1.我把中文识别能力最好的文字开源ASR模型封装为API服务了
2.文字转语音软件工具有哪些推荐?
3.专栏精选实战:百度语音合成
4.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
5.Python + edge-tts:一行代码,转语字转让你的音程语音源码文本轻松变成语音!
6.手把手带你搭建一个语音对话机器人,序源5分钟定制个人AI小助手(新手入门篇)
我把中文识别能力最好的码文开源ASR模型封装为API服务了
当我沉醉于优质的播客内容,总是程序kubeegde 源码分析渴望将其文字版记录下来便于学习,但市面上的文字大多数语音识别(ASR)服务要么是封闭源代码,要么收费高昂。转语字转这启发了我一个想法:为何不亲手打造一个开源且易用的音程语音源码ASR API?现在,我荣幸地分享,序源我已经将性能卓越的码文中文识别开源ASR模型封装成了API服务。
面对开发者和小型企业可能面临的程序成本问题,以及对定制开发和研究的文字限制,我选择开发一个开源解决方案。转语字转它的音程语音源码目标是为所有人提供一个强大、友好且价格亲民的语音转文字工具。
使用起来极其简便:首先,确保你安装了必要的Python库,然后运行app.py即可。服务在0.0.0.0的端口运行。如果你偏爱Docker,我提供了相应的镜像和部署指南,让部署变得轻而易举。
为了提升用户体验,我还在研发一个简洁的前端界面,尽管它尚在发展中,但未来将逐步完善。一旦完成,我将同步分享给大家,敬请期待。源码 电脑 带
我开源这个项目,旨在让更多人受益于中文语音识别技术的普及。相信有了这个开源API,这个领域将得到更广泛的推动和创新。
文字转语音软件工具有哪些推荐?
文字转语音技术如今已经相当成熟,众多工具在生成语音的过程中日益自然、流畅,部分音质甚至难辨真伪。对于视频剪辑等场景,这类工具成为不可或缺的辅助。我在此分享几款试用后认为表现优秀的文字转语音工具。
首先是配音工厂,一款简洁易用的文字转语音工具,特别适合生成配音音频。用户只需输入文本或导入文档,便能生成自然流畅的语音。它支持多种音色,参数调整丰富,涵盖停顿、多音字、音量、语速、语调等,适应多种需求。
tts-vue是一款基于微软语音合成技术的开源、免费工具,使用Electron + Vue + ElementPlus + Vite实现。用户可直接在GitHub和Gitee获取源代码,学习或二次开发。方圆有度 源码这为爱好者提供了实践机会。
偷懒工具是一款网页版工具,无需安装,网页操作即刻可用。它提供男声、女声、童声选择,支持快读、慢读、普通语速,转化迅速,生成的语音可直接下载。
AI配音专家源自吾爱破解论坛,使用阿里语音合成引擎,提供全面的语言种类,效果逼真,适合追求高质量语音合成的用户。
TTSMaker是一款全面的文字转语音工具,语言支持广泛,包含中文、英语、日语、德语等,并能灵活调整语速、音量、分段落停顿等参数。输出格式多样,包括MP3、wav、凡信源码aac等,功能齐全。
Text-to-Speech是一款功能强大的文字转语音工具,支持中文、英文、日语、德语等语言,并提供方言支持,如河南话、上海话、粤语等。它提供多种音色、情感选择,支持语音调整,甚至具备模仿功能,能生成接近真实语音。
微软听听是一款由微软官方提供的微信小程序,支持导入文章、公众号链接、上传文档,甚至OCR识别生成语音。它提供了丰富的语音类型和语言选择,语音效果自然,适合各种应用场景。值得注意的是,微软听听完全免费使用。
专栏精选实战:百度语音合成
本文节选自大话Unity公众号技术专栏《大话Unity》,未经允许不可转载。
大话Unity公众号回复语音识别获取源码工程。发文管理源码
大话Unity,让你快人几步。你好,我是大智。
大智:“昨天我们实战了语音识别,在人工智能的语音领域,还有很大一块是语音合成,也就是Text to Speech,文字转语音。” 小新:“是不是就是我们经常听到的siri或者智能音箱那种声音?” 大智:“没错,那些声音都是用语音合成的技术合成音频文件,然后播放出来的。” 小新:“我们今天就来搞这个?” 大智:“对,这就开始”
首先做些准备工作,和昨天的语音识别的流程很像,大致如下:
语音识别
大智:“看完文档了没?” 小新:“看完了” 大智:“那我们就开始了。”
语音合成主要有两个过程:1. 鉴权认证:从百度获取一个令牌(token),请求的时候需要携带这个令牌,否则视为非法请求;2. 在Unity中请求语音合成接口。
第一步鉴权认证我们昨天已经实现了,可以拿来直接用。我们直接进入第二步,在Unity中请求语音合成接口。
REST API
小新:“我在文档中看到了这个词REST API,API我懂,就是应用程序接口嘛,这个REST是什么?休息接口么?” 大智:“哎嘿,什么休息接口!这个是Web开发中的一个技术,你不懂正常,我来简单解释一下。”
REST ( REpresentational State Transfer ),State Transfer 为 "状态传输" 或 "状态转移 ",Representational 中文有人翻译为"表征"、"具象",合起来就是 "表征状态传输" 或 "具象状态传输" 或 "表述性状态转移",不过,一般文章或技术文件都比较不会使用翻译后的中文来撰写,而是直接引用 REST 或 RESTful 来代表,因为 REST 一整个观念,想要只用六个中文字来完整表达真有难度。
REST 本身是设计风格而不是标准。REST 谈论一件非常重要的事,如何正确地使用Web*标准*,例如,HTTP 和 URI。想要了解 REST 最好的方式就是思索与了解*Web*及其工作方式。如果你设计的应用程序能符合 REST 原则 (REST principles),这些符合 REST 原则的 REST 服务可称为 "RESTful web service" 也称 "RESTful Web API"。"-ful" 字尾强调它们的设计完全符合 REST 论文里的建议内容。
如果你不需要做Web开发,了解到这就够了,否则建议你了解下REST的具体原则,RESTful的Web接口目前非常流程。
请求语音合成
百度语音合成支持两种方式请求:- POST方式;- GET方式
百度文档中推荐使用POST方式,但是由于Unity的WebRequest类中,获取音频的现成接口是使用Get方法,所以我们下面的代码还是使用Get方法去获取。
上面的代码写好以后,设置好APIKey和SecretKey就可以合成语音出来了。
大智:“我们这两天通过实战学习了UnityWebRequest的具体用法,在请求Http时,结合接口说明,一般实现起来还是很容易的。”
思考题
大智:“上面的语音合成中很有多参数可以设置,试试不同的参数看看有什么效果吧!” 小新:“好嘞!” 大智:“收获别忘了分享出来!也别忘了分享给你学Unity的朋友,也许能够帮到他。”
推荐阅读
大话Unity公众号回复语音识别获取源码工程。
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。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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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...
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”。