1.中文语音生成网络vits-chinese运行实战
2.Python + edge-tts：一行代码，线语下载让你的音源语音源码文本轻松变成语音！
3.在语音聊天室APP源码开发中，码线使用Redis实现关注好友功能
4.OpenAI 开源的线语下载免费 AI 语音转文字工具 - Whisper，一步一步本地部署运行
5.基于vue实现Web视频聊天和屏幕分享（附源码，音源语音源码PC版+手机版）
6.最小的码线伏羲ai源码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环境的线语下载搭建，安装pip依赖项miniconda3。音源语音源码若遇到安装WeTextProcessing时出现依赖pynini安装失败的码线问题，请在conda环境中执行命令conda install -c conda-forge pynini，线语下载之后再执行pip install WeTextProcessing。音源语音源码完成环境配置后，码线直接在cpu上运行工程代码。线语下载 二 工程代码路径 工程代码包含依赖模型、音源语音源码底模文件、码线标贝数据集和修改后文件，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、动态迷宫源码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...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。源码插件下载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，源码程序商城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。
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，棋牌底层源码而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。
标签推荐：#AI技术 #OpenAI开源 #Whisper模型 #语音转文字 #ChatGPT应用
基于vue实现Web视频聊天和屏幕分享（附源码，PC版+手机版）
实现网页文字聊天相对简单，但要实现视频聊天则较为复杂。本文将介绍一个纯网页版的视频聊天和桌面分享的Demo，可直接在浏览器中运行，无需安装插件。
一. 主要功能及支持平台
1. 本Demo的主要功能包括：
（1）一对一语音视频聊天。
（2）远程桌面观看。
（3）当客户端掉线时，会自动重连，网络恢复后重连成功。
2. 支持的平台包括：
（1）支持的操作系统有：Windows、信创国产Linux（银河麒麟、统信UOS）、Android、iOS、Mac、鸿蒙OS。
（2）支持的CPU架构有：X/X、ARM、MIPS、Loongarch。
（3）支持几乎所有主流浏览器：Chrome、Edge、Firefox、Safari、浏览器、QQ浏览器等。
（4）此外，使用APP套壳，在WebView控件中加载Demo页面，也能正常进行视频聊天。这可以在C/S架构的客户端或手机APP中嵌入WebView控件来引入视频聊天或桌面分享功能。
二. 开发环境
1. 服务端：
服务端开发环境是Visual Studio ，开发语言是C#。
2. Web端：
PC版Web开发环境是VS Code 1.，使用vue 3。
手机版Web开发环境是HBuilder 3.8.，uni-app（导出H5）。
三. 运行效果
此Demo的源码分为三个部分：服务端、PC端Web（横版）和手机端Web（竖版）。首先来看移动端Web的运行效果。
（1）登录界面有三个输入框：服务器IP、用户账号和用户密码，用户账号和用户密码均可随便填写。
（2）首页界面有一个已连接的提示框，表示目前与服务端是连接状态，因网络或其他原因断开时，会提示已断开连接。
（3）发起视频聊天：输入对方的账号，点击请求视频会话按钮即可向对方发起视频聊天请求，对方接受请求后即可聊天。
（4）手机端不支持分享自己的桌面，但可以观看PC端桌面。
（5）PC端运行效果：登录后主页界面，左上角是关于自己的一些信息，右边窗口显示连接对方的摄像头或桌面。
（6）输入对方的账号，点击请求远程桌面，对方同意后即可观看别人的屏幕。
四. 服务端源码说明
注意，由于浏览器限制，将Web端部署到公网需要使用HTTPS协议，否则无法访问摄像头。
服务端也需要使用WSS协议，因此需要准备SSL证书用于部署。若仅在本地运行，则无需准备。
若不部署，则将服务端初始化代码中的第六行注释掉，并将第七行中的MultimediaServerFactory.CreateMultimediaServer方法中的wssOption用null替换掉。
若部署在服务器上，则需要将第五行XCertificate2中的两个参数分别修改为证书路径和密码。
五. Web端源码说明
本Demo中的Web端包含两套代码，移动端Web采用uni-app开发，PC端Web采用Vue框架开发。关键点如下：
1. 消息定义：定义了个消息类型，用于Web端之间进行通信，定义放在Vuex或src目录下的omcs目录下。
2. 自定义消息处理器：在登录成功后，通过调用多媒体管理器上的SetCustomMessageReceivedCallback方法，向multimediaManager注册回调函数，接收消息类型和发起者用户名数据，根据消息类型完成业务操作。
3. 一对一语音视频：实现逻辑为用户A向用户B发送VideoRequest消息，用户B收到消息后选择同意与否，并将携带用户B意愿数据的VideoResult消息发送给用户A。
4. 桌面分享：实现逻辑与语音视频类似，请求消息类型为DesktopRequest，响应消息类型为DesktopResult。
5. 断网重连：网络断开时，每5秒进行与服务器的重新连接，注入ConnectionInterrupted和ConnectionRebuildSucceed回调，在断开和重新连接成功时进行操作。
六. 如何在本地部署运行Web端
Web端包含两套代码，移动端Web目录是H5MediaDemo_WebH5，PC端Web目录是H5MediaDemo_WebPC。
1. 移动端web：通过HBuilder X运行，打开运行→运行到浏览器，选择浏览器即可运行。
2. PC端web：需要NodeJS环境，安装成功后，在命令行窗口输入node -v和npm -v检查是否安装成功。
在项目根目录下输入npm run dev运行项目。
七. 源码下载
（1）PC版源码
（2）手机版源码
此外，已部署测试服务器方便测试。
（1）PC Web测试网址
（2）手机 Web测试网址
网页版视频聊天Demo实现介绍到此结束，感谢！
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。
