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TTS 是 “Text-to-Speech” 的缩写,中文意思是“文本到语音”。简单来说,TTS 是一种技术,它能够将文字信息转换成人类的语音,计算机或智能设备就能够"说话"了。TTS 技术通过模仿人类的语音特征,使得合成的语音听起来尽可能自然流畅。随着技术的发展,已经能够模拟不同的语调、情感,甚至特定人的声音,让语音交互更加人性化和个性化。
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
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。
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?
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。
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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。
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。
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。
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。
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。
“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
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。
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。
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!
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!
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。
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
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。
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。
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。
Balabolka便携版是一个绿色免安装版的文本转语音TTS的程序,Balabolka绿色免安装版可以使用计算机系统上安装的所有语音,屏幕上的文字可以被保存为一个WAV,MP3,OGG或者WMA文件。
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
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
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。
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
相信大多数朋友对语音合成并不是那么陌生,语音合成其实就是一种可以把文本转化为语音的服务,我们可以把输入的文字通过语音合成工具转化为语音,这种语音和人的声音是有很大的相似性的,而且语音自然流畅,整体的效果是非常不错的。不过,也有一些朋友不知道语音合成工具怎么用,其实,语音合成工具的操作步骤是非常简单的,通过简单的学习就可以轻松掌握。那么,语音合成工具怎么用呢?
【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
之前给大家推荐过小程序分享丨智能文字转语音神器,讯飞快读这个小程序可以解决大家文字转语音的问题,小轻论坛也绑定了讯飞快读,大家可以在公众号的菜单栏打开这个小程序,去转换语音,用来恶搞室友和同时也是很有意思的。
平时在做项目的过程中,有遇到场景是客户要求播放语音的场景,比如:无障碍朗读,整篇文章实现朗读,文字转语音,文字转语音播放等等。
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。
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。
Google的文字转语音(Text-To-Speech)功能原本使用在Google助理或是GoogleMap等服务上,现在Google推出云端文字转语音服务,开发者也可以在自己的应用程序上添加语音功能
推荐 6 款贼好用的油猴脚本,其中有 4 个是笔者开发的,看完了文章,要是对这几款脚本感兴趣的话,赶紧去试试看,且用且珍惜!
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