1.最小的语音源码语音源码语音合成软件代码解析-SAM
2.Python + edge-tts：一行代码，让你的录入录入文本轻松变成语音！
3.中文语音生成网络vits-chinese运行实战

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，录入录入商业用途，语音源码语音源码离线运行无需联网。录入录入go泄露源码它由c语言编写，语音源码语音源码编译后文件大小约为kB，录入录入支持在Windows、语音源码语音源码Linux、录入录入esp、语音源码语音源码esp上编译使用。录入录入原源代码非公开，语音源码语音源码但有网站提供反编译后的录入录入怎么查找inventor源码c源代码。此软件可以在线测试效果，语音源码语音源码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、android查询软件源码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、智能macd 指标源码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，决定是奔涌吧app源码否合成浊辅音。

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...

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环境的搭建，安装pip依赖项miniconda3。若遇到安装WeTextProcessing时出现依赖pynini安装失败的问题，请在conda环境中执行命令conda install -c conda-forge pynini，之后再执行pip install WeTextProcessing。完成环境配置后，直接在cpu上运行工程代码。

       二 工程代码路径

       工程代码包含依赖模型、底模文件、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、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...