C++调用微软TTS实现文字有声阅读

本文介绍了如何使用C++调用微软的Text-to-Speech(TTS)技术,通过安装微软语音平台SDK、Runtime和Language Packs,然后在VS中创建C++项目,设置头文件,初始化,并创建文本框和Slider控件来控制语速,实现文字的有声阅读功能。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

首先安装微软语音平台,它包括了软件开发包SDK(MicrosoftSpeechPlatformSDK),运行时Runtime(Microsoft Server Speech Platform Runtime),以及各种语言包Language Packs,例如MSSpeech_TTS_zh-CN_HuiHui,以上涉及的三个安装包,下载地址

依次安装完成后,VS新建C++项目,头文件包含

#include <sphelper.h>
#pragma comment(lib,"sapi.lib") 

初始化,界面上创建一个文本框,添加cstring变量m_Edit1,用于输入文字;
一个Slider控件,对应变量m_sliderc,用于调整语速。

	pVoice = NULL; //初始化COM 
	if (FAILED(CoInitialize(NULL)))
	
<think>好的,我现在需要帮用户寻找离线环境下实现TTS(文本转语音)和STT(语音转文本)的方法或工具。首先,用户明确要求离线环境,这意味着解决方案不能依赖云服务,需要本地运行。我需要先回忆一下相关知识,并结合提供的引用内容来整理答案。 首先,看一下用户提供的引用内容。引用[1]提到Parler TTS,这是一个支持多语种的开源TTS系统,使用深度学习技术,可能适合离线使用。引用[2]提到一个开源项目,专注于高质量的TTS和STT,但具体名称没有提到,可能需要进一步推测或查找。引用[3]讨论的是node.js下的离线语音识别,使用了VOSK库,但后来转用百度方案,不过用户需要离线,所以VOSK可能是一个候选,但需要注意设备要求。 接下来,我需要整理离线TTS和STT的常见工具和库。对于TTS,除了Parler TTS,可能还有Mozilla TTS、Coqui TTS、eSpeak等。对于STT,常见的离线库包括VOSK、DeepSpeech、PocketSphinx等。同时,用户提到的引用中有VOSK,但用户提到设备要求较高,可能需要优化或选择适合的模型。 然后,考虑用户可能需要具体的实现步骤,比如如何部署这些库,是否需要预训练模型,支持的语言等。例如,VOSK支持多语言,但模型文件较大;DeepSpeech可能需要自己训练或下载现有模型。对于TTS,Coqui TTS基于深度学习,支持高质量的语音合成,但可能需要较高的计算资源。 另外,需要注意不同平台的支持情况,比如是否支持Windows、Linux、移动端等。例如,VOSK有Node.js和Python的绑定,适合不同开发环境。而eSpeak可能更适合资源受限的环境,但语音质量较低。 还需要考虑用户的开发环境,比如是否使用Python、Node.js等,根据引用中的例子,用户可能对Node.js有兴趣,但Python也有广泛的库支持。例如,引用[3]中的用户尝试了VOSK在Node.js中,但遇到设备问题,可能需要调整模型大小或优化配置。 另外,要提醒用户注意模型的大小和性能之间的权衡。较大的模型通常效果更好,但需要更多的存储和计算资源。例如,VOSK提供不同大小的模型,用户可以选择适合自己设备能力的版本。 最后,要综合引用中的信息和常见工具,给出具体的方案建议,包括工具名称、特点、适用场景和实现步骤。例如,推荐Parler TTS和VOSK作为主要工具,同时提供其他备选方案,并指出可能的挑战和解决方法。</think>### 离线 TTS 和 STT 实现方案 #### 一、离线文本转语音(TTS) 1. **Parler TTS** - **特点**: 多语言支持,基于深度学习生成自然语音,开源且可本地部署[^1]。 - **实现步骤**: - 下载预训练模型(如中文、英语等)。 - 使用 Python 或 C++ 调用本地接口生成语音。 - **适用场景**: 需要高自然度的语音合成(如智能助手、有声书)。 2. **Coqui TTS** - **特点**: 开源、支持自定义语音风格,可离线运行。 - **实现**: ```python from TTS.api import TTS tts = TTS(model_name="tts_models/zh-CN/baker/tacotron2-DDC", progress_bar=False) tts.tts_to_file(text="你好,这是一个测试", file_path="output.wav") ``` 3. **eSpeak-NG** - **特点**: 轻量级、低资源占用,但语音机械感较强。 - **适用场景**: 嵌入式设备或低性能环境(如树莓派)。 --- #### 二、离线语音转文本(STT) 1. **VOSK** - **特点**: 多语言支持,提供预训练模型,支持实时识别[^3]。 - **实现步骤(Node.js)**: ```javascript const vosk = require('vosk'); const model = new vosk.Model('model-path'); const recognizer = new vosk.Recognizer({model: model, sampleRate: 16000}); // 从麦克风输入音频流并实时识别 ``` - **注意事项**: 需根据设备性能选择模型大小(如小型模型 `vosk-model-small-en-us-0.15`)。 2. **Mozilla DeepSpeech** - **特点**: 基于端到端深度学习,支持自定义训练。 - **实现(Python)**: ```python from deepspeech import Model model = Model('deepspeech-0.9.3-models.pbmm') text = model.stt(audio_data) ``` 3. **PocketSphinx** - **特点**: 轻量级、适合简单指令识别,但准确率较低。 - **适用场景**: 离线语音命令控制(如智能家居)。 --- #### 三、关键问题与优化 - **模型选择**: 根据设备性能平衡精度与速度(如 VOSK 小型模型 vs. 大型模型)。 - **多语言支持**: Parler TTS 和 VOSK 均支持多语言,但需单独下载对应模型[^3]。 - **资源占用**: - TTS 推荐 Coqui TTS(高自然度)或 eSpeak(低资源)。 - STT 推荐 VOSK(实时性)或 DeepSpeech(可定制性)。 ---
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