使用kaldi的sherpa-onnx根据文字语音合成(英文)

<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何使用sherpa-onnx的C API进行离线文本语音。首先,我得回忆一下sherpa-onnx的相关信息,根据用户提供的引用内容,sherpa是一个基于下一代KaldiONNX运行时的开源项目,支持离线语音处理,包括语音识别、文本语音(TTS)、说话人识别和VAD。用户之前提到了Python API的例子,但现在他们需要的是C API的文本语音实现。 首先,我需要确认sherpa-onnx的C API是否支持文本语音功能。根据引用[2],sherpa支持文本语音,但需要检查C API的文档或示例是否存在相关接口。用户提供的Python示例是关于语音识别的,但TTS部分可能需要不同的模型和API调用。 接下来,用户可能需要安装和配置sherpa-onnx的C库。通常,C API的使用需要包含头文件、链接库文件,并确保依赖项如ONNX Runtime正确安装。可能需要指导用户从源代码编译sherpa-onnx,或者下载预编译的库。 然后,关于文本语音的具体步骤,应该包括初始化TTS模型、配置参数、输入文本、生成语音波形,以及保存为音频文件。需要查找sherpa-onnx的文档中是否有相关的结构体和函数,比如`SherpaOnnxOfflineTts`、`sherpa_onnx_offline_tts_create`等。假设存在类似语音识别的接口,可能需要创建TTS对象,设置模型路径(如VITS模型),然后调用生成函数。 此外,用户可能需要示例代码来说明如何使用这些API。由于用户提供的引用中没有C API的TTS示例,我需要参考sherpa-onnx的官方文档或GitHub仓库中的示例。如果官方文档中没有C API的示例,可能需要根据Python API的结构推断C的用法,或者建议用户查看项目的测试案例或源代码。 还需要注意模型文件的准备。文本语音通常需要特定的模型,比如VITS模型,用户需要下载预训练的模型文件,并在代码中指定路径。例如,中文TTS可能需要一个中文的VITS模型,用户需要从项目提供的资源或Hugging Face上下载这些模型。 另外,编译和链接步骤也是关键。用户在使用C API时,需要正确设置包含路径、库路径,并链接必要的库文件,如`sherpa-onnx-c-api`和`onnxruntime`。可能需要指导用户使用gcc或clang进行编译,并添加必要的编译选项。 最后,测试生成的音频文件是否正常,可能需要使用音频播放工具或编写代码来验证输出是否正确。如果有常见的错误,比如模型加载失败或内存泄漏,也需要提醒用户检查模型路径和内存管理。 总结一下,回答的结构应该是:安装和准备、模型下载、代码示例、编译指令、注意事项。需要确保所有步骤清晰,并且代码示例正确无误,符合C API的规范。同时,引用用户提供的资料,特别是引用[2]中关于sherpa支持离线TTS的信息,来增强回答的可信度。</think>以下是使用sherpa-onnx C API实现离线文本语音的步骤详解: ### 1. 环境准备 首先需要从源码编译sherpa-onnx的C API库: ```bash git clone https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx cd sherpa-onnx mkdir build cd build cmake -D SHERPA_ONNX_ENABLE_TTS=ON .. make -j4 ``` 注意需要开启`SHERPA_ONNX_ENTTPS`编译选项以启用文本语音功能[^2]。 ### 2. 模型准备 下载预训练的VITS模型文件: ```bash # 中文TTS模型示例 wget https://huggingface.co/csukuangfj/vits-zh-aishell3/resolve/main/aishell3/onnx/aishell3_vits.onnx ``` ### 3. C语言示例代码 ```c #include <stdio.h> #include "sherpa-onnx/c-api/c-api.h" int main() { // 配置TTS参数 SherpaOnnxOfflineTtsConfig config; config.model.vits.model = "aishell3_vits.onnx"; // 模型路径 config.model.vits.lexicon = ""; // 词典文件(中文不需要) config.model.vits.tokens = "tokens.txt"; // 音素表 config.speed = 1.0; // 语速 // 创建TTS实例 SherpaOnnxOfflineTts *tts = SherpaOnnxCreateOfflineTts(&config); // 生成语音 const char *text = "欢迎使用离线语音合成系统"; SherpaOnnxGeneratedAudio audio = SherpaOnnxOfflineTtsGenerate(tts, text); // 保存为WAV文件 SherpaOnnxWriteWave(audio.samples, audio.n, 22050, "output.wav"); // 释放资源 SherpaOnnxDestroyOfflineTts(tts); return 0; } ``` ### 4. 编译执行 ```bash gcc tts_demo.c -I/path/to/sherpa-onnx/c-api \ -L/path/to/sherpa-onnx/build/lib \ -lsherpa-onnx-c-api -lonnxruntime -o tts_demo # 设置库路径 export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/onnxruntime/lib:$LD_LIBRARY_PATH ./tts_demo ``` ### 关键参数说明 - **speed**: 取值范围0.5-2.0,控制语音速度 - **model.vits.noise_scale**: 噪声参数影响音色(默认0.667) - **model.vits.noise_scale_w**: 音素时长参数(默认0.8)
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