首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何让TTS在touchevent类型关闭时说话,并像对讲一样移动?

要实现在touchevent类型关闭时让TTS说话并像对讲一样移动,可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,确保你已经在应用中集成了TTS(Text-to-Speech)功能,并且能够在需要的地方触发TTS语音播放。
  2. 监听触摸事件,当触摸事件类型为关闭时,触发TTS语音播放。可以使用Android中的OnTouchListener接口来监听触摸事件。
  3. 在触摸事件的关闭逻辑中,调用TTS引擎的相关方法,将需要说话的文本传递给TTS引擎进行语音合成。可以使用Android中的TextToSpeech类来实现TTS功能。
  4. 为了实现像对讲一样移动的效果,可以使用音频处理库来实现音频的实时录制和播放。例如,可以使用Android中的AudioRecord类来录制音频,使用AudioTrack类来播放音频。
  5. 在触摸事件的关闭逻辑中,启动音频录制,并将录制的音频数据传递给TTS引擎进行语音合成。
  6. 同时,将录制的音频数据传递给音频播放器,实时播放录制的音频数据,以实现像对讲一样的效果。

需要注意的是,以上步骤是一个简单的实现思路,具体的实现方式可能会因为使用的开发框架和技术而有所不同。在实际开发中,你可以根据自己的需求和技术栈选择合适的工具和库来实现该功能。

关于腾讯云相关产品和产品介绍链接地址,由于要求不能提及具体的云计算品牌商,建议你参考腾讯云官方文档或者咨询腾讯云的技术支持团队,获取与TTS相关的产品和服务信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

AI(文生语音)-TTS 技术线路探索学习:从拼接式参数化方法到Tacotron端到端输出

RNN 正是在这个原理上工作的:每处理一个新的输入(比如一个新的单词或者时间点上的数据),它都会考虑之前处理过的信息, 神经网络有一个短期的记忆力,那么神经网络就可以人脑一样去分析识别。...为了每个步骤中保持信息,编码器和解码器通常使用循环神经网络(RNN)或其改进版本(如 LSTM 或 GRU)。这些网络类型能够处理序列数据记住之前的信息,这对于序列任务至关重要。...当你开始演讲,你会一段一段地讲,每次只关注一小部分内容,决定应该如何使用你的声音来传达这些内容。...当你的眼睛移动到下一行,你的手指也跟着移动,这样你不会丢失位置,也能保持阅读的连贯性,同样地,Tacotron 中的注意力机制保证产生语音的过程中,模型能够跟踪正在转换成语音的文本的正确位置。...Dropout 通过训练随机关闭(或 “丢弃”)网络中的一些连接(想象成神经网络中的神经元间的连线),迫使网络不要过分依赖任何一个部分,这样网络就能更好地泛化,也就是对新情况的适应力更强。

14710

喜马拉雅贺雯迪:基于端到端TTS实现更具生动、富有情感的语音合成表现

从你的角度来看,TTS技术目前的发展状况如何?攻坚方向主要有哪些?...如何语音合成的各个衍生模块(跨语言、跨风格、多情感、跨媒体、低资源)从研究走向落地,做成规模化产品提供稳定的效果和服务给用户使用,也是我们目前所正在解决的事情。...如何机器低成本地学习用户的声音,也就是你在演讲中将会提到的音色克隆,这项语音合成技术是如何做到通过少量的语料模仿不同声音的呢? 贺雯迪:少样本以至于单样本、零样本学习深度学习领域都是很重要的。...,将编码器、合成器+声码器的部分分开训练,训练数据集量级至少大于300小、含有的说话人最好在1000个以上。...其实TTS的场景应用应该非常具有想象力,对于人工智能来说,语音语义相当于人工智能的语言表达,不违背道德风险,合理合法的前提下,它应该说话、发声一样日常适用于我们的生活,提供更多种可能的表达。

1.4K20
  • 喜马拉雅贺雯迪:基于端到端TTS实现更具生动、富有情感的语音合成表现

    从你的角度来看,TTS技术目前的发展状况如何?攻坚方向主要有哪些?...如何语音合成的各个衍生模块(跨语言、跨风格、多情感、跨媒体、低资源)从研究走向落地,做成规模化产品提供稳定的效果和服务给用户使用,也是我们目前所正在解决的事情。...如何机器低成本地学习用户的声音,也就是你在演讲中将会提到的音色克隆,这项语音合成技术是如何做到通过少量的语料模仿不同声音的呢? 贺雯迪:少样本以至于单样本、零样本学习深度学习领域都是很重要的。...,将编码器、合成器+声码器的部分分开训练,训练数据集量级至少大于300小、含有的说话人最好在1000个以上。...其实TTS的场景应用应该非常具有想象力,对于人工智能来说,语音语义相当于人工智能的语言表达,不违背道德风险,合理合法的前提下,它应该说话、发声一样日常适用于我们的生活,提供更多种可能的表达。

    1.1K30

    谷歌Tacotron进展:使用文字合成的语音更加自然

    AiTechYun 编辑:yuxiangyu Google研究所一直探索机器合成语音更加自然的方法。...Machine Perception、Google Brain和 TTS Research近日博客中宣布,他们找到了语音更具表现力的方法。以下为博客的原文翻译。...谷歌,我们最近在使用神经网络进行TTS(文字转语音)的研究中进展很快,我们为此感到欣喜。...然而,要提供真的一样的声音,TTS系统必须学会模仿韵律(prosody),演讲富有表现力的 各种因素的集合,如语调,重读和节奏。...我们希望扩展第一篇论文的技巧,以支持目标说话者自然音高范围内进行韵律迁移。我们还希望开发一种从上下文自动选择适当韵律或说话风格的技术。例如,将自然语言理解与TTS进行集成。

    1.8K60

    如何用低代码构建一个会说话的机器狗

    让我们一起来了解一下语音 AI 技术如何使智能机器人能够接受食品订单,将这些订单转发给餐厅员工,最终在出现提示导航回家吧! 项目背景和目标 复杂的系统由几个构建块组成。...为了实现这一目标,人工智能系统必须能够与人类进行语音交互,感知其环境(我们的例子中,使用嵌入式摄像头),安全地周围环境中导航。...为了 Spot 说话,修改了输入文本 talk.py 脚本,以便文本来自 ROS 回调而不是人类的击键。... ASR  transcript指示句子完成后,Spot 激活 TTS 客户端背诵“Fetching”一词以及订单内容。...使用低代码解决方案部署您自己的语音 AI 机器人 总体而言, NVIDIA、Open Robotics 和机器人社区这样的团队解决语音 AI 和机器人问题以及日常机器人用户可以使用和使用该技术方面做得非常出色

    89230

    ·语音识别模型WaveNet介绍

    我们还演示了相同的网络可以用于合成其他音频信号,如音乐,呈现自动生成的钢琴片的一些引人注目的样本。 说话的机器 允许人们与机器交谈是人机交互的长期梦想。...它是一个完全卷积的神经网络,其中卷积层具有各种扩张因子,允许其感知场随深度呈指数增长覆盖数千次步长。 训练,输入序列是从人类扬声器记录的真实波形。...这样一步一步地构建样本计算成本很高,但我们发现它对于生成复杂,逼真的音频非常重要。 改善现状 我们使用Google的一些TTS数据集训练了WaveNet,以便我们评估其性能。...与TTS实验不同,我们没有对输入序列上的网络进行调节,告诉它要播放什么(例如乐谱); 相反,我们只是它生成它想要的任何东西。...当我们古典钢琴音乐的数据集上进行训练,它产生了如下的迷人样本: WaveNets为TTS,音乐生成和音频建模提供了很多可能性。

    1.6K20

    数据之战:NLP迈向实用阶段的核心所在

    那么如何才能以低成本、时效快的高质量数据快速上手 ASR/TTS/NLP 引擎,步入NLP实用阶段呢?...Q:如何来定义一个成功的NLP呢? Danny:成功的NLP其实从最终用户角度来讲很简单,就是能够真人一样知道我要说什么,要做什么,能够做出正确的动作或者给出正确的反应。...所以说国内,澳鹏这种成品数据库,拿来就能用的,确实非常受欢迎。 3 成品数据库不仅对初创公司尤为重要,Google、Facebook等这样的巨头对其需求也始终很旺盛。...TTS(Text to Speech),就是文本到语音,在业界的一个说法就是合成语音,也就是机器说话。...TTS实际上它是反过来的,先给机器提供文本,机器对照着这个文本,相当于念稿子一样的,机器能够发出对应的音来,当然TTS合成语音的做法又跟语音识别的做法不太一样,不仅训练方式不一样,而且它所需要的数据也不一样

    57210

    Siri和Alexa背后的女科学家逝世,是她让AI有了女声

    Siri的开发者Tom Gruber曾经表示:“那些声音听起来就像机器人说话一样。” 而Ann Syrdal的到来,才合成女性声音有了质地的飞跃。...事实上,由于女性声音的特点,例如更高的音调和更多的气音,会导致电话和计算机里,女性的声音比男声更加难听懂。 据研究发现,即使是真人对讲,女性声音被听错的概率要比男性平均高出33%。...举个例子,当你在做英语听力,有没有感觉到,男声听力题往往会比女声更容易听懂? 这也是为什么,电话行业中大多数计算机合成的声音听起来男性。 ? 然而,语音合成领域不可能只有男声。...此外,她还建立测试了人类计算机模型,试图理解人类是如何识别各种语音的。 而她一直以来研究的目标,是将这个错误率降到33%以下,甚至比真人女性声音被听错的概率还要低。...“无论在哪个领域,似乎都能在这里找到那个领域的世界专家,这种激励的感觉几乎人难以夜寐。” Ann Syrdal的女儿表示,因为癌症的原因,她于7月24日加利福尼亚圣何塞的家中离世。

    44110

    英伟达用AI给自家纪录片配音,情绪节奏稳稳拿捏,不说根本听不出来

    英伟达的纪录片中,她是这样自我介绍的: 口齿清晰自不必说,这气息顿挫、情绪把控,播音员范儿够正不?...核心是名为RAD-TTS的语音合成方法。 这是一个并行的端到端TTS模型。与此前的并行方法不同,RAD-TTS将语音节奏作为一个单独的生成分布来建模。...如此,推理过程中,语音的持续时间就能被更好地控制。 从RAD-TTS的演示界面中也可以看出,用户可以帧级别上控制合成语音的音调、持续时间和节奏力度。...研究人员还介绍,RAD-TTS既可以将任意文本转换成说话人的声音,也可以将一个说话人的声音(甚至是歌声)转换成另一个人的声音,就像这样: 也就是说,合成语音的制作人可以指导配音演员一样去“指导”AI,...它学会哪个单词应该重点突出、节奏如何把控更符合创作基调等等。

    36440

    从TPU3.0到DeepMind支持的Android P,谷歌IO 2018的AI亮点全在这了

    2016 年谷歌从移动优先到人工智能优先(AI-first),两年来我们从谷歌 I/O 看到了谷歌如何践行这一战略。...直观地讲,人的嘴的运动应当与该人说话产生的声音相关联,这反过来又可以帮助识别音频的哪些部分对应于该人。...这种技术旨在完成预约等特定任务,使系统尽可能自然流畅地实现对话,使用户能与人对话那样便捷。 这种自然的对话非常难以处理,因为用户可能会使用更加不正式或较长的句子,且语速和语调也会相应地增加。... Duplex 系统的语音生成部分,谷歌结合了拼接式的 TTS 系统和合成式的 TTS 系统来控制语音语调,即结合了 Tacotron 和 WaveNet。...Dave Burke 介绍上述每一个功能都着重强调了所有的预测均由端上运行的机器学习模型完成,以确保用户隐私得到最大程度的保护。

    76370

    字节打造大模型TTS:不仅能高保真合成,而且支持调整编辑

    TTS 是指文本转语音,这是一种具备诸多妙用的技术,像是个人智能助理说话、为视频或游戏配音、辅助视障人士、制作有声书等等。...该结果也许可以这样解释:可以观察到,使用不同的说话风格和在不同的背景环境中,即使是同一说话人,真人语音和参考语音依然会有所不同。...如果 TTS 系统具备这样的功能,就能在合成语音灵活地组合使用不同说话人的音色、韵律和内容。 该团队为此提升了自蒸馏方案。...该团队音色属性方面做了实验。他们注意到,通过 Seed-TTS 生成期间向扩散模块引入说话人扰动,就能合成内容与韵律模式相同但音色不一样的语音。...可以明显看出,在内容编辑,Seed-TTS_DiT 不同的掩蔽率下表现很稳健。而 Seed-TTS_DiT 也确实能在不同语速下合成高说话人相似度的语音,但当语速过快,WER 指标会变差一些。

    22510

    Human Language Processing——Beyond Tacotron

    语音合成任务并不需要训练语音识别模型那样上万小的有标注数据。 数据集平均一个人的声音有 20 多个小时,就能保证合成出来的声音品质非常高。但是,20多个小时的人声是无法保证词汇量的。...这个 Speaker 嵌入包含了说话者的音色、感情和速度等信息。直觉上看,说话者的速度信息是会影响到位置编码的 ?...Fast Speech 和 Duration Informed Attention 是不同团队同一间提出的类似的想法。一般输入序列和输出序列是不同长度的任务最适合用 Seq2Seq 框架来解。...TTS 和 ASR 是两个互为表里的任务。它们可以串在一起,变成一个循环,做 Dual Learning,互相去增强彼此的能力。这便是 Speech Chain ? 如何二者互相增强呢?...我们先找到两个预训练好的 TTS 和 ASR 系统。ASR 系统可以把声音转成文字,再丢给 TTS 合成语音,这段合成的语音与初始的声音越接近越好。我们也可以把文字丢给 TTS它输出语音。

    51821

    业界 | 百度提出神经TTS技术Deep Voice 2:支持多说话人的文本转语音

    短短的三个月里,我们已经将系统从 20 小时的语音(speech)、单一声音(voice)扩展到数百小的语音与数百种声音。Deep Voice 2 能学习数百种声音完美地模仿它们。...具体而言,每一个语音对应着单个向量,该向量大约有 50 个元素且总结了如何生成能模拟目标说话者的声音。...然后我们表明我们的技术可以 Deep Voice 2 和 Tacotron 中用于多说话人语音合成,并在两个多说话TTS 数据集上进行了测试。...我们表明单个神经 TTS 系统就能在每个说话人不到半小时数据的前提下学会数百种不同的声音,同时还能实现高质量的音频合成近乎完美地保留说话人的身份。 ?...我们还给出了样本上的说话人鉴别模型(详情参见附录 D)的分类准确度,表明其合成的声音的区分度和真实音频一样。 ?

    1.6K60

    千元以内,DIY 一个 AI 大语言模型对话玩具

    插入所有插座后,不要立刻关闭外壳或安装螺丝。首先打开/关闭兔子尾巴上的开关,看新安装的灯是否能够打开并以蓝色慢慢闪烁。 如果没有问题,安装外壳拧紧螺丝以完成更换过程。...配置完成连接到服务器后,按下中间的大圆形按钮开始对话。你停止说话后,FoloToy 将发出哔的一声,表示录音结束。 周围的 7 个圆形小按钮是角色切换按钮。点击后,角色切换即刻生效。...Edge TTS 提供了许多可供选择的语音,这样配置就行: { "1": { "tts_type": "edge-tts", "tts_config": { "voice_name...你还可以 docker-compose.yml 中使用环境变量,并在启动容器传入,以避免代码中暴露密钥。...购买 Folo Toy 产品,联系客服提供我的促销代码 F-001-2,即可享受折扣。

    1.3K10

    【AI专栏】语音合成系统评测介绍

    TTS的实现涉及语言学、语音学的诸多复杂知识,因实现细节的不同,TTS系统合成的语音准确性、自然度、清晰度、连贯性等方面也有着不一样的表现,如何从多维度评价TTS系统质量成了TTS测试人员的一大挑战。...中文实际口语发音,存在一系列复杂的的变调规则,如一/不变调,上声变调等。这类规则的处理不当会导致合成的语音与平时发音习惯不符,听来怪异。 3、韵律异常。...前端通过语法词分词、韵律词分词、断句等方式文本中插入不同程度的停顿,通过时长预测控制字词的发音时长。分词、断句的错误会引起合成语音的错误停顿,听起来节奏不当。...合成音与目标说话人的音色有差异; (3)杂音。合成语音过程中引入背景噪声、字词间隔不顺畅。 二、客观评测 针对前后端可能存在的问题,本评测方法选择如下语料和指标对TTS系统做客观评测。...因此,MOS之外我们与用研同学合作,从前端、后端、主观体验上拆解了15个细分主观评测指标,通过两两比较评分法(Paired Comparison,PC),听音人从各细分指标进行打分,指标列举如下,详细问卷描述略

    11.5K20

    移动端页面如何优雅的适配各种屏幕,包括PC端

    本文为Varlet组件库源码主题阅读系列第八篇,读完本篇,可以了解到移动端页面如何适配各种尺寸的屏幕,包括pc端,另外如何将触摸事件转换成鼠标事件。...桌面端适配 这个适配指的不是尺寸,因为前面已经使用vw解决了尺寸的适配问题,这里主要是指事件,具体来说是我们移动端使用的交互事件一般是touch事件,但是桌面端肯定不支持,所以为了让我们的移动端组件库不至于桌面端完全无法使用...这个方法首先根据鼠标事件的类型设置了initiated变量,记录鼠标的按下状态,如果是鼠标移动事件且鼠标没有按下,那么个方法会直接返回,因为touch事件都需要先按下才会触发,然后调用了isUpdateTarget...// 设置三种类型的触摸点对象数据 touchEvent.touches = getActiveTouches(mouseEvent); touchEvent.targetTouches = getActiveTouches...先手动创建一个对应类型touchEvent对象,设置该事件支持冒泡,然后设置了相关按键的按下状态,笔者也是才知道TouchEvent事件是需要这几个属性的: 然后设置触摸点数据,一共有三种类型: touches

    2.1K20

    学界 | 百度Deep Voice作者与Bengio团队探讨五大技术细节,端到端的语音合成还有多远?

    而我认为我们所实现的目标是将句子作为一个数据集,训练生成 wav 给定的句子。 其中的区别有些微妙,但从用户的角度上看,我们的系统看起来是一样的(除了您的系统更快!)。...但我们真的很难 LDC 外找到合理大小的细粒度注释,也引致我们正在重新尝试实现和扩展 Alex Graves 的演示。我阅读 WaveNet 的论文,因为前端的预测依赖文本,我也有相同的感觉。...而我们并没有考虑到实际上前端有很多的 TTS 特征,因此可能想当然了。如果有读者像您一样对这一点感到疑惑,我们感到非常抱歉。...问题四:如何合成音频发音正确? Deep Voice 作者: 您如何看待直接从字素到音频的想法?我们曾经考虑这样设计算法,不过担心这样的模型可能无法自动修正错误拼写问题。...Char2Wav 作者: 我觉得三个小时以上的训练只是一个开始,尝试采用一些更小的数据集,系统看起来 5-10 小时之间会有更好的结果。我不记得 DIMEX 是多少时间了,但记得也很短。

    1.3K90

    苹果公司2018年全球开发者大会上发布了14项重大消息

    苹果iOS 12专注于性能 苹果宣布的消息:苹果喜欢谈论它的新一代操作系统(包括iOS 11)智能手机中是如何拥有最高的普及率的,以及展示谷歌Android上有多糟糕。...苹果(Apple)正在为用户提供一种方式,他们为自己创建一个定制的头像,它的动画表情符号“Animoji”会随着你的头部移动移动。另外,你可以伸出舌头,不知何故,你的Animoji也会伸出舌头。...还有Siri快捷键和对讲机,我们下面会讲到。 重要原因:其中最重要的公告集中健康领域,健康领域,苹果越来越多地将自己定位于Apple Watch。...苹果手表有对讲机模式。 苹果宣布的消息:你可以对讲一样对着手表说话。 重要原因:你可以对讲一样对着手表说话。TechCrunch的一些人出于某种原因非常关心这个问题。...这有点看股票图表——当你决定是否投资某件事的时候,你可能会听到某家公司做得很好,但最好有一个好看的圆形公开数据。 ?

    40920

    只需3秒就能偷走你的声音!微软发布语音合成模型VALL-E:网友惊呼「电话诈骗」门槛又拉低了

    ChatGPT帮你写剧本,Stable Diffusion生成插图,做视频就差个配音演员了?它来了!...最近来自微软的研究人员发布了一个全新的文本到语音(text-to-speech, TTS)模型VALL-E,只需要提供三秒的音频样本即可模拟输入人声,根据输入文本合成出对应的音频,而且还可以保持说话者的情感基调...预训练阶段,VALL-E接受的TTS训练数据达到了6万小的英语语音,比现有系统用到的数据大了几百倍。...实验结果表明,VALL-E语音自然度和说话人相似度方面明显优于最先进的zero-shot TTS系统,还可以合成中保留说话人的情感和声音提示的声学环境。...VALL-EVCTK上也以+0.11 SMOS和+0.23 CMOS的性能改进超越了基线系统,甚至达到了针对ground truth的+0.04CMOS得分,表明VCTK上,未见过的说话者的合成语音与人类录音一样自然

    1K20

    只要5秒就能“克隆”本人语音!美玉学姐不再查寝,而是吃起了桃桃丨开源

    5秒合成一段语音,效果如何? 我们先选用一位路人小姐姐的声音,试着华强一样,来一句“这瓜保熟吗”,效果如何?...至于诸葛村夫本人,我们反向操作,他吃起了桃桃: 有生之年,竟然能听见诸葛村夫撒娇…… 输出效果现在看来不错,那么输出语音质量究竟如何呢?...得到这种数字化的音频之后,我们就进入了传统的TTS(Text-to-Speech)环节: 也就是将上述的说话人的语音特征融入指定文本,产生对应的语音频谱。...其实在问到开发这一项目的初衷,他说:最开始只是出于兴趣。 业内已经成熟的TTS技术、可以实时克隆语音的SV2TTS、还有近期的小冰发布会,这都使Vega对语音合成产生了极大的兴趣。...交谈中,Vega也向我们透露了他正在拓展的方向。 比如跨语言的语音合成,能够实时翻译器最终实现说话人音色的翻译,或帮助面向多地区发行的影视作品中的配音转化语种。

    1.4K40
    领券