1.中文语音生成网络vits-chinese运行实战
2.开源C++智能语音识别库whisper.cpp开发使用入门
3.手把手带你搭建一个语音对话机器人，语音源码语音源码5分钟定制个人AI小助手（新手入门篇）
4.Python + edge-tts：一行代码，助理助理让你的语音源码语音源码文本轻松变成语音！
5.最小的助理助理语音合成软件代码解析-SAM

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环境的语音源码语音源码搭建，安装pip依赖项miniconda3。助理助理知识付费平台源码 数据库若遇到安装WeTextProcessing时出现依赖pynini安装失败的语音源码语音源码问题，请在conda环境中执行命令conda install -c conda-forge pynini，助理助理之后再执行pip install WeTextProcessing。语音源码语音源码完成环境配置后，助理助理直接在cpu上运行工程代码。语音源码语音源码

       二 工程代码路径

       工程代码包含依赖模型、助理助理底模文件、语音源码语音源码标贝数据集和修改后文件，助理助理直接在cpu上运行，语音源码语音源码节省调试时间。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，整站源码通用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，社群3.3.1源码训练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...

开源C++智能语音识别库whisper.cpp开发使用入门

       whisper.cpp是一款轻量级的开源C++智能语音识别库，基于openai的开源python模型whisper进行移植，其设计旨在减少依赖项，降低内存使用，提升性能，方便集成至应用程序提供语音识别服务。通过以下步骤，可以利用whisper.cpp提供的C++ API开发实例演示将本地音频文件转换为文本。

       项目结构包括关键文件和目录，如CMakeLists.txt用于构建项目，main.cpp作为主程序入口。

       在项目中，源码文件（whispercpp_starter）包含了核心功能，通过简单的C++ API调用，实现对音频文件的旅游源码整站识别与转录。

       具体操作时，首先根据项目需求配置CMakeLists.txt，指定编译选项和依赖库。然后在main.cpp中引入whispercpp_starter库，编写主函数以执行音频文件的读取和识别操作。

       通过调用库提供的接口，可以加载音频文件，经过语音识别处理后，输出转换为文本的结果。这一过程体现了whisper.cpp简洁高效的设计理念，使得开发者能够轻松地将智能语音识别功能集成到自己的应用程序中。

       总结，whisper.cpp作为一款功能强大、易于集成的C++智能语音识别库，通过其轻量化设计和C++ API，为开发者提供了便捷的语音识别解决方案，适用于各种需要语音转文本功能的应用场景。

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、诊所app源码聪明过人的个人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...

最小的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。