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,总是程序怎么找到应用的下载源码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。工厂计件源码
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。dapp源码实例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、夜白源码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。大龙摆尾源码
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。”
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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”。