1.Android 使用AudioRecord而实现录音暂停以及wav文件转mp3文件。...因为android系统开源的原因，导致许多生产厂商乱改系统源码，此处小米最为恶心，使用android原生的AudioRecord录制只能保存wav和pcm格式的语音文件，但是小米手机录制的wav语音文件系统本身不支持...，所以使用MediaPlayer不能播放wav格式的文件，其它手机可以。...2.针对这个问题解决方案目前有两种： 方案1： 将录制完的wav文件转化成mp3格式的，缺点：转码过程不能需要花费一部分时间，不能实时录制保存mp3格式的文件 此处可以借助gitHub上的第三方库来实现...因 Android 默认不支持MP3编码，网上很多解决方案 比较成熟的方案就是使用Lame库,通过 Lame 编码生成 MP3 音频文件。
： 参数 类型 描述 必传 tex String 合成的文本，使用UTF-8编码，请注意文本长度必须小于1024字节 是 lang String 语言选择,填写zh 是 ctp String 客户端类型选择...，合成文本长度必须小于 1024 字节，如果文本长度过长，就需要进行切割处理，采用多次请求的方式，分别转换成语音文件，最后再将多个语音文件合并成一个 写段代码试试看 from aip import AipSpeech...: V1.0, by Guanagwei_Jiang, 20181121") str = raw_input("请输入要转成语音的文字：") client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY...", format="wav") 于是就可以将爬到的文字，转换成语音。...d.write(result) 可以将分段的语音，按照我前文的操作，所有的合并起来，就成了一个整体了。 或者使用pydub和ffmpeg实现wav转mp3格式。这样就实现了文字转声音。
接下来就要去查百度的语音识别API文档，看看它对待提取的音频文件有什么要求，下图就是百度的python SDK文档页面: ?...在这个文档中，对百度语音识别API所支持的音频格式进行了明确，概况起来主要有三点要求： 参数：16k 采样率、16bit 位深、单声道； 格式：pcm（不压缩）、wav（不压缩，pcm编码）、amr（压缩格式...来看下面这段代码，他的作用是把一段视频转换为wav文件： 其中inputfile是待转换的视频文件，其参数为空； outputfile是输出文件路径，其参数中对采样率、声道数以及文件格式等进行了指定；...3).音频转文字 现在进入本文的核心环节——文字提取，如果要自己写这个功能的话估计费尽心思也写不出来，但是如果使用各种语音识别API就简单多了，使用百度语音识别API对一段音频（小于60秒）进行文字提取的代码如下...当然，在实现基本功能的基础上，还可以进行一些完善工作，例如每次转换之前我们都需要指定目标视频文件和文本的输出目录，对此可以设计一个简单的UI界面。
然后把download()函数改为文件的绝对路径，如下，我把aishell.py的文件单独下载，然后替换download()函数，再执行该程序，就会自动解压文件文本生成数据列表。...语音文件需要放在PaddlePaddle-DeepSpeech/dataset/audio/目录下，例如我们有个wav的文件夹，里面都是语音文件，我们就把这个文件存放在PaddlePaddle-DeepSpeech...每一行数据包含该语音文件的相对路径和该语音文件对应的中文文本，要注意的是该中文文本只能包含纯中文，不能包含标点符号、阿拉伯数字以及英文字母。...然后建立词汇表，把所有出现的字符都存放子在zh_vocab.txt文件中，一行一个字符。最后计算均值和标准差用于归一化，默认使用全部的语音计算均值和标准差，并将结果保存在mean_std.npz中。.../models/infer/ 本地预测 我们可以使用这个脚本使用模型进行预测，如果如何还没导出模型，需要执行导出模型操作把模型参数导出为预测模型，通过传递音频文件的路径进行识别，通过参数--wav_path
使用infer_path.py预测音频，通过参数--wav_path指定需要预测的音频路径，完成语音识别。 python infer_path.py --wav_path=..../dataset/test.wav 消耗时间：132, 识别结果: 近几年不但我用书给女儿儿压岁也劝说亲朋不要给女儿压岁钱而改送压岁书, 得分: 94 数据准备 本项目使用了公开的中文普通话语音数据集...然后把download()函数改为文件的绝对路径，如下。我把aishell.py的文件单独下载，然后替换download()函数，再执行该程序，就会自动解压文件文本生成数据列表。...1）语音文件需要放在dataset/audio/目录下。 2）把数据列表文件存在dataset/annotation/目录下，程序会遍历这个文件下的所有数据列表文件。...最后计算均值和标准差用于归一化，默认使用全部的语音计算均值和标准差，并将结果保存在mean_std.npz中。 以上生成的文件都存放在dataset/目录下。
前言 使用PaddlePaddle轻松实现语音合成，提供了简单的示例代码，GUI界面操作，还有Flask的Web接口，可以给Android调用。...源码地址：点击下载 视频教程地址：哔哩哔哩 首先来写一个简单的程序，通过下面的代码就可以实现语音合成。...# 输出文件的保持路径 output_path = 'output/1.wav' # 获取文本前端 frontend = Frontend(g2p_model='g2pM', phone_vocab_path...= wav else: wav_all = paddle.concat([wav_all, wav]) # Tensor转numpy wav = wav_all.numpy(...另外还提供了server.py，该程序使用Flask提供了Web接口，可以提供给Android应用或者小程序调用，实现语音合成。
，完爆了GitHub上的开源项目N条街，然后在CSDN浏览各位博主的博客时发现，用百度语音识别的API和图灵机器人的API可以做一个实时语音对话的机器人，感觉特别兴奋，从而决定搭建一个自己的语音对话机器人...2、整个过程的实现流程是这样的，我们说一句话，通过录音保存为语音文件，然后调用百度API实现语音转文本STT，再然后调用图灵机器人API将文本输入得到图灵机器人的回复，最后将回复的文本转成语音输出TTS...04-语音生成音频文件 语音生产文件就需要进行录音，将我们说的话保存下来，至于保存的格式我一般都是保存为wav，其他格式支持pcm，不太建议mp3，因为需要多次转换。...【百度服务端会将非pcm格式，转为pcm格式，因此使用wav会有额外的转换耗时，但是windows自带播放器识别不了pcm格式的，所以我还是喜欢用wav格式】 第一种录音方式：使用speech_recognition...= 'voices/myvoices.wav' # 将语音转文本STT def listen(): # 读取录音文件 with open(path, 'rb') as fp:
有问题欢迎提 issue 交流 快速预测 下载作者提供的模型或者训练模型，然后执行导出模型，使用infer_path.py预测音频，通过参数--wav_path指定需要预测的音频路径，完成语音识别，详情请查看模型部署...然后把download()函数改为文件的绝对路径，如下，我把aishell.py的文件单独下载，然后替换download()函数，再执行该程序，就会自动解压文件文本生成数据列表。...语音文件需要放在dataset/audio/目录下，例如我们有个wav的文件夹，里面都是语音文件，我们就把这个文件存放在dataset/audio/。...每一行数据包含该语音文件的相对路径和该语音文件对应的中文文本，他们之间用\t隔开。要注意的是该中文文本只能包含纯中文，不能包含标点符号、阿拉伯数字以及英文字母。...最后计算均值和标准差用于归一化，默认使用全部的语音计算均值和标准差，并将结果保存在mean_std.npz中。以上生成的文件都存放在dataset/目录下。
方案 首先文字方面，我选择了【聚合数据的笑话接口】(https://www.juhe.cn/docs/api/id/95),就不需要费力去自己找资源了 其次需要将文字转换为音频，我选择了【讯飞的语音合成...】，因为其有Windows离线版SDK，修改了一些就可以根据需要使用了 最后是音频转视频方面，采用了【FFmpeg】，为视频添加了封面图与滚动字幕 使用脚本实现自动生成视频 准备笑话文本 将笑话文本复制保存到一个文本中即可...下载讯飞语音合成离线包 需要注册并身份认证后在控制台下载，下载地址 安装文档中使用vs运行samples中的解决方案(使用的是VS2010)，若项目加载失败则升级下项目的框架版本：项目右键->重定向项目...重新生成后，找到外层bin目录下的exe，就可以直接使用tts_offline_sample hello.wav "hello word"调用程序合成文本音频到指定路径。...将bin和libs目录拷贝到需要的地方，或者将bin目录添加到环境变量中，就可以在任意地方使用了 下载ffmpeg 现在已经使用tts生成了音频文件，接下来使用 ffmpeg 将音频转换为视频并且生成字幕即可得到一个新鲜出炉的视频了
学习如何将文字转换为栩栩如生的口头语音介绍音频 API 提供基于我们的 TTS（文本到语音）模型的语音端点。...它配备了 6 种内置语音，并可用于：叙述书面博客文章生成多种语言的口头语音使用流式传输提供实时音频输出以下是alloy语音的示例：...请注意，我们的使用政策要求您向最终用户提供明确的披露，说明他们听到的...快速开始语音端点接受三个关键输入：模型、应转换为音频的文本以及用于音频生成的语音。...语音选项尝试使用不同的语音（alloy, echo, fable, onyx, nova, 和 shimmer）来找到与您期望的语气和受众相匹配的语音。当前的语音都针对英语进行了优化。...您可以通过提供所选语言的输入文本来生成这些语言的口头语音。实时音频流传输语音 API 提供了使用分块传输编码进行实时音频流传输的支持。这意味着在完整文件生成并可访问之前，音频就可以播放了。
功能介绍： 请求语音合成服务，通过上传语音合成文本，返回音频数据，并保存到本地。...这里要说明一下，由于HttpResponse接口给问题，服务的响应类型必须是application/octet-stream，才能正确获取音频数据并保存，接口文档：HttpResponse。...语音合成服务可以参考：轻松快速搭建一个本地的语音合成服务 使用环境： API 9 DevEco Studio 4.0 Release Windows 11 Stage模型 ArkTS语言 所需权限： ohos.permission.INTERNET...promise.then((data) => { const timestamp = Date.now(); const savePath = filesDir + `/${timestamp}.wav...ttsUrl: string = "http://xxxx.xxxx" build() { Row() { TextInput({ placeholder: '请输入要合成的语音文本
总体的思路 大家可以设想一下, 如果要实现人与机器的智能对话, 肯定要有以下几个步骤: 计算机接收用户的语音输入 将用户输入的语音输入转化为文本信息 调用智能对话接口, 发送请求文本信息, 获取接口返回的智能回答文本信息...将回答文本信息转化为语音格式输出 这里可以安装很多现成的库函数, 辅助我们系统的实现。...需要准备的环境 以下是需要安装的一些python依赖包 pip install pyaudio 安装pyaudio依赖包, 用于录音、生成wav文件 pip install baidu-aip 安装百度.../voices/myvoices.wav' #该文件目录要存在 #用于接收用户的语音输入, 并生成wav音频文件(wav、pcm、mp3的区别可详情百度) class Speak():...点击立即使用，没有账号的话可以先创建一个账号，然后领取免费的资源使用 我之前已经创建1个了, 假设再次点击创建 系统会自动勾选上语音识别接口，直接创建应用即可，之后会有 AppID、 API Key
技术栈选择 需求：利用百度语音接口在Web端实现语音识别功能 技术栈：React+recorder-tool.js +recorder.js + Express + Baidu语音识别API recorder.js...，其实现方法较为简单，就是将官方示例中example示例中的html文件的脚本部分封装成一个单例对象作为recorder.js的代理，然后暴露一组API供上层调用，大致的结构如下： import Recorder...如何提交Blob对象 通过recorder.js的官方示例可以看到，如果不将录音输出为本地wav格式的文件，我们得到的是一个Blob对象，Blob对象需要使用form表单的方式进行提交，具体方法如下(使用...Recorder.js的功能扩展 百度AI语音识别接口接收的语音文件需要满足如下的要求： pcm格式或wav格式文件的二进制数据经过base64转换后的编码 16000Hz采样率 16bit位深 单声道...*/ function extractSingleChannel(input) { //如果此处不按比例缩短，实际输出的文件会包含sampleStep倍长度的空录音 var length
这是一篇简单的Python文字（汉字）转语音教程，当然对于其他语言工具在实现的方法上也是一样的 。 在自然语言处理上，文字、音频互转是一个很关键的技术点。...对于语音转文字，这个个人实现较为困难，我们可以使用语音转文字的软件或借助各API（如科大讯飞等）进行移植开发。不过文字转语音就相对而言容易实现很多了。...开发环境：Windows Python版本：3.x 外置模块准备：pygame（可直接在cmd命令行中pip install pygame安装） 汉字转拼音 我使用的是将汉字转为Unicode码，然后通过查询一个匹配文件...说明：将该文件与"unicode_py.txt"文件放在同一目录下，代码比较简陋，因为主要给大家讲实现教学，所以没有对多音字进行处理（所以默认使用第一个使用频率最高的音） 拼音转语音 这一步也比较简单，...单个音的音频文件可以自己录或找人录，渠道有很多哦。注意文件格式，最好是mp3或wav文件。 部分文件展示如下： ? 我们将其置入一个voice文件夹下。准备工作就做好了。
其他软件包，如谷歌云语音，则专注于语音向文本的转换。 其中，SpeechRecognition 就因便于使用脱颖而出。...使用 record() 从文件中获取数据 在解释器会话框键入以下命令来处理 “harvard.wav” 文件的内容： >>> harvard = sr.AudioFile('harvard.wav')...可以通过音频编辑软件，或将滤镜应用于文件的 Python 包（例如SciPy）中来进行该预处理。处理嘈杂的文件时，可以通过查看实际的 API 响应来提高准确性。...此响应列表结构会因 API 而异且主要用于对结果进行调试。...>>> mic = sr.Microphone() 若系统没有默认麦克风（如在 RaspberryPi 上）或想要使用非默认麦克风，则需要通过提供设备索引来指定要使用的麦克风。
其他软件包，如谷歌云语音，则专注于语音向文本的转换。其中，SpeechRecognition 就因便于使用脱颖而出。...使用 record() 从文件中获取数据 在解释器会话框键入以下命令来处理 “harvard.wav” 文件的内容： >> harvard = sr.AudioFile('harvard.wav') >...可以通过音频编辑软件，或将滤镜应用于文件的 Python 包（例如SciPy）中来进行该预处理。处理嘈杂的文件时，可以通过查看实际的 API 响应来提高准确性。...此响应列表结构会因 API 而异且主要用于对结果进行调试。...>> mic = sr.Microphone() 若系统没有默认麦克风（如在 RaspberryPi 上）或想要使用非默认麦克风，则需要通过提供设备索引来指定要使用的麦克风。
训练 9874：GPT-SoVITS WebUI，主界面 9873：UVR5-WebUI，人声/伴奏分离和混响去除 9872：语音合成（推理），最终的使用模型 9871：校对工具，音频切片后的校对 9880...: api接口 服务启动后，即可访问程序主界面 ，会看到打开 UVR5-WebUI，点击打开，然后就能访问 UVR5-WebUI，在这个页面，上传你准备的音频文件，其中模型选择HP2_all_vocals...继续，语音转文本校对工具：在这个页面可以检查一下系统生成的文本，标点符号等是否正确，不正确就修改一下。也可以进行合并，拆分等。这里我跳过。...） 最后，先上传参考音频文件，再添加对应的文本，为了省事，我们可以上传一个分割后的小音频文件。...然后填写推理文本，就是你要合成语音的文本，最后点击开始推理就能合成了。
其他软件包，如谷歌云语音，则专注于语音向文本的转换。其中，SpeechRecognition 就因便于使用脱颖而出。...使用 record() 从文件中获取数据 在解释器会话框键入以下命令来处理 “harvard.wav” 文件的内容： >>> harvard = sr.AudioFile('harvard.wav')...可以通过音频编辑软件，或将滤镜应用于文件的 Python 包（例如SciPy）中来进行该预处理。处理嘈杂的文件时，可以通过查看实际的 API 响应来提高准确性。...此响应列表结构会因 API 而异且主要用于对结果进行调试。...>>> mic = sr.Microphone() 若系统没有默认麦克风（如在 RaspberryPi 上）或想要使用非默认麦克风，则需要通过提供设备索引来指定要使用的麦克风。
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