1.最小的语音源码语音源码用语音合成软件代码解析-SAM
2.OpenAI 开源的免费 AI 语音转文字工具 - Whisper,一步一步本地部署运行
3.中文语音生成网络vits-chinese运行实战
4.Python + edge-tts:一行代码,转换转换让你的语音源码语音源码用文本轻松变成语音!
最小的转换转换语音合成软件代码解析-SAM
SAM(Software Automatic Mouth)是一款体积小巧的语音合成软件,纯软件性质,语音源码语音源码用商业用途,转换转换mud源码出售离线运行无需联网。语音源码语音源码用它由c语言编写,转换转换编译后文件大小约为kB,语音源码语音源码用支持在Windows、转换转换Linux、语音源码语音源码用esp、转换转换esp上编译使用。语音源码语音源码用原源代码非公开,转换转换但有网站提供反编译后的语音源码语音源码用c源代码。此软件可以在线测试效果,用户输入文字即可体验语音合成功能。linux cp 源码
SAM软件的说明书提供了详细的使用指南。网站上同时介绍了软件的分析过程,以及esp上的移植代码。对于代码关键部分的分析,主要集中在SAM中的个音素上。音素按0-编号,每个音素都有特定属性,如ID、名称、正常长度、重音长度、共振峰频率和幅度等。音素名称由1-2个字符组成,存储在phonemeNameTable1和phonemeNameTable2中。phonemeLengthTable表示音素的默认长度,单位为帧,蠕虫病毒源码约ms。音素分为三类,并有特定的频率和幅度数据。
SAM的关键函数依次执行,上一个函数的输出为下一个函数的输入。主要函数包括TextToPhonemes、PhonemeStr2PhonemeIdx、RenderAll、CreateFrames和ProcessFrames2Buffer。这些函数负责从文本到音素的转换、音素索引和长度的获取、所有音素的渲染、频率和幅度数据的生成以及帧处理等核心操作。语音合成的关键代码位于processframes.c文件中,通过公式计算生成波形,涉及元音、php 筛选 源码浊辅音的合成,以及清辅音的直接读取文件处理。如果音素的flags属性不为0,则将根据特定条件添加部分录音内容,决定是否合成浊辅音。
OpenAI 开源的免费 AI 语音转文字工具 - Whisper,一步一步本地部署运行
OpenAI 推出的开源免费工具 Whisper,以其出色的语音识别功能吸引了不少关注。这款模型不仅能够进行多语言的语音转文本,还能进行语音翻译和语言识别,实用价值极高。市面上许多语音转文字服务如讯飞语记等都收费,而Whisper作为开源选择,无疑是一个经济实惠且性能强大的解决方案。
想在本地体验Whisper,首先需要为Windows设备安装ffmpeg和rust。xml源码编辑ffmpeg可以从ffmpeg.org下载并配置环境变量,而rust则可以从rust-lang.org获取并确保命令行可用。接着,创建一个python虚拟环境,安装Whisper所需的依赖库。
运行Whisper的过程相当直接。通过命令行,只需提供音频文件如"Haul.mp3",并指定使用"medium"模型(模型大小从tiny到large递增)。首次运行时,Whisper会自动下载并加载模型,然后开始识别并输出文本,同时将结果保存到文件中。如果想在Python代码中集成,也相当简单。
如果你对此技术感兴趣,不妨亲自尝试一下。项目的源代码可以在github.com/openai/whisper找到。这不仅是一次AI技术的体验,还可能开启语音转文字的新篇章。更多详情可参考gpt.com/article/的信息。
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中文语音生成网络vits-chinese运行实战
一 环境配置 在一台笔记本上,使用pycharm完成conda env环境的搭建,安装pip依赖项miniconda3。若遇到安装WeTextProcessing时出现依赖pynini安装失败的问题,请在conda环境中执行命令conda install -c conda-forge pynini,之后再执行pip install WeTextProcessing。完成环境配置后,直接在cpu上运行工程代码。 二 工程代码路径 工程代码包含依赖模型、底模文件、标贝数据集和修改后文件,直接在cpu上运行,节省调试时间。工程文件压缩后总大小为3.G,扫码支付后获得百度网盘下载链接,自行下载。 三 模型原理 vits-chinese是在vits网络基础上的改进,将音频短时帧傅里叶变换作为输入spec,speaker id作为输入sid,与原网络保持一致。 四 训练 目标是新增speaker:Arik的语音训练,使用标贝数据集进行。亦可基于标贝数据集的label,自录语音制作数据集。关键步骤包括数据重采样、规范化label、数据预处理、数据调试以及启动训练。重采样:使用python脚本完成数据重采样。
规范化label:通过python脚本处理数据集中的label。
数据预处理:配置json文件,处理数据。
数据调试:执行python脚本检查数据处理结果。
启动训练:在指定目录下运行训练脚本。
五 推理 使用python脚本进行推理,输入配置文件和模型路径,执行推理过程。输出音频效果如示例所示,训练4个周期后,语音音色接近Arik,收敛效果优于so-vits-svc模型,推荐作为中文语音转换的标杆模型。 附:该工程代码基于vits-chinese,源码地址:github.com/PlayVoice/vi...Python + edge-tts:一行代码,让你的文本轻松变成语音!
大家好,我是树先生!今天要与大家分享一个Python工具,叫做edge-tts,它能让你的文字轻松转化成语音,操作极其便捷,且完全免费。
不妨先来感受一下它的效果,听听这个音频片段:[插入音频片段]是不是很像影视解说中常见的开场,比如:这个女人叫小美...
edge-tts 是一个基于Python的库,它得益于微软Azure的文本转语音技术(TTS),并且作为开源项目,你可以免费使用。它的设计初衷是提供一个直观的API,支持多种语言和丰富的语音选项,只需一行代码就能实现文本到语音的转换。
要体验这个功能,首先在你的电脑上创建一个名为"text2voicetest.txt"的文件,写下你想要转换成语音的文字,然后运行预设的代码,神奇的事情就发生了,它会自动为你生成MP3文件,就这么简单!
无论是个人笔记整理,还是项目文档朗读,edge-tts都能派上用场。想深入了解或尝试,可以访问这个项目的源代码:[插入项目地址] github.com/rany2/edge-t...
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