1.中文语音生成网络vits-chinese运行实战
2.VGGish源码学习
3.最小的语音源码语音源码用语音合成软件代码解析-SAM
4.手把手带你搭建一个语音对话机器人，5分钟定制个人AI小助手（新手入门篇）
5.Python + edge-tts：一行代码，训练训练让你的语音源码语音源码用文本轻松变成语音！
6.在语音聊天室APP源码开发中，训练训练使用Redis实现关注好友功能
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，语音源码语音源码用使用pycharm完成conda env环境的训练训练单线macd 源码搭建，安装pip依赖项miniconda3。语音源码语音源码用若遇到安装WeTextProcessing时出现依赖pynini安装失败的训练训练问题，请在conda环境中执行命令conda install -c conda-forge pynini，语音源码语音源码用之后再执行pip install WeTextProcessing。训练训练完成环境配置后，语音源码语音源码用直接在cpu上运行工程代码。训练训练 二 工程代码路径 工程代码包含依赖模型、语音源码语音源码用底模文件、训练训练标贝数据集和修改后文件，语音源码语音源码用直接在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图片爬虫源码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...VGGish源码学习
深入研究VGGish源码，该模型在模态视频分析领域颇为流行，尤其在生成语音部分的embedding特征向量方面。本文旨在基于官方源码进行学习。
VGGish的代码库结构简洁，仅包含几个.py文件。.tar手机源码文件大体功能明确，下文将结合具体代码进行详述。在开始之前，需要预先下载两个预训练文件，与.py文件放在同一目录。
VGGish的环境安装过程简便，对依赖包的版本要求宽松。只需依次执行安装命令，确保环境配置无误。运行vggish_smoke_test.py脚本，如显示"Looks Good To Me"则表明环境已搭建完成。
着手VGGish模型的拆解，以vggish_inference_demo.py中的main函数为起点，分为两大部分：数据准备与前向推理获得Embedding特征及特征后处理。
在数据准备阶段，首先确认输入是否为.wav文件，若非则自行生成。接着，使用vggish_input.py模块将输入数据调整为适用于模型的batch格式。假设输入音频长1分秒，采样频率为.1kHz，读取的wav_data为（，）的一维数组（若为双声道，则调整为单声道）。
进入前向推理阶段，初始化特征处理对象pproc及记录器对象writer。带挂源码通过vggish_slim.py模块构建VGG模型，并加载预训练权重。前向推理生成维的embedding特征向量。值得注意的是，输入数据为[num_samples, , ]的三维数据，在推理过程中会增加一维[num_samples，num_frames，num_bins，1]，最终经过卷积层提取特征，FC层压缩，得到的embedding_batch为[num_samples，]。
后处理环节中，应用PCA（主成分分析）对embedding特征进行调整。这一步骤旨在与YouTube-8M项目兼容，后者已发布用于数百万YouTube视频的PCA/whitened/quantized格式的音频和视觉嵌入。不过，若无需使用官方发布的AudioSet嵌入，则可直接使用网络输出的原始嵌入，无需进行PCA操作。
本文旨在为读者提供深入理解VGGish源码的路径，通过详述模型的构建、安装与应用过程，旨在促进对模态视频分析技术的深入学习与应用。
最小的重叠种植源码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，商业用途，离线运行无需联网。它由c语言编写，编译后文件大小约为kB，支持在Windows、Linux、esp、esp上编译使用。原源代码非公开，但有网站提供反编译后的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。
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，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、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。
手把手带你搭建一个语音对话机器人，5分钟定制个人AI小助手（新手入门篇）
想象一下，身边有一个随时待命、聪明过人的个人AI小助手，只需语音指令就能满足你的需求。那么，如何在5分钟内打造这样一款专属的AI呢？本文将带你从零开始，以新手友好的方式，一步步搭建语音对话机器人。语音对话系统的基础构建
一个语音对话机器人的核心由硬件和软件两部分组成，本文主要关注软件部分，它通常包括：快速搭建步骤
为了简化过程，我们将采用开源技术进行搭建。首先，使用阿里开源的FunASR进行语音识别，其中文识别效果优于OpenAI Whisper。你可以通过以下代码测试：...
大语言模型与个性化回答
利用大语言模型（LLM），如LLaMA3-8B，理解和生成回复。GitHub上已有中文微调的版本，部署教程如下：下载代码
下载模型
安装所需包
启动服务（注意内存优化）
通过人设提示词定制个性化回答
无GPU资源时，可选择调用云端API，后续文章会详细介绍。语音生成（TTS）
使用ChatTTS将文字转化为语音，同样采用FastAPI封装，具体步骤略。前端交互：Gradio
Gradio帮助我们快速构建用户界面，以下是WebUI的代码示例：...
系统搭建完毕与扩展
现在你已经拥有一个基础的语音对话系统，但可以进一步添加更多功能，提升用户体验。如果你觉得本文有帮助，记得点赞支持。 关注我的公众号，获取更多关于AI工具和自媒体知识的内容。如果你想获取源码，请私信关键词“机器人”。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...
在语音聊天室APP源码开发中，使用Redis实现关注好友功能
在语音聊天室APP源码开发中，为了优化社交体验，实现关注好友功能成为关键。单纯通过数据库获取关注列表容易实现，但当需查询多个用户共同关注的人或共同粉丝时，效率低下。利用Redis可简化这一过程，其自带集合操作如交集、并集、差集，使处理变得高效。
设计思路采用Redis中的zset，利用其排序与去重功能。每个用户存储两个集合，分别用于保存关注的用户和被关注的用户。主要使用命令：zadd用于添加成员，zrem移除成员，zcard统计成员数量，zrange查询指定区间成员（并可选返回成员与分数），zrevrange与zrange操作相反，zrank获取成员排名。zinterstore用于计算交集，聚合方式可选。
以Java为例，实现过程分为三步：
1. 添加语音聊天室APP源码Redis客户端。
2. 封装简单的Redis工具类。
3. 封装关注类（Follow类），整合上述功能。
总结：通过Redis实现的语音聊天室APP源码关注好友功能，不仅简化了复杂操作，还提高了处理效率，为用户提供了更流畅的社交体验。本文转载自网络，旨在分享知识，如有侵权请告知云豹科技删除。