【中关村在线新闻资讯】12月29日消息，谷歌本月推出了一款名为“Tacotron 2”的全新文字转语音系统，它具有惊人的发音准确性，且实际文本阅读效果几乎同真人声音无法区分。 📷 谷歌用AI合成语音（图片来自baidu） “Tacotron 2”其实已经是谷歌的第二代类似技术，它由两个深度神经网络组成。目前，该系统只进行了英语女声的训练（如要需要它发出男性声音的话，谷歌则需要对其进行重新“培训”）。 谷歌的研究人员表示，“Tacotron 2”完全可以准确发音一些非常复杂的单词和人名，并根据标点符号的不同而
一、背景 为了解决小商户老板们在频繁交易中不方便核对、确认到账的痛点，产品MM提出了新版本需要支持收款到账语音提醒功能。这篇文章总结了开发过程中遇到的坑和一些小技巧。 二、技术方案 后台唤醒App 收款到账语音提醒需要收款方在收到款后，播放一段TTS合成语音播报金额，微信在前台时可以通过模板消息将需要播报的金额带下来，再请求TTS数据并播放，但是app在挂起或者被kill掉的情况下要如何请求语音数据并播放呢？ iOS提供了两种方式唤醒处于挂起或已经被kill掉的app。分别是Silent Notificat
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。
在windows10上运行的测试内容。 Python版本：Python3.6.2。 已经注册并添加了百度的'’语音识别'和'语音合成'应用。 已经注册并创建了图灵机器人的'机器人'。
那些录音到底怎么来的？如果你也感到好奇，那么，知晓程序（微信号 zxcx0101）今天推荐小程序你一定会喜欢。
日前，学术期刊《自然》在线发表了一篇文章，其中涉及一种解码器，能够将大脑神经信号转化为语音，帮助无法说话的患者实现发声交流。
随着人工智能发展的迅速，很多智能化的产品都已经应用到生活中的方方面面，比如智能客服、智能手机助手等等，这些智能化已经普遍用在生活中。很多小伙伴对此感到深深的好奇，那么语音合成开放平台有哪些？下面就给大家简单地介绍一下。
最近有个新闻说一个人毫无绘画能力靠AI作图，获得艺术比赛第一名，没想到现在AI 这么厉害了，今天分享几个AI 黑科技工具，在公众号后台回复 黑科技 获取软件地址。
随着全球化和数字化时代的到来，跨文化交流已经成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。然而，语言障碍仍然是一个严重的问题，阻碍了人们之间的交流和理解。这时，人工智能技术就可以帮助我们打破语言障碍，促进跨文化交流。其中，自然语言处理技术中的ChatGPT是一项十分重要的技术，它可以生成自然语言文本，并被广泛应用于在线翻译、语音转写和语音合成等领域。
语音合成在日常的生活当中使用是比较广泛的，有时候在电视上就经常能够看见语音合成技术，如虚拟主持人等等。下面就将为大家详细介绍云服务器语音合成方法。
区分说话主要是通过音高（基频）和音色（频谱包络-频谱最大幅度的连接线） 音高：http://ibillxia.github.io/blog/2013/05/16/audio-signal-processing-time-domain-pitch-python-realization/ 音色：http://ibillxia.github.io/blog/2013/05/18/audio-signal-processing-time-domain-timbre-python-realization/ 此工具箱通过提取语音的三个特征，然后对其进行修改，从而改变语音的音色等特征，从而转换语音特性 比如：通过调高基频，可以偏女性化，通过改变基频未固定值，可以类似机器人等等 f0 : ndarray F0 contour. 基频等高线 sp : ndarray Spectral envelope. 频谱包络 ap : ndarray Aperiodicity. 非周期性
自媒体的兴起，各种视频音频需要语音。之前看到各种文字转声音工具，但是要么收费，要么效果不好。
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？
语音合成技术可以将文字信息转换成标准流畅的语音且进行朗读，在公共服务、智慧交通、泛娱乐、智能硬件等领域具有广泛应用。 在第3期英伟达x量子位NLP公开课上，英伟达开发者社区经理分享了【使用NeMo让你的文字会说话】，介绍了语音合成技术的理论知识，并通过代码演示讲解了如何使用NeMo快速完成自然语音生成任务。 以下为分享内容整理，文末附直播回放、课程PPT&代码、往期课程内容整理。 ---- 大家好，我是来自NVIDIA企业级开发者社区的李奕澎。今天直播的主题是使用对话式AI工具库—Nemo让你的文字会说话。
在日常生活中，我们在很多地方都是需要用到语音合成的，像我们常看到的短视频等都是语音合成的结果，语音合成也是配音的一种，它在很大程度上可以模拟人声，有些比较专业的语音合成软件甚至可以合成相似度高达百分之九十的语音。语音合成主要是借助语音合成软件合成的，那么，怎么样语音合成呢？
许多失去说话能力的人需要利用某种技术进行交流，这项技术要求他们做出微小的动作来控制屏幕上的光标，进而选择单词或字母。最著名的例子就是霍金，他使用的是一种利用脸颊肌肉激活的发声装置。但是由于使用者必须逐个字母打出自己要说的话，这种装置通常速度很慢，每分钟最多生成十个单词，而正常说话者每分钟平均要说 150 个词，而这主要归功于人类的声道。
思路 1.调用和风天气的API，获取天气数据 2.用百度语音API，将天气数据合成语音 3.用树莓派每天早上定时播报天气（定时任务crontab + Python脚本 + mpg123播放器） Pyt
本文中，Google 团队提出了一种文本语音合成（text to speech）神经系统，能通过少量样本学习到多个不同说话者（speaker）的语音特征，并合成他们的讲话音频。此外，对于训练时网络没有接触过的说话者，也能在不重新训练的情况下，仅通过未知说话者数秒的音频来合成其讲话音频，即网络具有零样本学习能力。
微信为了解决小商户老板们在频繁交易中不方便核对、确认到账的功能痛点，产品MM提出了新版本需要支持收款到账语音提醒功能。本文借此总结了iOS平台上的APP后台唤醒和语音合成、播放等一系列技术开发过程中遇到的坑和小技巧，希望与您分享。
音频按顺序分别为参考音频 1、以参考音频 1 的声线为输入的生成句子 1（Take a look at these pages for crooked creek drive.）、生成句子 2（There are several listings for gas station.）、参考音频 2、以参考音频 2 的声线为输入的生成句子 1（同上）、生成句子 2（同上）。
场景描述：利用神经网络将人说话时，相应大脑区域的神经信号进行解码，然后使用循环神经网络将信号合成为语音，可帮助语言障碍患者解决语言沟通问题。
随着苹果爸爸在WWDC2019发布了新的iOS13，两年前的这篇微信iOS收款到账语音提醒开发总结方案已经不再适用，具体的原因是iOS13中（准确的说是使用XCode11编译）苹果不再允许PushKit应用在非voip电话的场景上。在iOS13中，苹果比以往更关注用户的隐私以及设备的电池续航问题，所以对PushKit的能力进行了收拢。如果需要使用PushKit的话则需要接入CallKit的接口，导致收到客户端收到Voip Push时会拉起一个接打电话的全屏界面，有在国区发布过应用的同学应该知道拉起这个界面是不被甲方允许的。这篇文章总结了在iOS13下的语音播报迁移方案以及一些需要注意的问题。目前微信的7.0.10版本已经带上了这部分的特性。
AI科技评论按：目前，基于神经网络的端到端文本到语音合成技术发展迅速，但仍面临不少问题——合成速度慢、稳定性差、可控性缺乏等。为此，微软亚洲研究院机器学习组和微软（亚洲）互联网工程院语音团队联合浙江大学提出了一种基于Transformer的新型前馈网络FastSpeech，兼具快速、鲁棒、可控等特点。与自回归的Transformer TTS相比，FastSpeech将梅尔谱的生成速度提高了近270倍，将端到端语音合成速度提高了38倍，单GPU上的语音合成速度达到了实时语音速度的30倍。
“我想知道是否有人知道使用机器学习来捕获他的声音并生成新录音的任何东西。如果我可以在文字转语音引擎中使用它，就太好了。”
爱丁堡大学课程（全英文，有能力的推荐学习一遍）：https://speech.zone/courses/speech-synthesis/
科技改变生活 近日，谷歌推出了新的语音合成系统Tacotron 2，这是一种直接从文本中合成语音的神经网络结构，即新型TTS系统，该系统结合了初代Tacotron和Deepmind WaveNet等研究的经验，在能力上有了进一步提升。 TTS技术即从文本到语音，它是语音合成应用的一种。在搭载神经网络算法的语音控制器作用下，文本输出的语音音律应使听众在听取信息时感觉自然，毫无机器语音输出的冷漠与生涩感，但是目前还没有一款系统可以做到。 📷 2017年3月，谷歌推出了一种新的端到端语音合成系统Tacotron。
语音合成是一项重要的人工智能技术，它可以将文本转换为自然流畅的语音，为语音交互应用、辅助技术等领域提供了便利。本文将介绍如何利用AI技术实现自然和多样的语音合成，让你的应用更具人性化和个性化。
语音合成（text to speech），简称TTS。将文字转化为语音的一种技术，类似于人类的嘴巴，通过不同的音色说出想表达的内容。将计算机自己产生的、或外部输入的文字信息转变为可以听得懂的、流利的汉语口语输出的技术。
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【编者按】目前，基于神经网络的端到端文本到语音合成技术发展迅速，但仍面临不少问题——合成速度慢、稳定性差、可控性缺乏等。为此，微软亚洲研究院机器学习组和微软（亚洲）互联网工程院语音团队联合浙江大学提出了一种基于Transformer的新型前馈网络FastSpeech，兼具快速、鲁棒、可控等特点。与自回归的Transformer TTS相比，FastSpeech将梅尔谱的生成速度提高了近270倍，将端到端语音合成速度提高了38倍，单GPU上的语音合成速度达到了实时语音速度的30倍。
互联网的发展给我们的生活带来了很多便利，现在语音合成技术也变得越来越成熟，语音合成是一种机械的合成语音的功能，它的作用是多种多样的，在生活中很多地方都是可以使用到语音合成的。为了更好的使用语音合成功能，我们一般都会使用语音合成助手，不过，也有一部分朋友不知道语音合成助手怎么用，我们要多了解一下它的用法，那么，语音合成助手怎么用呢？
现在，互联网的发展是非常快速的，各种各样的网络功能也应运而生，语音合成就是其中之一。语音合成其实就是我们常说的配音，它主要是把文字转化为语音的，语音合成的方法并不困难，我们在互联网上面通过软件就可以完成语音合成的操作，而且合成的声音也是比较真实的，和人声是比较类似的。那么，语音合成怎么弄呢？
本文转自腾讯AI实验室 2019年，腾讯高校合作第一次迎来音乐声学博士，中国音乐学院音乐科技系李子晋副教授与腾讯AI Lab语音识别中心开展了一项歌声合成相关的合作。转眼间，他们的合作成果已经化成了腾讯AI数字人艾灵的音乐细胞。 今年六一儿童节，腾讯联合北京荷风艺术基金会发起“腾讯荷风艺术行动”，为音乐美学中国素质教育的发展做出贡献。 今天，他们为孩子们送上一份礼物：首席儿歌守护唱作人，青年演员歌手王俊凯与雄安孩子，以及腾讯AI数字人艾灵共同演绎的新歌《点亮》。这份礼物被以特别的方式呈现：在H5互动里，每
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？
成千上万的人因事故或疾病导致言语能力丧失，与他人交流陷入困难。为了给不能说话的人提供便利，神经科学家设计了一种可以将大脑信号转换为语音的系统，每分钟可产生约150个字，语速接近自然水平。
随着人工智能技术的飞速发展，语音识别（ASR）和语音合成（TTS）技术已经成为智能语音服务领域的核心技术。腾讯云语音产品，凭借其业界领先的技术优势和极具竞争力的价格，为各行业提供了从标准化到定制化的全方位智能语音服务，广泛应用于多个行业场景，极大地推动了企业服务、阅读、教育、游戏、金融、电商等行业的智能化升级。
最近，百度硅谷人工智能实验室的研究员提出了 ClariNet，一种全新的基于 WaveNet 的并行音频波形（raw audio waveform）生成模型。WaveNet 是能够完美模仿人类声音的最前沿语音合成技术（Google I/O 大会所展示的超逼真合成语音的背后技术）。自从其被提出，就得到了广泛的离线应用。但由于其自回归（autoregressive）的特点，只能按时间顺序逐个生成波形采样点，导致合成速度极慢，无法在 online 应用场合使用。ClariNet 中所提出的并行波形生成模型基于高斯逆自回归流（Gaussian inverse autoregressive flow），可以完全并行地生成一段语音所对应的原始音频波形。比起自回归的 WaveNet 模型，其合成速度提升了数千倍，可以达到实时的十倍以上。
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
你猜的没错，这段有声书并非来自某个专业制作团队，而是一个 AI 模型 Seed-TTS，而这个模型则是来自字节跳动的 Seed Team。
这项研究是由语音科学家GopalaAnumanchipalli和Chang实验室的生物工程研究生Josh Chartier领导。该项研究是基于一系列研究基础上进行研究的，首次描述了人类大脑的语音中心是如何编排嘴唇,下巴,舌头,和其他声道组件的运动以生产流利的语音。
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。
最近，百度硅谷人工智能实验室的研究员提出的ClariNet（合成语音展示），是一种全新的基于WaveNet的并行音频波形（raw audio waveform）生成模型。
Tacotron是谷歌于2017年提出的端到端语音合成系统，该模型可接收字符的输入，输出相应的原始频谱图，然后将其提供给 Griffin-Lim 重建算法直接生成语音
选自arXiv 作者：王雨轩等 机器之心编译 参与：李泽南、吴攀 最近，谷歌科学家王雨轩等人提出了一种新的端到端语音合成系统 Tacotron，该模型可接收字符的输入，输出相应的原始频谱图，然后将其提供给 Griffin-Lim 重建算法直接生成语音。该论文作者认为这一新思路相比去年 DeepMind 的 WaveNet 以及百度刚刚提出的 DeepVoice 具有架构上的优势。点击阅读原文下载论文。 现代文本转语音（TTS）的流程十分复杂（Taylor, 2009）。比如，统计参数 TTS（statist
首先引入小程序语音识别插件 let plugin = requirePlugin("WechatSI") let manager = plugin.getRecordRecognitionManager() 然后在wxml中设置对应的方法 <i-icon type="translation_fill" catchtouchstart="streamRecord" catchtouchend="endStreamRecord" size="28" color="#3176F7" /> 最后在js中写对应的逻
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。
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