深度学习 语音合成

以下将介绍几种不同方式实现深度学习语音合成的代码示例，分别是使用百度云语音合成 API、基于 PyTorch 的 Tacotron 2 和 WaveGlow 模型（本地实现）以及 OpenAI 的 TTS 服务。

方式一：使用百度云语音合成 API

1. 安装必要的库

pip install baidu-aip

2. 代码实现

from aip import AipSpeech

# 设置百度语音合成的 APPID、API Key 和 Secret Key
APP_ID = 'your_app_id'
API_KEY = 'your_api_key'
SECRET_KEY = 'your_secret_key'

# 创建 AipSpeech 对象
client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

# 要合成的文本
text = "欢迎使用语音合成服务。"

# 调用语音合成接口
result = client.synthesis(text, 'zh', 1, {
   
   
    'vol': 5,  # 音量，取值 0 - 15，默认为 5 中音量
    'spd': 5,  # 语速，取值 0 - 9，默认为 5 中语速
    'pit': 5,  # 音调，取值 0 - 9，默认为 5 中语调
    'per': 4   # 发音人选择，0 为女声，1 为男声，3 为情感合成 - 度逍遥，4 为情感合成 - 度丫丫
})

# 识别正确返回语音二进制 错误则返回 dict 参照下面错误码
if not isinstance(result, dict):
    with open(