是的,有很多将文字转换成语音的应用程序(App)可用。这些应用程序使用文本到语音(TTS)技术,将输入的文字转换为可听的语音输出。以下是一些常见的文字转语音应用程序:
这些应用程序可以广泛应用于语音助手、语音导航、语音广播、有声书、语音通知等场景,为用户提供更加便捷和个性化的语音交互体验。
在我们日常的生活中会遇到很多的问题,特别是在自己需要循环播放一语音的时候,大家也听过超市里或是是在商场时播放的叫卖语音,这是需要将自己想要广播的内容转换成语音来播放,那么如何将自己输入文字转换成语音?那么今天小编就来给大家分享几个超级简单的方法,一起来看看吧。
实现的方式还是挺多的,这里介绍下百度的AI开放平台,毕竟大公司,感觉识别的精度会高点,同时相信他们的算法也会不断优化,我等小菜鸟只要会用就可以啦。
前段时间我们给很多用户说了语音转文字、音频转文字的方法,不少用户反馈很实用。于是大家就问了:语音转文字的方法有了,那么文字转语音、视频配音该怎么做呢?
最近关于苹果ios 13的消息是越来越多了,据悉ios 12主要是修复以往ios系统带来的bug,并没有什么新功能,所以多数果粉还是比较期待ios 13的。但是ios 13马上就要开始更新了,ios 12里的这个功能你会吗?
随着人工智能发展的迅速,很多智能化的产品都已经应用到生活中的方方面面,比如智能客服、智能手机助手等等,这些智能化已经普遍用在生活中。很多小伙伴对此感到深深的好奇,那么语音合成开放平台有哪些?下面就给大家简单地介绍一下。
最近工作中测试ASR,语音识别系统。人工读太累,想自动化来实现。给一段text,能给我发出正确的声音,然后按住按钮,产品能够录制下来并且正常识别。
天气真的是越来越冷啦,有时候我们想翻看网页新闻,但是又冷的不想把手拿出来,移动鼠标翻看。这时候,是不是特别想电脑像讲故事一样,给我们念出来呢?人生苦短,我有python啊,试试用 Python 来朗读给你听吧。
语音合成在日常的生活当中使用是比较广泛的,有时候在电视上就经常能够看见语音合成技术,如虚拟主持人等等。下面就将为大家详细介绍云服务器语音合成方法。
之所以用 Python,就是因为 Python 有着丰富的库,网页正文识别也不在话下。这里我尝试了 readability、goose3。
随着人工智能技术越来越多的应用到我们的工作和日常生活中,人们对与计算机交互提出了更高的要求。人们显然已不满足于只是简单的人机对话,而是畅想可以达到人与人交流那样的酣畅淋漓,就像科幻片像人们所展现的那样。
在课堂上、讲座上,每一点都是不容错过的精彩,让人想把其牢牢记在脑海,手写记录难以跟上别人口头讲解的速度,埋头苦记的话往往会错过一个又一个得重点,将语音实时记录下来这才是正确的方式。
在windows10上运行的测试内容。 Python版本:Python3.6.2。 已经注册并添加了百度的'’语音识别'和'语音合成'应用。 已经注册并创建了图灵机器人的'机器人'。
做个比较,当机器的“脑子”里想到了一段内容时,或者是看到了一段话时,知道哪些字应该怎么读:
没等到 GPT-5,等来了 GPT-4o(名称中“o”代表Omni,即全能的意思,凸显了其多功能的特性),发布会上展示的效果相当炸裂。时区的原因,不少小伙伴凌晨蹲点跟进 OpenAI 的发布会,也是很拼了,这里我将核心信息整理一下同步给你。
第六届Sky Hackathon大赛已经报名结束,49支高校参赛队伍已经集结完毕。有开发者问:“我们不是高校学生,是否也能旁听线上训练营?” NVIDIA的答复是:安排! 训练营的目标 本次Hackathon活动以AI助力防疫——创建AI“大白”为主题。身着白色防护服的工作人员辛苦奋战在抗疫一线,我们可以通过AI的技术辅助防疫工作,例如口罩识别检测和口罩佩戴语音提醒,小区门禁二维码识别等场景的应用, 学习AI项目在疫情防控中的设计理念。 场景描述: 第一步:通过语音跟AI大白打招呼“你好大白,请让我进入
Skype前几天推出了实时语音翻译的预览版,让用户可以跨越语言的障碍畅快交流。今天我们就来聊聊微软是如何做到这一点的。 Skype 的翻译系统主要分三步:首先,把你的实时语音转换成文字;然后,再把文字翻译成另一种语言的文字;最后,把文字转换成语音。其中,识别实时语音并转换成文字一直是最棘手的部分。 图像处理和语音识别是深度学习发展的两个主要方向。近几年来,由于深度学习的进步,语音识别依靠深度神经网络(deep neural networks)也取得了不少进展。神经网络在八十年代就已出现,但真正开始焕发光芒
程序员的基本工作是写程序,而写程序要用到编程语言,编程语言可以分为编译型语言跟解释型语言。
很多的企业对于语音合成的需求非常大的,因为使用语音合成是非常划算的,而且合成的质量非常好。但有时候会遇见无法连接语音合成服务器,其实并不用太着急,因为这是非常正常的现象。
AI科技评论按:百度前段时间推出了语音合成应用 Deep Voice,AI科技评论也于近日回顾了百度在语音识别及语音合成的研究历程《从SwiftScribe说起,回顾百度在语音技术的七年积累》,但对于不了解TTS的同学们来说,要理解 Deep Voice 同样困难。 而近日,百度首席科学家吴恩达在 Twitter 上转发了MIT Dhruv Parthasarathy 的一篇medium 文章,其详细阐述了Baidu Deep Voice 的具体原理及操作方法。吴恩达表示,“如果你是语音合成的新手,那么这篇
TTS是Text To Speech的缩写,即“从文本到语音”,是人机对话的一部分,让机器能够说话。
元宇宙时代已经来临,当你看到网络新闻上形形色色的虚拟人的时候,是不是有些心动?你是否认为创造虚拟人需要很大的学习成本和技术投入,普通开发者单枪匹马根本无法办得到?现在这些都不再是问题,飞桨预训练模型应用工具PaddleHub助你快速实现!
谷歌再出黑科技 用人工智能模拟出来的声音 几乎可以和真人以假乱真 在我们的印象中,机器的声音都是冰冷的电子音,虽然人类也一直致力于研究让机器“说人话”,但搞出来的成果似乎还是跟人类真实的声音差距很大,生硬、不自然一直是通病。 在这方面,谷歌倒是一直不遗余力的在研究,所谓只要功夫深,铁杵磨成针。前段时间,他们终于宣布,让机器说人话这事儿,有进展了!!! 谷歌最近发布了一个利用神经网络合成语音的模型,它可能会让电脑发出的声音变得更有“人味儿”。 根据dailymail报道,谷歌最近展示了一种新的语音系统
用python写一个程序,然后在命令行上执行,看不到界面(UI),这种程序很常见了,叫命令行程序。然而很多人,特别是不懂程序的人,更需要看到的是一个有界面的,能通过鼠标操作的程序,毕竟已经迈进“窗口”的时代,虽然Dos还存在。所以,怎么用python弄出有界面的程序呢?
目前,录音转文字的需求越来越大,不管是学生课堂笔记,还是白领开会笔记,又或是记者外出采访,需要将实时语音或者音频文件快速整理成文字,转换成电子档都有这样的需求。
前几天分享了如何将数据可视化,使数据动起来。最近又有对可视化有点着迷,想着让图片动起来,然后加上语音说明。然后经过搜索,通过moviepy模块可以实现。折腾了两天,终于搞定。
智能音箱在ASR(语音识别)以及NLP自然语义处理常用框架 – 兔尔摩斯的文章 – 知乎
刚结束了腾讯云BI的体验活动,在文章提到了SaSS、PaSS的概念,腾讯云BI是一个SaSS,而今天要写的腾讯云语音识别就是一个PaSS,平台即服务,用户只需要调用接口就能实现语音识别的功能,而语音识别所需要的算法、计算资源都是PaSS来分配。
本笔记参考的课程是李宏毅老师的自然语言处理 课程Link:https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/lessonvideo/1000466
最近,百度硅谷人工智能实验室的研究员提出了 ClariNet,一种全新的基于 WaveNet 的并行音频波形(raw audio waveform)生成模型。WaveNet 是能够完美模仿人类声音的最前沿语音合成技术(Google I/O 大会所展示的超逼真合成语音的背后技术)。自从其被提出,就得到了广泛的离线应用。但由于其自回归(autoregressive)的特点,只能按时间顺序逐个生成波形采样点,导致合成速度极慢,无法在 online 应用场合使用。ClariNet 中所提出的并行波形生成模型基于高斯逆自回归流(Gaussian inverse autoregressive flow),可以完全并行地生成一段语音所对应的原始音频波形。比起自回归的 WaveNet 模型,其合成速度提升了数千倍,可以达到实时的十倍以上。
导读:为什么要使用机器来理解音频内容呢?一个重要的出发点就是在大量数据存在的情况下,由人来完成音频内容的理解是一件较为困难的事情,在图片和文本处理方面,快速理解尚有一定实现的可能,古代有一个形容人记忆力很好的成语叫做走马观碑,描述一个人骑着快马路过一个石碑,看到石碑上密密麻麻的小字一瞬间就能够全部记下来。但是对于音频与视频这种内容,即使在加速的情况下也需要一定的时间来听完、看完音频和视频内容才能够进一步理解它。如果采取人力处理这些问题会遇到困难,我们就可以借助于机器辅助人来进行处理。
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 先来听一小段音乐: 你能听出,这其实是AI唱的吗? 虽然日常和你对话的siri声音机械,还常常胡乱断句,但实际上,最新的技术进展显示,AI的语音合成能力已经可以说得上是以假乱真。 比如英伟达,最近就发布了一个更懂节奏、更具感情的语音合成AI。 在英伟达的纪录片中,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? 帧级控制合成语音 英伟达将在9月3日的语音技术顶会Interspeech 2021上展示该项目的最新成果。
不知道大家在日常的学习、工作中是否有这样的一个情况,当我们阅读完一篇文章,很快就能读完,但印象不会很深;或者说在很多时候,对着电脑、手机看久了,眼睛很疲劳,希望能够通过听觉来接收我们文章的内容。我自己在时常阅读公众号文章,就很喜欢去听,而不是阅读的方式。逐渐发现听内容比阅读内容更容易吸收,而且能够极大的缓解我们的眼睛疲劳。
社区长期关注运用人工智能技术生成多种信息形式的实战运用,产出了许多丰富有趣的项目。近期产出有音频音乐智能生成、文本转图像、文本转视频智能生成等等相关项目与推文。
最近,百度硅谷人工智能实验室的研究员提出的ClariNet(合成语音展示),是一种全新的基于WaveNet的并行音频波形(raw audio waveform)生成模型。
经常遇到身边的朋友,想从视频中提取出文字,尤其是自媒体博主,如果能直接把视频转换成文章,那可太省时间了。
重构出版:语音交互技术的冲击与机遇 1 摘要:语音交互技术是人工智能技术的重要分支,包括语音识别、语音合成和语义理解三个部分。语音交互技术不仅从出版实务上重构了出版业,而且重构了出版业的核心概念。出版机构面对语音交互技术的冲击要主动培养音频编辑人才,提前布局市场,在下一次知识服务转型的风口占得先机。 关键词:人工智能;语音交互技术;重构;出版业 2 人工智能将对人类社会产生重大影响,而语音是人工智能技术重要应用领域之一。近年来语音交互技术日趋成熟,数字出版领域有声读物快速发展,市场不断扩大。“国内已经先
之前写过一篇文章《一种基于插件的QT软件开发架构》,介绍了在QT项目中采用插件架构,增加软件的可维护性和可扩展性,取得了一定的效果。然而,面对越来越多的客户定制需求,我们依然面临着许多挑战。
说话在我们看来似乎是一项很简单、毫不费力的活动,但它却是我们执行的最复杂的动作之一。它要求声道的发音结构(嘴唇、舌头、喉和下颌)进行精确、动态的肌肉协调。当中风、肌萎缩侧索硬化症或其他神经系统疾病导致语言障碍时,失去沟通能力可能是毁灭性的。在《Nature》杂志的一篇论文中,Anumanchipalli等人[1]发布了一项突破性的脑机接口技术,该脑机接口让我们更接近恢复语音功能。
区分说话主要是通过音高(基频)和音色(频谱包络-频谱最大幅度的连接线) 音高:http://ibillxia.github.io/blog/2013/05/16/audio-signal-processing-time-domain-pitch-python-realization/ 音色:http://ibillxia.github.io/blog/2013/05/18/audio-signal-processing-time-domain-timbre-python-realization/ 此工具箱通过提取语音的三个特征,然后对其进行修改,从而改变语音的音色等特征,从而转换语音特性 比如:通过调高基频,可以偏女性化,通过改变基频未固定值,可以类似机器人等等 f0 : ndarray F0 contour. 基频等高线 sp : ndarray Spectral envelope. 频谱包络 ap : ndarray Aperiodicity. 非周期性
你是一个Python编程专家,现在要完成一个编写将文本批量转语音的Python脚本的任务,具体步骤如下:
语音合成技术可以将文字信息转换成标准流畅的语音且进行朗读,在公共服务、智慧交通、泛娱乐、智能硬件等领域具有广泛应用。 在第3期英伟达x量子位NLP公开课上,英伟达开发者社区经理分享了【使用NeMo让你的文字会说话】,介绍了语音合成技术的理论知识,并通过代码演示讲解了如何使用NeMo快速完成自然语音生成任务。 以下为分享内容整理,文末附直播回放、课程PPT&代码、往期课程内容整理。 ---- 大家好,我是来自NVIDIA企业级开发者社区的李奕澎。今天直播的主题是使用对话式AI工具库—Nemo让你的文字会说话。
随着全球化和数字化时代的到来,跨文化交流已经成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。然而,语言障碍仍然是一个严重的问题,阻碍了人们之间的交流和理解。这时,人工智能技术就可以帮助我们打破语言障碍,促进跨文化交流。其中,自然语言处理技术中的ChatGPT是一项十分重要的技术,它可以生成自然语言文本,并被广泛应用于在线翻译、语音转写和语音合成等领域。
我们先要说的是微信语音转文字,其实微信语音转文字可以理解为实时录音转文字,边录音边转换;
编者按:语音合成一直以来是语言、语音、深度学习及人工智能等领域的热门研究方向,受到了学术界和工业界广泛的关注。尽管语音合成技术的研究已有几十年的历史,基于神经网络的语音合成技术也有近十年历史,且已产出了大量的优质研究成果,但针对神经语音合成不同研究方向的整合型综述论文却十分匮乏。近日,微软亚洲研究院的研究员们通过调研了450余篇语音合成领域的文献,发表了迄今为止语音合成领域几乎最详尽的综述论文 “A Survey on Neural Speech Synthesis”。在文中,研究员们还整理收集了语音合成领域的相关资源如数据集、开源实现、演讲教程等,同时也对语音合成领域未来的研究方向进行了探讨和展望。希望本文能对相关工作的研究人员提供具有价值的参考。
2020年分享过如何轻松的将文字转语音 ,今天说说微软的文字转语音,真的太逼真了,话说微软的edge浏览器很早就有大声朗读功能:
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