1.中文语音生成网络vits-chinese运行实战
2.在语音聊天室APP源码开发中，语音源码语音源码使用Redis实现关注好友功能
3.Python + edge-tts：一行代码，软件软件让你的搭建文本轻松变成语音！
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，教程使用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。软件软件php 抢购源码若遇到安装WeTextProcessing时出现依赖pynini安装失败的搭建问题，请在conda环境中执行命令conda install -c conda-forge pynini，教程之后再执行pip install WeTextProcessing。语音源码语音源码完成环境配置后，软件软件直接在cpu上运行工程代码。搭建 二 工程代码路径 工程代码包含依赖模型、教程底模文件、语音源码语音源码cr社区源码 短视频源码标贝数据集和修改后文件，软件软件直接在cpu上运行，搭建节省调试时间。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。开放源码软件及源码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。游戏试玩源码体验站源码
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...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，网页源码里查看css源码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。
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...
