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5.1为了方便快捷,这里我使用宝塔面板进行快速部署操作!进入腾讯云轻量应用服务器购买轻量应用服务器,选择宝塔面板。当然你可以选择centos7.6进行自己安装。
OpenAI发布了Sora,按照官方demo的水准,文字生成的短视频质量,遥遥领先市面上已有的竞品。
TTS 是 “Text-to-Speech” 的缩写,中文意思是“文本到语音”。简单来说,TTS 是一种技术,它能够将文字信息转换成人类的语音,计算机或智能设备就能够"说话"了。TTS 技术通过模仿人类的语音特征,使得合成的语音听起来尽可能自然流畅。随着技术的发展,已经能够模拟不同的语调、情感,甚至特定人的声音,让语音交互更加人性化和个性化。
尝试过各种TTS的方案,一番体验下来,发现微软才是这个领域的王者,其Azure文本转语音服务的转换出的语音效果最为自然,但Azure是付费服务,注册操作付费都太麻烦了。但在其官网上竟然提供了一个完全体的演示功能,能够完完整整的体验所有角色语音,说话风格...
之前给大家推荐过小程序分享丨智能文字转语音神器,讯飞快读这个小程序可以解决大家文字转语音的问题,小轻论坛也绑定了讯飞快读,大家可以在公众号的菜单栏打开这个小程序,去转换语音,用来恶搞室友和同时也是很有意思的。
今天我要给大家介绍一款名叫 Edge-TTS 的工具。Edge-TTS,全称为 Edge Text-to-Speech。文本转语音技术,它的发展历史可以追溯到 20 世纪 60 年代,当时科学家们开始研究如何将文本信息转化为语音。然而,由于当时的技术限制,早期的文本转语音系统的声音质量并不高,听起来往往机械化且不自然。
关注公众号的盆友应该了解,我一直是在做一些AI应用层技术上的一些研究,这也是大部分人能够入局AI,了解AI的很好的方式,通过实战,从应用层开始,从自己做第一个AI应用开始,慢慢的就可以更加深入的了解。
据外媒报道,近日,谷歌更新了其云端文本转语音(Cloud Text-to-Speech)API。
❝一个文本转语音的小demo。❞ QTextToSpeech类提供了对文本转语音的功能。 文本转语音demo /* 注意项目文件需要添加:QT += texttospeech */ #include <QApplication> #include <QTextToSpeech> int main(int argc, char **argv) { QApplication a(argc, argv); QTextToSpeech speech; /* 设置高音调,范围-1.0
【CSDN 现场报道】5月18日—19日,CCTC 2017中国云计算技术大会(Cloud Computing Technology Conference 2017,简称CCTC 2017)在北京朝阳门悠唐皇冠假日酒店隆重召开。本次大会由CSDN主办,是业内极具影响力的云计算和大数据技术年度盛会。彼时,技术社区骨干、典型行业案例代表齐聚京师,解读本年度国内外云计算技术发展最新趋势,深度剖析云计算与大数据核心技术和架构,聚焦云计算技术在金融、电商、制造、能源等垂直领域的深度实践和应用,为观众献上一场最纯粹的技
你好,我是征哥,之前分享过微软的文本转语音服务,已经听不出是机器了,很多人惊叹于它的强大,希望能把自己的文字转成语音,做为视频或文章的配音,今天就来分享如何白嫖微软的文本转语音。
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:
JavaScript 库 Transformers.js 提供了类似 Python Transformers 库的功能,设计用于在 Web 浏览器中直接运行 Transformer 模型,而不再需要外部服务器参与处理。在最新的 2.7 版本中,Transformers.js 引入了增强功能,其中包括文本转语音(TTS)支持。这次升级响应了用户的诸多需求,扩展了库的应用场景。
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?
语音合成标记语言的英文全称是Speech Synthesis Markup Language,这是一种基于XML的标记语言,可让开发人员指定如何使用文本转语音服务将输入文本转换为合成语音。与纯文本相比,SSML可让开发人员微调音节、发音、语速、音量以及文本转语音输出的其他属性。SSML可自动处理正常的停顿(例如,在句号后面暂停片刻),或者在以问号结尾的句子中使用正确的音调。
chatgpt-on-wechat 是一款基于大模型搭建的聊天机器人,同时支持多平台、多模型,能处理文本、语音和图片,访问操作系统和互联网,支持基于自有知识库进行定制企业智能客服。
目前很多软件越来越重视版权,但有时正版软件确实非常昂贵,普通用户很难承担软件的费用,甚至有些小公司也难以承受。这时我们不妨寻找一下替代方案,这里推荐一个名为“AlternativeTo”的网站,打开主页后,可以看到醒目的提示:收录了10万多个应用程序,提供了80多万个替代的方案。
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。
多语言识别翻译的研究一直都是学术界研究的重点。目前全球有几千种语言,在全球化背景下不同语言人群之间的交流越来越密切,然而学习一门外语的成本是非常大的。前两年的研究主要集中在一对一、一对多的研究,然而当面对这么多的语言时,既需要「考虑模型准确率,还需要考虑语种的识别」。最近,随着人工智能大型自然语言模型的发展,利用统一模型实现多语种识别翻译来实现不同语种之间交流逐渐的变成了可能。
在生活中,大家难免会遇到需要将文字转为语音的时候。毕竟有些时候,语音要比文字更加的生动形象。但是这其中有一些人,或许是因为觉得自己的声音不那么好听;或许是因为自己最近喉咙难受不想说话,但是又想要语音输入。这时候,文字转语音的功能就派上了用场。下面就来为大家简单介绍一下这其中的道理。
“想在游戏里搞点音乐互动,也太麻烦了。歌曲版权分散各平台,价格又贵,搞不起搞不起。” “想要做个出海游戏项目,但海外玩家分布各地,有那么多种语言,怎么保证大家顺畅交流呀!” 别急,你想要的GME都有。 游戏多媒体引擎 SDK 2.9.1 正式版本已上线,可在【腾讯云游戏多媒体引擎GME官网-产品文档-SDK下载指引】中下载,或点击本文下方【阅读原文】直达页面。 本次新版本具体有以下3个功能新增、1个功能优化: v2.9.1版本新动态 功能新增 01 正版曲库 AME GME SDK 新版本新增对「正版曲
大家好,我是猫头虎,今天我要给大家介绍一下最新版本的 Translation v3.6。在这个版本中,插件带来了一系列令人兴奋的新功能和改进,希望你们会喜欢!
Python Web 开发方面有一个很重要的环节就是开发接口,开发接口性能最好的工具就是闪电侠 FastAPI[1],正如它的名字一样,是非常快的 API。当然,还有一些 REST API 框架,如 Django REST Framework,Flask-RESTful 等,如果以性能为首要考虑因素,那毫无疑问选择 FastAPI。
大家好,我是树先生!今天给大家介绍一个 Python 库 edge-tts,可以在本地轻松将文本转换成语音,非常方便,并且完全免费!
在视频剪辑的时候,如果不方便配音或者没有麦的话,那么不妨考虑使用文本内容转语音文件工具,比如百度ai开放平台的工具就非常不错,本渣渣找了个并打包了一下,供大佬们看着玩!
我会把自己浏览和使用过的AI相关新闻、产品、工具、模型等,整理在这里,帮助大家去除信息噪音,简化阅读,更高效的了解AI前沿发展。主要围绕:
选自Google Blog 作者:Yuxuan Wang、RJ Skerry-Ryan 机器之心编译 参与:黄小天、李亚洲、李泽南 神经网络文本转语音(TTS)是自然语言处理领域的重要方向,很多谷歌的产品(如 Google Assistant、搜索、地图)都内置了这样的功能。目前的系统已经可以产生接近人声的语音,但仍然显得不够自然。在最近发表的两篇论文中,谷歌为自己的 Tacotron 系统加入了对韵律学的建模,以帮助人们利用自己的声音进行个性化语音合成。 最近,谷歌在基于神经网络的文本转语音(TTS)的研
感谢阅读腾讯AI Lab微信号第10篇文章。本文介绍了我们在图像描述生成与TTS等技术跨界的前沿研究进展,并邀请大家测试一个趣味Demo。我们还会分享在多媒体内容AI应用上一点思考。 2017年8月,在图像描述生成技术这一计算机视觉与NLP交叉研究领域,腾讯AI Lab凭借自主研发的强化学习算法在微软MS COCO相关的Captions类别挑战赛上排名第一,超过了微软、谷歌、IBM等参赛公司,体现了在这一前沿领域的技术优势。 [1508222376224_2227_1508222339469.jpg] 微软
AWS Translate 服务是一种AWS 机器学习应用服务,它利用高级机器学习技术来进行文本翻译。它的使用非常简单,只需要提供输入文本,该服务就给出输出文本。
微信读书里的电子书有配套的自动音频,而且声音优化的不错,比传统的机械朗读听起来舒服很多。
微信读书里的电子书有配套的自动音频,而且声音优化的不错,比传统的机械朗读听起来舒服很多
对话式AI是一种基于自动语音识别(Automatic Speech Recognition,ASR)、文字转语音(Text To Speech,TTS)以及自然语言理解(Natural Language Understanding,NLU)等技术的复杂人工智能系统,能够人机之间实现类似于真人的交互。对话式AI系统能够识别语音和文本、识别语言习惯,并能够以适当的自然语言做出回应。
在尖端语音处理领域,Riva 是一款由 NVIDIA 开发的强大平台,使开发人员能够创建强大的语音应用。该平台提供了一系列复杂的语音处理能力,包括自动语音识别(ASR)、文本转语音(TTS)、自然语言处理(NLP)、神经机器翻译(NMT)和语音合成。Riva 的一个关键优势在于其利用了 NVIDIA 的 GPU 加速技术,确保在处理高负载时仍能保持最佳性能。通过用户友好的 API 接口和 SDK 工具,Riva 简化了开发人员构建语音应用的过程。此外,Riva 还在 NVIDIA NGC™ 存储库中提供了预训练的语音模型,这些模型可以在自定义数据集上使用 NVIDIA NeMo 进行进一步优化,从而将专业模型的开发加速了 10 倍。
这个叫号系统是类似于银行叫号但又无纸化的可线上排队的项目。我负责前端全部开发,以下是我总结的一些开发经验
直播读弹幕机器人是指能够实时读取直播平台上观众发送的弹幕,并将其转化为语音进行播放的机器人。这种机器人通常会使用文字转语音技术,将接收到的弹幕文本转为语音,并通过扬声器或耳机播放出来。它可以帮助主播和观众实现互动,让观众的弹幕内容以声音形式传达给主播和其他观众。
选自Baidu Blog 机器之心编译 参与:吴攀、蒋思源 今年 2 月份,百度提出了一种完全由深度神经网络构建的高质量文本转语音(TTS)系统 Deep Voice,参见机器之心报道《百度提出 Deep Voice:实时的神经语音合成系统》。近日,百度对这一系统进行了更新,提出了 Deep Voice 2,其可以使用单个模型生成不同的声音。百度在其研究博客上对这一研究进行了简单的介绍,机器之心对该博客文章和论文部分内容进行了编译介绍。有关文本转语音的更多研究,可扩展阅读机器之心文章《语音合成到了跳变点?深
请允许我摸下鱼 PHP在线文字转语音合成是基于百度API开发,在线文本转换语音,免去下载软件直接在线文本转语音
在 UWP 里,可以非常方便将某个文本转换为音频语音,转换时,将会根据输入的内容以及本机所安装的语言库选择一位机器人帮忙将输入的文本转换为语音。本文来告诉大家如何切换文本转语音的机器人,例如从默认的女声转换为男声,如选择 Kangkang 或 Huihui 等特定机器人帮助转换语音
机器之心原创 作者:李亚洲 近年来,随着深度神经网络的应用,计算机理解自然语音能力有了彻底革新,例如深度神经网络在语音识别、机器翻译中的应用。但是,使用计算机生成语音(语音合成(speech synthesis)或文本转语音(TTS)),仍在很大程度上基于所谓的拼接 TTS(concatenative TTS)。而这种传统的方法所合成语音的自然度、舒适度都有很大的缺陷。深度神经网络,能否像促进语音识别的发展一样推进语音合成的进步?这也成为了人工智能领域研究的课题之一。 2016 年,DeepMind 提
侦查弹幕非常简单,我常介绍的:用元素选择器,选中窗口,一看这个类名,然后看这里面这一个个标签,就知道和弹幕有关。
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。
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:
选自arXiv 机器之心编译 参与:刘晓坤、李泽南 今年 2 月份,百度提出了完全由深度神经网络构建的高质量文本转语音(TTS)系统 Deep Voice。这一系统随后在今年五月份推出了第二个版本。近日,百度发布了 Deep Voice 3,该研究的论文已经提交 ICLR 2018 大会。 人工语音合成(亦称文本到语音,TTS)传统上都是以复杂的多态手工设计管道(Taylor, 2009)实现的。最新的对神经 TTS 的研究出现了令人印象深刻的结果—放弃管道并用更简单的特征、更少的组成获得了更高质量的合成语
目前上传的人物语音模型已经有很多,包括海绵宝宝、摩根·弗里曼、辛普森一家、马男波杰克、灭霸等等。
机器之心报道 编辑:Panda 在《圣经》中有一个巴别塔的故事,说是人类联合起来计划兴建一座高塔,希望能通往天堂,但神扰乱了人类的语言,计划也就因此失败。到了今天,AI 技术有望拆除人类语言之间的藩篱,帮助人类造出文明的巴别塔。 近日,Meta 的一项研究向这个方面迈出了重要一步,他们将新提出的方法称为 Massively Multilingual Speech(超多语言语音 / MMS),其以《圣经》作为训练数据的一部分,得到了以下成果: 在 1107 种语言上用 wave2vec 2.0 训练得到了一个
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