speech的使用(3)

使用.NET进行语音合成
部署运行你感兴趣的模型镜像

准备

在.net中使用语音识别和语音合成技术,需要借助微软的Speech SDK,如果是要在Web应用程序中使用,则需要Speech Application SDK。其中Speech SDK可以在http://www.microsoft.com/speech/download/sdk51/下载,其中有两个文件Speech SDK 5.1和5.1 Language Pack,前者是开发包,但是其中只包含对英文的支持,后者是中文和日文的语言包,装完就能支持中文了。

      SDK组成结构

       

     演练

1.         打开vs2005,建立一个windows application,在设计窗体中加入一个label,一个richtextbox(用于输入要读的文本),以及一个button。并分别设置的label与button的Text属性。如下图
           

 

2.         添加必要的引用,项目->添加引用->COM 选择Microsoft Speech Object Library点确定退出。

3.         双击button,为其添加事件。在代码页顶端先添加命名空间,代码如:
             

using SpeechLib;

 

4.         button的事件处理程序代码如下。
       

        private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
         {
            SpVoiceClass voice = new SpVoiceClass(); 
            voice.Voice = voice.GetVoices(string.Empty, string.Empty).Item(3); //其中3为中文,024为英文
            voice.Speak(richTextBox1.Text,SpeechVoiceSpeakFlags.SVSFDefault);
        }

 

5.         按F5运行,在空白区域输入文字,点朗读,试试效果吧。

     SpVoiceClass详解

属性

描述

AlertBoundary

取得或设置停顿分界线。

AllowAudioOutputFormatChangesOnNextSet

设置是否允许声音自动调整到合适状态以适应其音频输出。

AudioOutput

.取得或设置当前声音使用的的音频输出对象

AudioOutputStream

取得或设置当前声音使用的的音频输出流对象。

EventInterests

取得或设置当前声音返回的事件类型。

Priority

取得或设置声音的优先级。

Rate

取得或设置阅读的速度。

Status

返回一个ISpeechVoiceStatus 对象用于显示当前阅读和事件的状态

SynchronousSpeakTimeout

取得或设置一个时间间隔,用于标识多久未获得一个输出设备后,一个同步的Speak 和SpeakStream将终止,以毫秒计算。

Voice

取得或设置发音对象。

Volume

取得或设置声音的大小 。

 

方法

描述

DisplayUI

是否在控制面板中展示详细设置。

GetAudioOutputs

返回一个可用的音频输出标记。

GetVoices

返回一个可用的发音对象。

IsUISupported

决定是否能通过控制棉板的音频设置来控制。

Pause

暂停朗读。.

Resume

恢复暂停,继续播放。

Skip

在当前输入的文本流中向前或向后跳一定距离再播放。

Speak

阅读一个字符串。

SpeakCompleteEvent

得到一个朗读完毕的时间句柄

SpeakStream

朗读一个文本流或一个声音文件。

WaitUntilDone

阻塞进程,直到声音播放完毕或者超时。.

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### DeepSpeech 使用教程概述 DeepSpeech 是一个开源的语音识别引擎,基于机器学习技术开发,能够将音频数据转换为文本[^2]。它最初由 Mozilla 开发,并受到百度 Deep Speech 研究论文的启发。以下是关于如何使用 DeepSpeech 的详细介绍。 #### 1. 安装依赖 在开始之前,需要安装必要的依赖项来支持 DeepSpeech 运行环境。具体步骤可以参考官方文档中的说明。通常情况下,这包括 Python 库、TensorFlow 或其他框架的支持包以及音频处理工具链。 对于 Ubuntu 用户来说,还需要特别注意交叉编译环境中所需的额外组件设置情况[^4]。 #### 2. 启动与主要脚本功能 DeepSpeech 的核心启动文件 `DeepSpeech.py` 存在于项目的根目录下,这是整个流程的核心入口点之一[^3]: - **训练模型**: 如果想要构建自定义的数据集并对其进行训练,则可以通过指定参数调用此脚本来完成操作。 ```bash python DeepSpeech.py \ --train_files /path/to/train_data.csv \ --dev_files /path/to/dev_data.csv \ --test_files /path/to/test_data.csv ``` - **推理模式**: 已经拥有经过良好调整后的预训练权重之后,在实际应用场合中就可以利用这些资源来进行实时预测或者批量处理任务了。 #### 3. 配置选项解析 除了基本命令外,还有许多高级别的控制变量允许开发者灵活定制自己的解决方案。例如调节超参以优化性能表现;更改输入特征提取方式等等都属于此类范畴内的工作内容。 另外需要注意的是,在某些特定平台(如嵌入式系统)之上部署时可能还会涉及到更多细节方面的考量因素——比如是否需要用到专门针对该硬件架构做了适配版本的 native client 及其关联部分 (即 deepspeech.exe 和相关联动态链接库). ```cpp // C++ 示例代码片段展示如何加载模型及执行简单推断过程. #include "deepspeech.h" int main() { const char* modelPath = "./models/output_graph.pbmm"; DS_Model *model = ds_create_model(modelPath, BEAM_WIDTH); if (!model){ printf("Failed to load model.\n"); return -1; } float audioData[] = { /* Your Audio Data Here */ }; size_t numSamples = sizeof(audioData)/sizeof(float); char *transcription = ds_speech_to_text(model,audioData,numSamples); printf("%s\n", transcription); free(transcription); ds_free_model(model); } ```
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