总结一下就是： 2个比Whisper更好的语音转文本的STT模型：gpt-4o-transcribe和gpt-4o-mini-transcribe，1个文本生成语音的TTS模型 :gpt-4o-mini-tts...这些模型都提供了API的接入方式。没了。 一个一个说。 1....STT模型：gpt-4o-transcribe gpt-4o-transcribe和gpt-4o-mini-transcribe说是两个，其实也就是一个了，后者是前者的小参数版。...我们一般把他们称为，STT（Speech-to-Text）模型。...如果你是开发者，想知道怎么接入，一切都在他们的API文档里。 https://platform.openai.com/docs/guides/audio 这次还蛮方便的，10行代码就可以接了。
STT（自动语音识别）将音频转换为文本，同时进行情感分析和拟人对话处理。处理后的文本交由LLM（大型语言模型）进一步理解和生成。...基于RTC协议，全链路深度优化 对话总延迟低至1000ms以内 TRTC对话式AI解决方案对音视频输入→STT→LLM→TTS→音视频输出的整条AI对话链路都进行了深度优化，AI对话总延迟低至1000ms...TRTC对话式AI助手 AI降噪效果演示 高度开放、灵活定制 适配多种场景需求 TRTC对话式AI解决方案高度开放，支持企业自定义大模型（LLM）和语音合成（TTS），配置LLM和TTS服务的账户凭证即可将第三方...LLM和TTS无缝集成到服务后台。...TRTC为开发者提供了完整的SDK和API文档，还为开发者提供了丰富且开箱即用的场景化定制组件，方案集成时间最快仅需一天，当天就可落地，相比传统方案节省1个月以上的开发工作，助力企业快速实现产品智能化升级
自然语义处理常用框架 – 兔尔摩斯的文章 – 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/55658291 语音合成 Speech Synthesis 或Text to Speech(TTS...文本到语音(TTS)系统将普通语言文本转换为语音;其他系统则把像音标这样的符号语言表示法翻译成语音。其他系统则使用符号语言表征例如标音法翻译成语音。...然后前端为每个单词分配语音转录，并将文本划分和标记为韵律单位，如短语、子句和句子。将音标分配给单词的过程称为文本到音素或字母到音素的转换。音标和韵律信息共同构成了前端输出的符号语言表征。...以及，TTS模型通常也会分为中文，英文，或者中英混输的。做训练的文本，有很多文字比较拗口，故而对录音声优的功力有要求，中英混输的模型数据就更难了。...如果是普通的中文TTS模型，以刚才的例子“马上为您播放周杰伦的《晴天》live版本”，这种就可以在录音时加入一些简单的字母，单词，短语等等。
MCP 插件系统（功能调用）：支持 Function Calling 插件，一键安装插件并调用外部 API；如代币计数、搜索等插件。...多模态能力：支持 TTS（文本转语音）、STT（语音识别）、文本生成图片、视觉识别等多媒体交互。...桌面 App / PWA / 移动适配：支持 Progressive Web App 和桌面客户端，界面设计现代、响应快。...技术架构先通过流程图梳理整体流程：技术优势一览表模块技术实现优势与说明模型接入层支持多厂商 API、本地模型提供 OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、Ollama 等选择灵活，适合个性化部署插件系统.../STT、图像生成、视觉识别支持语音对话、图片输入/输出、OCR 等交互方式部署形式Docker、一键部署、PWA部署便捷，支持云、桌面和移动端一致体验UI/UX 设计现代风格、响应式布局类似聊天应用体验
只需要在TEN Agent界面输入Bot ID 和 API Token 这两个参数,就能让你的Coze机器人瞬间拥有语音交互能力。简单到我都不敢相信。 TEN Agent 是什么?...相比传统对话系统,它有这些超强优势: 多模态全支持: 语音、文本、图像随意切换 实时通信自带: 内置RTC能力, 不用额外配置 模块化设计: 想加什么功能直接插件化 调试超简单: STT、LLM、TTS...然后传给STT模块转成文字 3. 文字再传给Coze Bot处理 4. Coze的回答传给TTS模块变成语音 5. 最后通过RTC模块播放给你听 # RTC模块就是 TEN Agent 界面。...输入你的Coze API Secret和Bot ID就行 上面是国际版的，搭配的是国际版Coze：https://www.coze.com。...希望他们未来考虑用开源模型替代付费API, 比如用F5模型来做TTS。到时候就能完全自己掌控, 不用被各种API费用困扰了。
进阶附录：AI自定义语音生成（语音剥离→语音克隆→API集成） 目标：在本地复制粘贴即可用，完成“从参考音频中剥离人声→用AI生成自定义语音→接入语音助手（STT+TTS）”。...# 本地TTS API服务（FastAPI） │ ├─ azure_custom_assistant.py # Azure STT + 本地自定义TTS播放...五、本地TTS API服务（custom_tts_api.py） 提供一个HTTP接口，输入文本与参考音频路径，返回已生成的WAV路径。...# custom_tts_api.py from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel from TTS.api import TTS...规范化：重采样到16kHz、归一到单声道，裁剪开头和结尾静音（可用librosa.effects.trim）。
[9auo36a6vz.png] 2.2 韵律准确性 前端文本处理过程中会对文本做分词处理和时长预估，为评估TTS停顿和发音时长的合理性，可以准备不同领域不同句式的不同情感的文本，通过众测主观判断合成语音是否可接受...[665498vizl.png] 2.3 字典覆盖率 为检查语音合成系统对汉字的覆盖程度，建立覆盖汉普通话不同等级的字库和生僻字库的测试语料，通过TTS前端输出工具，检查是否能正常处理，统计字典覆盖率...3.1 多音字发音评测 语料建设 完备的测试用例是评测TTS前端准确性的基础，多音字语料建设流程如下： （1）整理收集常见多音字和多音字的读音，建立包含不同领域文章的文本集。...评测方法 合成语音后，通过听语音来判断发音正确下的效率太低，实际评测过程中可直接对前端的发音预测结果进行校验，测试语料通过TTS前端，输出每个字的读音和音调，对比实际输出与期望输出判断对错。...测试语料 前端的评测通过发音准确、韵律准确等来评测，MOS评测应该专注于整体自然度，因此准备测试语料的时候尽量避开了多音字、符号、数字语料，从各领域和TTS实际应用场景摘选常规文本作为测试语料。
技术：ASR (Automatic Speech Recognition) / STT (Speech-to-Text): 负责将语音转为文本。...TTS (Text-to-Speech): （如果需要AI外教或标准发音示范）负责将文本转为自然语音。部署： 大部分AI服务部署在云端，通过API供APP调用。...1.语音识别 (ASR/STT):云服务API： AWS Transcribe, Google Cloud Speech-to-Text, Azure Speech Service, 百度语音、讯飞语音...3.文本转语音 (TTS):云服务API： AWS Polly, Google Cloud Text-to-Speech, Azure Speech Service, 百度语音、讯飞语音。...GCP/Azure的AI API（如ASR/TTS），或自建基于Hugging Face Transformers/PyTorch/TensorFlow的NLP/NLU服务。
使用轻量应用服务器搭建TTS文本转语音API 前言 因为上篇文章有考虑到第三方API用得多了怕哪天突然不能用了，所以想着自建一个(PS:主要是没看到该公司对外公布这个接口) 到处找了找看了看终于找到了一个目前可以自建的一个...TTS，可以改一改做成API(不怕笑话其实也是第三方接口-edge-tts) 1.edge-tts介绍 Edge-TTS是一个Python库，它使用的微软的文本到语音转换。...7.结语 通过本文，我们学习了如何使用轻量级应用服务器搭建TTS（文本转语音）API。这样做的好处是我们可以自己掌控这个服务，不用太过依赖第三方。...我们详细介绍了在腾讯云轻量应用服务器上使用Edge-TTS库的部署过程，同时提供了使用对象存储COS和本地存储两种部署方案。 作为小白，我们要时刻关注技术的变化。...总的来说，通过本文，我们学会了如何搭建TTS文本转语音API，并深入了解了部署过程中的一些技术细节和注意事项。作为技术人员，我们应该不断学习和探索新的技术，以便更好地应对不断变化的需求和挑战。
使用麦克风接收语音，并通过语音识别（STT）技术转为文本；将AI的回复通过语音合成（TTS）技术播报出来。脑（认知层）：负责“思考”。...二、技术方案选型为了实现高自由度的控制，我们放弃对特定商业API（如特定云端LLM）的强依赖，选择模块化的开源方案，便于你未来扩展和修改。...returnNonedefspeak(text):"""用语音播报文本"""print(f"AI:{text}")tts_engine.say(text)tts_engine.runAndWait()#...提升语音交互体验（改进“口”）：使用离线STT/TTS引擎（如Vosk和Piper）以获得更快的响应和绝对的隐私。实现“HeyAssistant”这样的免唤醒词热词检测，让交互更自然。...本文提供的Demo方案，利用Ollama+Windows-MCP构建了一个可在本地运行、完全受控的“原型智能体”，它跳出了单纯的理论和API调用，触及了AI智能体（Agent）实现自主任务执行的核心逻辑
先说说工作原理吧，方便大家理解，主要有三个关键步骤： 录音：通过 UDP 接收玩具发送的实时录音数据，并调用 STT（声音转文字）API 将声音转换成文字。...思考：在接收到之前的文字后，将立即调用 LLM（大型语言模型）API，以流式方式获取 LLM 生成的句子。然后，调用 TTS（文字转声音）API 将句子转换成人类的语音。...STT（语音转文本）：阿里的语音合成效果上还是不错的，有上百个角色可以切换，满足不同的兴趣爱好。...xxx ALIYUN_TTS_APP_KEY 阿里云语音合成的 app_key xxx 注：阿里云的语音识别和语音合成的配置用同一个配置就行。...使用 Dify，你可以基于任何模型自部署类似 Assistants API 和 GPTs 的能力。重点说一下内置的 RAG 引擎，它是一个基于检索的生成式模型，可以用于问答、对话、文档摘要等任务。
最新语音转文本STT模型，减少了在FLEURS上的转录错误率WER 其中，语音转文本GPT-4o-Transcribe在API中可用，每分钟仅0.6美分，与Whisper价格相同，而GPT-4o-Mini-Transcribe...API体验地址：https://www.openai.fm/ 现场实测 昨天凌晨的直播中，OpenAI给我们现场怼脸实测，展示了一番新的TTS模型实际表现到底怎么样。...现在，开发者可以用这些新的音频模型来创建更准确的语音转文本系统和听起来更自然的文本转语音系统。 所有这些功能都可以通过API来实现。...这帮助小型模型在对话质量和响应性上表现优秀。 强化学习范式 对于语音转文本STT模型，OpenAI引入了强化学习（RL）范式，让转录准确度达到了最先进的水平。...这些技术进展代表了音频建模领域的突破，结合创新的方法和实际的增强，提升了语音应用的性能。 API全球开放 这些新音频模型现已向所有开发者开放。
并且，基于 STT 识别技术，它还能听懂中文、英语、西班牙语、日语、韩语等130 种国际语言。...这种方式轻量、灵活，适合对话以外的各种文本生成场景，简单调 API 即可调用，上手难度几乎为零。...第二步：设置参数，选择 AI 语音组合 按照引导，完成 STT 语音识别、LLM 大语言模型、TTS 语音合成的配置。...并且—— 还能随时调整语音降噪、打断时长、语速等参数，甚至查看不同 LLM 和 TTS 组合的延迟情况，确保选出最丝滑的语音 AI 方案。...腾讯云实时音视频TRTC 对话式 AI快速实现让 DeepSeek开口说话 开发者/企业可在控制台选择想要使用的ASR、大模型、TTS 等能力，无代码快速跑通 AI实时对话应用 云开发 支持开发者调API
二、文本转音频（text-to-audio/text-to-speech） 2.1 概述 文本转音频（TTS），与上一篇音频转文本（STT）是对称技术，给定文本生成语音，实际使用上，更多与语音克隆技术相结合...模型类别上，以suno/bark为代表的语音生成和以xtts为代表的声音克隆+语音生成各占据半壁江山，使用比较多的模型如下 2.2.2 语音生成（zero-shot） suno/bark：suno出品，...https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple 2.4.2.1 语音转换（参考语音，将语音生成语音） python版本： import torch from TTS.api.../target_wav.wav" 2.4.2.2 文字转语音（参考语音，将文字生成语音） python版本： import torch from TTS.api import TTS # Get device...的python和命令行工具完成文字生成语音、文字参考语音生成语音、语音参考语音生成语音，应用于有声小说、音乐创作、变音等非常广泛的场景。
并且，基于STT识别技术，它还能听懂中文、英语、西班牙语、日语、韩语等130 种国际语言。...第二步：设置参数，选择AI语音组合按照引导，完成 STT 语音识别、LLM 大语言模型、TTS 语音合成的配置。...并且——还能随时调整语音降噪、打断时长、语速等参数，甚至查看不同 LLM 和 TTS 组合的延迟情况，确保选出最丝滑的语音 AI 方案。...DeepSeek V3-671B\R1-671B、1.5B、7B、8B、14B、32B、70B提供专属算力、多种 size 模型、0代码模型部署，模型对话体验，多机分布式部署、私有API自动生成公有云API...腾讯云实时音视频TRTC对话式 AI快速实现让 DeepSeek开口说话开发者/企业可在控制台选择想要使用的ASR、大模型、TTS 等能力，无代码快速跑通 AI实时对话应用云开发支持开发者调API打造智能小程序应用
它提供了一个强大的 Worker 模型来管理进程、连接和作业分配，同时提供通过插件架构集成各种 AI 服务（STT、LLM、TTS、VAD）的能力。...过小的包会导致 STT/LLM 调用频繁，开销巨大；过大的包会引入明显的缓冲延迟。LiveKit 选择在 Worker 侧进行归一化，确保下游插件收到稳定的数据流。...Streaming Inference: 所有插件接口 (STT, LLM, TTS) 均被强制设计为 Stream-first。...设计初衷：LLM/STT 模型显存占用极大，无法为每个用户启动一个进程。...它在 Python 的灵活性和生产环境的稳定性之间找到了极佳的平衡点。
和图灵机器人的API可以做一个实时语音对话的机器人，感觉特别兴奋，从而决定搭建一个自己的语音对话机器人。...点击技术文档：阅读语音识别的技术文档，重点查看API文档和Python SDK，了解如何在python中调用API接口。 ? 击立即使用：进入到服务界面，创建应用。...总之，就是需要你去图灵机器人官网，注册成功后，构建一个属于你的图灵机器人，用于后续将翻译后的文本内容对图灵机器人提问获取回答，然后我们通过TTS处理就可以获取语音输出了。...2、整个过程的实现流程是这样的，我们说一句话，通过录音保存为语音文件，然后调用百度API实现语音转文本STT，再然后调用图灵机器人API将文本输入得到图灵机器人的回复，最后将回复的文本转成语音输出TTS...= AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) path = 'voices/myvoices.wav' # 将语音转文本STT def listen():
一、核心功能与AI技术集成1.AI驱动的听力理解评估与反馈：语音转文本 (STT / ASR)： 将用户听到的内容转录成文本，是后续分析的基础。...定义核心功能和差异化优势。进行市场调研和竞品分析。绘制用户旅程图，设计用户体验（UX）和用户界面（UI）。...AI服务集成：ASR/STT： 可以选择Google Cloud Speech-to-Text、Amazon Transcribe、百度语音、讯飞语音等云服务，或自建深度学习模型。...TTS： 如果需要自定义发音，可以使用类似 Tacotron、WaveNet 等模型，或直接调用云服务商的TTS API。推荐系统： 基于协同过滤、内容推荐或混合推荐算法。...AI模型精度： 确保语音识别、语义理解和反馈的准确性，尤其是对于非标准发音和复杂语境。个性化与自适应： 实现真正有效的个性化学习路径和自适应难度调整，需要复杂的AI算法和大量的用户数据分析。
通过自动故障转移、负载均衡和零停机部署技术，解决AI应用的高可用性问题。其设计目标是成为"构建永不宕机的AI应用的最快方式"。...开发者工具链：提供可视化配置界面和30秒快速启动能力，适合AppStore榜单靠前的APP快速集成AI能力。...可观测性：内置Prometheus指标和实时监控看板。 差异化特性： MCP协议支持：通过Model Context Protocol实现外部工具链集成。...零配置启动：自动检测环境变量（如OPENAI_API_KEY），无需预写配置文件。 插件架构：可扩展的插件系统支持自定义中间件开发。...生产部署：提供Docker镜像和Kubernetes部署指南。 e.潜在新需求需求1：用户希望增加对实时音频API（如Whisper STT/TTS）的支持，扩展多模态处理能力。
首先咱们打开个人空间 （查看链接»），我们可以看到右下角有关注数和粉丝数 （少的可怜嘤嘤嘤 #(泪) (闭嘴 #(受虐滑稽) 然后咱们按下 F12 #(cos滑稽)#(OK) 选择 Network 记得点开左上角那个红点点...找到了#(haha)#(小乖)#(胜利) following 和 follower 都对应上了关注数和粉丝数#(欢呼) 就这个东东，找到了API接口就好办了～ 二话不说打开 Sublime Text 撸代码
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