ASRT 是一套基于深度学习实现的系统，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（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，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
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2023-09-04 16:46:24
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# Python语音合成训练音色的探索
语音合成（Text-to-Speech, TTS）技术近年来迅速发展，借助深度学习的强大能力，合成的声音越来越自然。若你有意实践并深度理解如何训练语音合成模型，Python将是一个绝佳的选择。本文将介绍如何使用Python进行语音合成音色的训练，并附带代码示例，帮助你快速上手。
## 语音合成的基本概念
在语音合成中，我们的目标是生成自然的声音，让计算
原创
2024-09-07 05:44:24
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在很小的时候就特别喜欢搞怪，模仿别人的声音，尤其是老头老太太模仿的那是一个出神入化。今天小编就带大家模仿一下个性化的声音，不过不是用小编的嘴，而是用程序，看它们都是怎么被模仿出来的。1、gtts模块这是一款语音模块，它可以将任意文字转换为音频文件，格式为mp3。下面我们一起来看看它的用法：一、安装并导入：pip install gttsfrom gtts import gTTS二、配置gtts客户
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2023-08-13 14:45:13
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前言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。应用场景将游戏场景中的公告、任务或派单信息通过语音播报，让玩家玩游戏或配送员送货的同时，也可接听新任务。文学小说类软件，可以利用百度语音合成技术将文学小说作品进行高质量的朗读，流畅清晰，解放双眼，畅听世界。软件架构Python3.7.2、Django2.1
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2024-08-02 17:30:37
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目录0. 太长不看系列，直接使用1. Python调用标贝科技语音合成接口，实现文字转语音1.1 环境准备：1.2 获取权限1.2.1 登录1.2.2 创建新应用1.2.3 选择服务1.2.4 获取Key&Secret2. 代码实现2.1 获取access_token2.2 获取转换后音频2.3 配置接口参数2.4 完整demo2.5 执行0. 太长不看系列，直接使用在1.2官网注册后拿到
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2023-08-09 16:12:14
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# 使用Python实现语音合成
欢迎来到语音合成的世界！在这篇文章中，我将教你如何使用Python实现语音合成，尽管你是一个初学者，但跟随这篇文章一定能够顺利完成。我们将涵盖的内容包括：需要的工具、安装方法、代码实现和一些具体的服务介绍。
## 流程概述
实现语音合成的流程如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------
# Python语音合成
在现代科技发展迅速的时代，语音合成技术逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。语音合成是指通过计算机处理技术将文字转换成自然语言的过程，使计算机能够像人类一样发音。而Python作为一种高级编程语言，也可以用来实现语音合成功能。
## 什么是Python语音合成
Python语音合成是利用Python编程语言的库和API来实现文字转语音的功能。通过Python语音合成，
原创
2024-03-25 06:50:43
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# 通过Python实现语音合成
近年来，语音合成技术得到了广泛应用，例如智能音箱、导航系统和文本到语音（TTS）服务等。语音合成技术能够将文本转换为人类语言的自然语音，让人机交互变得更加便捷。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python实现简单的语音合成，并附带一些代码示例。
## 语音合成的基本原理
语音合成是利用计算机技术将文本信息转化为声音信号的过程，其基本原理可以分为两个主要步骤：
原创
2024-09-22 03:57:54
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pyttsx3是一款非常简单的文本到语音的转换库，可以脱机工作，支持多种TTS引擎（sapi5、nsss、espeak），通过这个库可以非常方便的将文字转换成语音；安装pyttsx3：pip install pyttsx3首先看下pyttsx3最简单的应用：import pyttsx3
say = pyttsx3.init() # 创建pyttsx对象，并初始化对象
msg =
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2023-07-29 10:28:12
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所谓文无第一，武无第二，云原生人工智能技术目前呈现三足鼎立的态势，微软，谷歌以及亚马逊三大巨头各擅胜场，不分伯仲，但目前微软Azure平台不仅仅只是一个PaaS平台，相比AWS，以及GAE，它应该是目前提供云计算人工智能服务最全面的一个平台，尤其是语音合成领域，论AI语音的平顺、自然以及拟真性，无平台能出其右。本次，我们通过Python3.10版本接入Azure平台语音合成接口，打造一款本地的TT
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2024-02-23 10:15:24
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用微软的SAPI可以很容易的实现语音合成（
以前用c#写过
）和识别，但不用 .NET来实现这个功能以前想都没有想过。今天在limodou的blog上面看到
一篇介绍用Python实现语音合成的文章
（用的也是微软的SAPI），觉得蛮有意思的，先记一下，以后有时间来试一试:)
下面是英文参考资料：
Tutorial: Microsoft text-to-speech in Python
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2024-01-30 21:34:39
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单位经常使用广播进行临时事项的通知(将文字转换为语音然后通过功放广播)，但是市面上多数语音播放软件都是收费的，要么发音失真，要么不够稳定——经常出现莫名其妙的故障，容易给工作带来被动。学Python这么久不如动手写一款自己的语音广播软件，即使发生故障也可以自行排除。1界面设计在开始动工之前当然要分析需求，我要的核心功能是将一段文字通知输入软件，然后将其转换为语音并播放出来。这项功能虽然并不复杂，但
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2024-05-31 13:23:21
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UE5智能语音 哈喽，大家好，我叫人宅，很高兴和大家一起分享本套课程，阿里云智能语音UE5版本开发。阿里云智能语音一共分为 语音合成，语音识别，什么是语音合成，它可以将您的文字转化成您设定的任何声音，并且播放出来。什么是语音识别，可以将您的音频或者是您的wav格式的本地语音通过阿里云生成具体文字，同样也支持实时翻译，比如翻译为英文，日文，俄文等。 本套课程是一套综合实战课程，
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2024-06-05 11:39:07
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最近要跟着导师做一个语音识别的工程项目，由于在前期只需要快速的建立软件架构，所以选择使用科大讯飞提供的云接口进行快速开发，但科大讯飞在Linux的sdk中只提供了c++的实现，为了今后的开发方便，我将其进行了Python封装，也把源码分享在这里，为大家提供方便。一、概述 虽然在我的github源码中已经写了README，不过为了
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2024-04-29 13:44:39
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作者 | thedaydreamer背景一直对语音合成系统比较感兴趣，总想能给自己合成一点内容，比如说合成小说，把我下载的电子书播报给我听等等。语音合成系统其实就是一个基于语音合成的工具，但是这个东西由于很多厂家都提供了API的形式，因此开发难度大大降低，只需要调用几个API即可实现属于自己的语音合成工具；麻雀虽小，五脏俱全。往大了说，这就是一个小型的语音合成系统。准备工作首先我们电脑上
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2023-10-24 22:26:53
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Python随身听，程序任我行。嗨，你好，欢迎来到Python随身听。我是DE8UG。很多朋友都听说了Python是AI时代非常受欢迎的编程语言，为啥这么说呢？因为用Python玩起AI技术来是非常方便的。今天我们来一起看看怎么用Python玩一下百度的语音合成技术。这里主要分两个阶段：1:成为百度AI开放平台的开发者，创建一个应用 2:写代码，把文本合成语音第一阶段：先看第一步，肯定先注册个百度
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2023-10-03 21:15:21
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摘要 我们介绍Merlin语音合成工具包用于基于神经网络的语音合成。该系统将语言特征作为输入，采用神经网络来预测声学特征，然后将声学特征传递到声音合成机（vocoder）以产生语音波形。不同的神经网络架构已被实现，包括标准的前馈神经网络，混合密度神经网络，递归神经网络（RNN），长短时记忆（LSTM）递归神经网络，以及其他。该工具包开源，Python编写，可扩展。本文简要描述该系统，提供可自由获
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2023-11-06 18:17:26
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1. 语音合成平台介绍语音合成是将人类语音用人工的方式所产生。若是将电脑系统用在语音合成上，则称为语音合成器，而语音合成器可以用软/硬件所实现。文字转语音(text-to-speech，TTS)系统则是将一般语言的文字转换为语音，其他的系统可以描绘语言符号的表示方式，就像音标转换至语音一样。 - Wikipedia最近工作中需要基于 Python 开发实现一个实时语音播报系统，故借此机会了解了一下
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2023-09-15 21:58:17
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随着以语音为交互渠道的产业不断升级，企业对语音合成有着越来越多的需求，比如智能语音助手、手机地图导航、有声书播报等场景都需要用到语音合成技术。通过语音合成技术想要得到一个新的音色，需要定制音库，但是定制音库所耗费的人力成本和时间成本巨大，成为产业升级的屏障。面对音库成本难题，PaddleSpeech语音合成技术再升级，开源多种降低定制音库成本方案。多种小样本合成方案：支持一句话合成和小数据集微调。
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2024-08-02 17:03:53
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本文介绍利用合成语音数据训练端到端语音识别模型的技术方案。通过TTS模型生成多样化语音样本，结合持续学习技术防止灾难性遗忘，在新词汇识别上错误率降低65%，同时保持原有词汇识别性能。详细解析了数据增强和四阶段微调方法。
