一下。
树莓派相信熟悉小型Linux开发板的朋友都不陌生，作为一款优秀的卡片型小电脑，麻雀虽小五脏俱全，普通电脑能做的事情，它全都能做，最重要的一个优点，它作为一台24小时不停服的服务器来讲，低功耗，高收益，所以民间高手用树莓派来diy各种千奇百怪好玩好用的东西，例如用树莓派做家庭nas存放自己的小姐姐，用树莓派做为软路由管理家庭的网络，用树莓派做自己的贴心语音小助手来管理家庭智能家电等等一系列的应用场景，可玩性很高，作为一个很爱折腾的我也是对它爱不释手，很多人买来树莓派就是放在角落吃灰，但我的树莓派至今已经平稳运行了2年之久，它承担了我的毕业设计---智能语音机器人，承担了家中的nas共享，承担了平时在家的jupyter开发环境，在今天，我将赋予它新的使命---扶墙(FQ)好帮手，让我们家庭网络的终端中，无需连接威批恩便可以顺畅睁眼看世界！接下来请跟随文章的脚步，一起走进奇妙的折腾之旅~~~
语音合成（Text to Speech Synthesis）是一种将文本转化为自然语音输出的技术，在各行各业有着广泛用途。传统TTS是基于拼接和参数合成技术，效果上同真人语音的自然度尚有一定差距，效果已经达到上限，在实现上也依赖于复杂流水线，比如以文本分析为前端的语言模型、语音持续时间模型、声学特征预测模型、将频谱恢复成时域波形的声码器（vocoder）。这些组件都是基于大量领域专业知识，设计上很艰难，需要投入大量工程努力，对于手头资源有限的中小型玩家来说，这种“高大上”的技术似乎有些玩不起。
用AI对歌曲音轨的分离研究很多，不过大多数都是在频域上进行的。这类方法先把声音进行傅立叶变换，再从频谱空间中把人声、乐曲声分别抽离出来。
Snowboy，KITT.AI开发的人工智能软件工具包。通过Snowboy软件，开发人员可以在一些硬件设备上添加 “语音热词探测” 功能。KITT.AI 宣称，Snowboy 能够让人们轻松地将语音控制功能添加到自己的硬件设备上。
siri是由苹果开发的人工智能系统,很多人在无聊的时候就喜欢调戏siri,不过反倒被siri给调戏了。
ASRT 是一套基于深度学习实现的语音识别系统，全称为 Auto Speech Recognition Tool，由 AI 柠檬博主开发并在 GitHub 上开源（GPL 3.0 协议）。本项目声学模型通过采用卷积神经网络（CNN）和连接性时序分类（CTC）方法，使用大量中文语音数据集进行训练，将声音转录为中文拼音，并通过语言模型，将拼音序列转换为中文文本。基于该模型，作者在 Windows 平台上实现了一个基于 ASRT 的语音识别应用软件它同样也在 GitHub 上开源了。
抽空，实现了一份云知声 语音转写的python版本。 使用python通过调用动态库实现。 云知声官网: http://dev.hivoice.cn/sdk_download/schema_sdk.jsp 调用方法: python3 unisound_asr.py 音频文件 例: python3 unisound_asr.py e:\input.wav 调用前修改下 unisound_asr.py 相应的授权变量 # 配置你自己的key app_key_str = "appKey" user_secret_
本项目将分三个阶段分支，分别是入门级 、进阶级 和最终级 分支，当前为进阶级，随着级别的提升，识别准确率也随之提升，也更适合实际项目使用，敬请关注！
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？
本项目将分三个阶段分支，分别是入门级、进阶级和应用级分支，当前为入门级，随着级别的提升，识别准确率也随之提升，也更适合实际项目使用，敬请关注！
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。
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。
Parakeet 旨在为开源社区提供灵活、高效和最先进的文本转语音工具包。它建立在 PaddlePaddle 动态图上，包括许多有影响力的 TTS 模型。
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_
当CSV文件被读入后，可以利用这些数据生成一个numpy的数组，用来训练算法模型。
来源：虎贲智能机器 本文长度为1000字，建议阅读5分钟 本文为你介绍基于ubuntu16 Python3 tensorflow的人工智能开发环境的搭建。 人最大的长处就是有厉害的大脑。电脑、手机等都是对人大脑的拓展。现今，我们每个人都有这个机会，让自己头脑在智能的帮助下，达到极高的高度。所以，拥抱科技，让智能产品成为我们个人智力的拓展，更好的去生活、去战斗。 用项目引导学习： 我们的目标是用现有最流行的谷歌开源框架TensorFlow，搭建一款儿童助学帮手。类似于现在已有的在售商品小米智能语音盒子之类
蓝桥->https://www.lanqiao.cn/teacher/workbench/courses/3584 github->https://github.com/overmind1980/oeasy-python-tutorial gitee->https://gitee.com/overmind1980/oeasypython 作者：oeasy
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。
人最大的长处就是有厉害的大脑。电脑、手机等都是对人大脑的拓展。现今，我们每个人都有这个机会，让自己头脑在智能的帮助下，达到极高的高度。所以，拥抱科技，让智能产品成为我们个人智力的拓展，更好的去生活、去战斗。
此时进入了vim编辑器的界面。 举个例子，我想要每天早上6点钟收到天气的消息，编辑器内输入内容为：
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
最近在做智慧工厂相关的工作，多多少少了解了一点物联网相关的技术。于是心血来潮，寻思自己可以做点什么，恰巧之前听说过一些树莓派的传闻，于是就有了这么一款闹钟。
之前安利过一款手机上运行Python的神器Termux，不过Termux的使用比较重，它实际是一款linux系统模拟器，安装好Termux后还要再安装python，并且是全命令行操作，一些读者使用起来有障碍。今天安利一款更友好的QPython。
你有没有碰到过公司的项目太多，各个域名都配置了ssl证书，但是某一个项目的的证书到期后，你不知道，然后被老板看见后挨骂的情况，我相信这个开源项目可以解决你的痛点。
前文回溯，之前一篇：含辞未吐,声若幽兰,史上最强免费人工智能AI语音合成TTS服务微软Azure(Python3.10接入)，利用AI技术将文本合成语音，现在反过来，利用开源库Whisper再将语音转回文字，所谓闻其声而知雅意。
随着自然语言理解等技术的发展，对话机器人如今盛行，而基于此的智能音箱产品的发展也异常火热。
在知乎上有人问 6000 块买一个 Python 的在线课程值不值？我觉得他很可能被忽悠了，因为 Python 领域，高质量的免费教程实在在多了。今天就是说说那些高质量的 Python 教程。
首先需要安装ffmpeg，这个软件在之前有过介绍：Python3利用ffmpeg针对视频进行一些操作，Win10用户可以根据这篇文章进行安装，如果是Mac用户则非常简单，使用Homebrew就可以非常方便的进行安装
在智能手机无所不能的今天，聊天机器人大家并不陌生。语音、文字的，随口都能说出几个。记得最早火起来的，当属人人网上的小黄鸡了吧，那个@小黄鸡风靡一时的时代，如今随着人人网一起光影渐去，令人唏嘘。而那些无聊、逗趣、迷茫的懵懂时光，却历久弥新…… 今天我们就自己来打造一个微信聊天机器人，给大家带来点乐子哈。借助别人已经写好的Python微信调用库——itchat，我们真正要写的代码很少。在代码运行前cmd里运行pip install itchat即可自动下载安装这个库。 Python程序部分，直接上
实现的方式还是挺多的，这里介绍下百度的AI开放平台，毕竟大公司，感觉识别的精度会高点，同时相信他们的算法也会不断优化，我等小菜鸟只要会用就可以啦。
本教程带您一下自制属于你自己的数字人播报视频，即通过人脸图像和一段语音音频生成照片说话视频。
语音合成技术能将用户输入的文字，转换成流畅自然的语音输出，并且可以支持语速、音调、音量设置，打破传统文字式人机交互的方式，让人机沟通更自然。
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。
Python 是一种面向对象的解释型脚本语言，具备易维护、可移植以及面向对象编程的特点。脚本支持在多个平台运行。同时也是一种交互式语言，可以在命令行中的python解释器中直接执行代码。
本篇分享的是使用python3制作一个文本读音器，简单点就是把指定的文本文字转语音说出来；做这么个小工具主要是为了方便自己在平时看一些文章眼累的时候，可通过语音来帮助自己，当然如果你是小说迷，可以扩展成一个小说读音器。
ChatGPT近期以强大的对话和信息整合能力风靡全网，可以写代码、改论文、讲故事，几乎无所不能，这让人不禁有个大胆的想法，能否用他的对话模型把我们的微信打造成一个智能机器人，可以在与好友对话中给出意想不到的回应，而且再也不用担心女朋友影响我们 打游戏 工作了。
Maix-Speech是专为嵌入式环境设计的离线语音库，设计目标包括：ASR/TTS/CHAT
天气真的是越来越冷啦，有时候我们想翻看网页新闻，但是又冷的不想把手拿出来，移动鼠标翻看。这时候，是不是特别想电脑像讲故事一样，给我们念出来呢？人生苦短，我有python啊，试试用 Python 来朗读给你听吧。
首先请想象一下，当你回到家，只有一个人在家，但却没有人聊天，然后你发出了一个命令，电脑便开始自动与你对话，而你不需要打字，不需要看屏幕，因为她会自己发出声音，回应你的问题，以及问候。
现在深度学习的框架主要有Tensorflow，Pytorch，MXNet，Paddle和Keras，简单总结一下：
原文链接：https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/88630856
之所以用 Python，就是因为 Python 有着丰富的库，网页正文识别也不在话下。这里我尝试了 readability、goose3。
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