本次软件是 Loker 制作,感谢作者的无私奉献。
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1:电脑版的tts-vue 软件下载链接以及说明:
2:tts-vue 网站在线转换链接:
3:tts-vue 软件 功能简介
截至最新版本,已实现的功能:
安装运行
直接下载安装
1.下载并解压
2.运行安装程序
1. 下载并解压
2. 运行安装程序
通过源码编译
1. 下载源码
2. 安装依赖
3. 运行
4. 项目打包
功能介绍
页面布局介绍
普通文本转换为语音
SSML 转换为语音
文本文件批量转换
控制栏
设置页面
软件包含有;
语言:
语音有:
说话风格:
tts-vue 软件
下载最新版本的压缩文件,解压里面的tts-vue_1.x.x到任意位置后,运行此安装程序。
提示
首次安装可以选择文件保存位置,再次安装会默认选择以前的安装位置,并且会卸载旧版本并重新安装。
选择为当前用户还是所有用户安装,点击下一步。
选择安装位置,点击安装。
🎉恭喜你,完成了安装步骤,安装成功后即可运行该程序。
源码可以从以下仓库获取:
或者你可以在仓库直接下载源码的压缩包。
在项目根目录运行
yarn
npm
yarn
npm
yarn
npm
大约 3 分钟
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在这篇博文中,我将详细记录如何在 Android 平台上实现 Azure 语音合成(Text-to-Speech,TTS)。通过以下结构,我将带您完成设置和使用 Azure 语音合成的所有必要步骤,包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南以及扩展应用。在实际操作之前,确保您已准备好 Azure 订阅,并了解其语音服务的基本功能。这将帮助您更好地理解后续的配置与应用。## 环境准
接着上一节讨论的问题,本DEMO中会用到TTS语音合成,我们下面介绍一个同样原理的小例子看一下布局文件很简单: <L
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前言我们在刷短视频的时候经常会听到一些AI合成声音,它们有各种音色、语调,甚至不同的情绪,听起来与人声无异其实这些大都是利用微软Azure的文字转语音技术来实现的虽然国内也有很多配音工具,但体验下来还是微软的效果最好,语气最为自然不过Azure的文字转语音功能是收费的……好在小编最近发现了一款工具,可以无限制使用微软的最强配音功能希望你们喜欢~TTS-VUEBy:LGW_space一款开源免费的语
1.简介1. 传统合成方法语音合成,通常又称文语转换(Text To Speech,TTS),是一种可以将任意输入文本转换成相应语音的技术,是人机语音交互中不可或缺的模块之一。 现代TTS的流程十分复杂。比如,统计参数 TTS(statistical parametric TTS)通常具有提取各种语言特征的文本前端、持续时间模型(duration model)、声学特征预测模型和基于复杂信号处理的
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没专门学过也没做过就完全靠零散的概念记录吧参考资料TTS背后的技术原理——前端和后端系统音频基础uv: 表示清音还是浊音,清音的话几乎没基频 能量: mel 谱 第一维加和求平均 aac 编码: 它和直接PCM的音频编码后有一定的时间差,不过应该是因为FFT的时候补数据造成的。比如分帧不够的时候需要补上数据,一般应该在最后差一点。声码器: lcp/mgc 系数是基于信号学的, 应该需要基频进行辅助
作者:黄钊,5年AI实战经验(图灵机器人),8年互联网背景(前腾讯QQ产品经理),微信公众号/知乎/在行/饭团ID“hanniman”,持续3年分享人工智能相关原创干货,关注者1.2万+,200页PPT《人工智能产品经理的新起点》被业内广泛好评,下载量1w+。一、核心概念 1、TTS(Text-To-Speech,从文本到语音)我们比较熟悉的ASR(Automatic Speech Recogn
语音合成又称文语转换(Text-To-Speech),简称TTS,指通过机械的、电子的方法生成语音的技术。 随着科技的发展,合成语音的自然度和音质均得到了明显的改善。目前,语音合成技术在我们生活中具有广泛的应用,如电子阅读、车载语音导航、银行医院排号系统、交通播报等等,这些应用场景都离不开语音合成。简单来说语音合成分为文本分析、韵律分析和声学分析三个部分。通过文本分析提取出文本特征,在此基础上预
基于Merlin的英文语音合成实战InstallationMerlin不是一个完整的TTS系统,它只是提供了TTS核心的声学建模模块(声学和语音特征归一化,神经网络声学模型训练和生成)。前端文本处理(frontend)和声码器(vocoder)需要其他软件辅助。Merlin uses the following dependencies:numpy, scipymatplotlibbandmatt
博客主页:J'ax的CSDN主页基于卷积神经网络的血管图像自动分割算法研究目录基于卷积神经网络的血管图像自动分割算法研究1. 引言2. 相关工作3. 方法设计3.1 网络架构改进3.1.1 模型实现代码3.2 损失函数优化4. 实验设置4.1 数据集与预处理4.2 评估指标5. 结果与分析5.1 分 ...
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