Python人工智能语音合成实现案例详解
目录
- 正文
- 一、 注册百度AI平台应用
- 二、 编写Python代码
正文
今天给大家介绍一下基于百度的AI语音技术SDK实现语音合成的案例,编程语言采用Python,希望对大家能有所帮助!
一、 注册百度AI平台应用
首先登陆自己的百度账户,打开百度的AI开发平台页面
搜索找到离线语音合成,然后点击立即使用,进入百度智能云页面。
创建应用选择语音技术,默认为全部勾选
创建后可以在应用列表可以看到刚刚创建的语音应用。
主要信息是AppID、API Key、Secret Key 这个是自己专属应用的应用id和密钥后面的python代码需要进行配置。
二、 编写Python代码
推荐使用pycharm进行代码编写,方便调试和代码格式的检查、以及依赖包导入。
打开pycharm安装依赖包
安装百度语音合成Python依赖
pip install baidu-aip
新建一个speech.py 文件,内容如下:
具体的参数可以参考最新的SDK文档,下面注释写的也比较详细,大家可以看下,应该都可以理解的。
from aip import AipSpeech # 应用ID APP_ID = 'xxxxxxx' # 应用密钥 API_KEY = 'xxxxxxxxxx' # 安全密钥 SECRET_KEY = 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxx' # 创建语音识别客户端 client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) # 设置语音文本 也可以从本地文件读取 Text = '这里是IT技术分享社区,一个有态度的互联网技术交流社区,期待您的加入!' # 设置合成语音的存储路径 filePath = 'D:\test.mp3' # 调用客户端方法进行语音生成 result = client.synthesis(Text, 'zh', 1, { 'vol': 6, # 合成音频文件的准音量 'pit': 8, # 设置语音的音调 取值为0~9 默认为5 'per': 0, # 发音人类型 0 女生 1 男生 3 情感合成-度逍遥 4 情感合成-度丫丫,默认为 0 女生,具体的参考官方文档介绍 }) # 判断是否调用成功 if not isinstance(result, dict): # 如果调用的成功的话 保存合成的语音文件 with open(filePath, 'wb') as f: f.write(result)
然后运行speech.py 文件,可能会报ModuleNotFoundError: No module named 'chardet' 错误
处理办法是安装编码
pip install chardet
安装成功之后的提示如下:
然后再重新运行speech.py
运行成功后可以在D盘找到对应的test.mp3 文件表示运行成功了,
截图如下:
生成的语音文件如下图
以上就是Python人工智能语音合成实现案例详解的详细内容,更多关于Python人工智能语音合成的资料请关注我们其它相关文章!
相关推荐
-
基于Python实现语音合成小工具
目录 TTS简介 安装需要的包 UI界面 功能代码 语音工具类 窗体类 完整代码 TTS简介 TTS(Text To Speech)是一种语音合成技术,可以让机器将输入文本以语音的方式播放出来,实现机器说话的效果. TTS分成语音处理及语音合成,先由机器识别输入的文字,再根据语音库进行语音合成.现在有很多可供调用的TTS接口,比如百度智能云的语音合成接口.微软在Windows系统中也提供了TTS的接口,可以调用此接口实现离线的TTS语音合成功能. 本文将使用pyttsx3库作为示范,编写一个语音
-
python人工智能算法之线性回归实例
目录 线性回归 使用场景 分析: 总结: 线性回归 是一种常见的机器学习算法,也是人工智能中常用的算法.它是一种用于预测数值型输出变量与一个或多个自变量之间线性关系的方法.例如,你可以使用线性回归模型来预测房价,根据房屋的面积.地理位置.周围环境等. 主要思想是通过构建一个线性模型,来描述自变量和输出变量之间的关系.模型可以表示为: y = a0 + a1*x1 + a2*x2 + - + an*xn 其中,y是输出变量(也称为响应变量),x1.x2.….xn是自变量(也称为特征),a0.a1.
-
python人工智能算法之决策树流程示例详解
目录 决策树 总结 决策树 是一种将数据集通过分割成小的.易于处理的子集来进行分类或回归的算法.其中每个节点代表一个用于划分数据的特征,每个叶子节点代表一个类别或一个预测值.构建决策树时,算法会选择最好的特征进行分割数据,使每个子集中的数据尽可能的归属同一类或具有相似的特征.这个过程会不断重复,类似于Java中的递归,直到达到停止条件(例如叶子节点数目达到一个预设值),形成一棵完整的决策树.它适合于处理分类和回归任务.而在人工智能领域,决策树也是一种经典的算法,具有广泛的应用. 接下来简单介绍下
-
基于Python编写一个语音合成系统
目录 背景 语音合成系统 准备工作 步骤 代码实现 背景 一直对语音合成系统比较感兴趣,总想能给自己合成一点内容,比如说合成小说,把我下载的电子书播报给我听等等. 语音合成系统 其实就是一个基于语音合成的工具,但是这个东西由于很多厂家都提供了API的形式,因此开发难度大大降低,只需要调用几个API即可实现属于自己的语音合成工具:麻雀虽小,五脏俱全.往大了说,这就是一个小型的语音合成系统. 准备工作 首先我们电脑上需要安装 Anaconda Python 3.7 visual studio cod
-
Python实现语音合成功能详解
目录 导语 1.直接使用 2. 获取权限 2.1 环境准备: 2.2 获取权限 3. 代码实现 3.1 获取access_token 3.2 获取转换后音频 3.3 配置接口参数 3.4 完整demo 3.5 执行 导语 今天就给大家带来个语言识别跟语言赚文字的小工具感兴趣的铁汁萌可以往下滑了 1.直接使用 在1.2官网注册后拿到APISecret和APIKey,直接复制文章2.4demo代码,保存为online_tts.py,在命令行执行 python online_tts.py -clien
-
Python人工智能构建简单聊天机器人示例详解
目录 引言 什么是聊天机器人? 准备工作 创建聊天机器人 导入必要的库 定义响应集合 创建聊天机器人 运行聊天机器人 完整代码 结论 展望 引言 人工智能是计算机科学中一个非常热门的领域,近年来得到了越来越多的关注.它通过模拟人类思考过程和智能行为来实现对复杂任务的自主处理和学习,已经被广泛应用于许多领域,包括语音识别.自然语言处理.机器人技术.图像识别和推荐系统等. 本文将介绍如何使用Python构建一个简单的聊天机器人,以展示人工智能的基本原理和应用.我们将使用Python语言和自然语言处理
-
python 人工智能算法之随机森林流程详解
目录 随机森林 优缺点总结 随机森林 (Random Forest)是一种基于决策树(前文有所讲解)的集成学习算法,它能够处理分类和回归两类问题. 随机森林的基本思想是通过随机选择样本和特征生成多个决策树,然后通过取多数投票的方式(分类问题)或均值计算的方式(回归问题)来得出最终的结果.具体来说,随机森林的训练过程可以分为以下几个步骤: 首先从原始数据集中随机选择一定数量的样本,构成一个新的训练集 从所有特征中随机选择一定数量的特征,作为该节点的候选特征 利用上述训练集和候选特征生成一棵决策树
-
Python人工智能语音合成实现案例详解
目录 正文 一. 注册百度AI平台应用 二. 编写Python代码 正文 今天给大家介绍一下基于百度的AI语音技术SDK实现语音合成的案例,编程语言采用Python,希望对大家能有所帮助! 一. 注册百度AI平台应用 ai.baidu.com/ 首先登陆自己的百度账户,打开百度的AI开发平台页面 搜索找到离线语音合成,然后点击立即使用,进入百度智能云页面. 创建应用选择语音技术,默认为全部勾选 创建后可以在应用列表可以看到刚刚创建的语音应用. 主要信息是AppID.API Key.Secret
-
python爬虫线程池案例详解(梨视频短视频爬取)
python爬虫-梨视频短视频爬取(线程池) 示例代码 import requests from lxml import etree import random from multiprocessing.dummy import Pool # 多进程要传的方法,多进程pool.map()传的第二个参数是一个迭代器对象 # 而传的get_video方法也要有一个迭代器参数 def get_video(dic): headers = { 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Wind
-
Python中return用法案例详解
python中return的用法 1.return语句就是把执行结果返回到调用的地方,并把程序的控制权一起返回 程序运行到所遇到的第一个return即返回(退出def块),不会再运行第二个return. 例如: def haha(x,y): if x==y: return x,y print(haha(1,1)) 已改正: 结果:这种return传参会返回元组(1, 1) 2.但是也并不意味着一个函数体中只能有一个return 语句,例如: def test_return(x): if x >
-
Python torch.flatten()函数案例详解
先看函数参数: torch.flatten(input, start_dim=0, end_dim=-1) input: 一个 tensor,即要被"推平"的 tensor. start_dim: "推平"的起始维度. end_dim: "推平"的结束维度. 首先如果按照 start_dim 和 end_dim 的默认值,那么这个函数会把 input 推平成一个 shape 为 [n][n] 的tensor,其中 nn 即 input 中元素个数
-
Python之基础函数案例详解
函数就是把具有独立功能的代码块封装成一个小模块,可以直接调用,从而提高代码的编写效率以及重用性, 需要注意的是, 函数需要被调用才会执行, 而调用函数需要根据函数名调用 函数的定义格式: def 函数名(): 函数代码 使用当前文件的函数 我们直接定义一个函数然后运行程序, 函数并不会被调用 def hello(): print('hello') 想要函数被执行, 需要使用函数名来调用函数 # 定义函数 def hello(): print('hello') # 调用函数 hello() 需
-
Python 概率生成问题案例详解
概率生成问题 有一枚不均匀的硬币,要求产生均匀的概率分布 有一枚均匀的硬币,要求产生不均匀的概率分布,如 0.25 和 0.75 利用 Rand7() 实现 Rand10() 不均匀硬币 产生等概率 现有一枚不均匀的硬币 coin(),能够返回 0.1 两个值,其概率分别为 0.6.0.4.要求使用这枚硬币,产生均匀的概率分布.即编写一个函数 coin_new() 使得它返回 0.1 的概率均为 0.5. # 不均匀硬币,返回 0.1 的概率分别为 0.6.0.4 def coin(): ret
-
Python 实现静态链表案例详解
静态链表和动态链表区别 静态链表和动态链表的共同点是,数据之间"一对一"的逻辑关系都是依靠指针(静态链表中称"游标")来维持. 静态链表 使用静态链表存储数据,需要预先申请足够大的一整块内存空间,也就是说,静态链表存储数据元素的个数从其创建的那一刻就已经确定,后期无法更改. 不仅如此,静态链表是在固定大小的存储空间内随机存储各个数据元素,这就造成了静态链表中需要使用另一条链表(通常称为"备用链表")来记录空间存储空间的位置,以便后期分配给新添加元
-
Python之re模块案例详解
一.正则表达式 re模块是python独有的匹配字符串的模块,该模块中提供的很多功能是基于正则表达式实现的,而正则表达式是对字符串进行模糊匹配,提取自己需要的字符串部分,他对所有的语言都通用.注意: re模块是python独有的 正则表达式所有编程语言都可以使用 re模块.正则表达式是对字符串进行操作 因为,re模块中的方法大都借助于正则表达式,故先学习正则表达式. (一)常用正则 1.字符组 在同一个位置可能出现的各种字符组成了一个字符组,在正则表达式中用[]表示 正则 待匹配字符 匹配
-
python数据XPath使用案例详解
目录 XPath XPath使用方法 xpath解析原理: 安装lxml 案例-58二手房 XPath XPath即为XML路径语言(XML Path Language),它是一种用来确定XML文档中某部分位置的语言. XPath使用方法 xpath解析原理: 1.实例化一个etree的对象,且需要将被解析的页面源代码数据加载到该对象中 2.调用etree对象中的xpath方法结合着xpath表达式实现标签的定位和内容的捕获 安装lxml pip install -i https://mirro
-
Python自动化办公实战案例详解(Word、Excel、Pdf、Email邮件)
目录 背景 实现过程 1)替换Word模板生成对应邀请函 2)将Word邀请函转化为Pdf格式 4)自动发送邮件 5)完整代码 总结 背景 想象一下,现在你有一份Word邀请函模板,然后你有一份客户列表,上面有客户的姓名.联系方式.邮箱等基本信息,然后你的老板现在需要替换邀请函模板中的姓名,然后将Word邀请函模板生成Pdf格式,之后编辑统一的邀请话术(邮件正文),再依次发送邀请函附件到客户邮箱,你会怎么做? 正常情况下,我们肯定是复制粘贴Excel表格中的客户姓名,之后挨个Word文档进行替换
随机推荐
- jquery获取当前日期的方法
- JS面向对象基础讲解(工厂模式、构造函数模式、原型模式、混合模式、动态原型模式)
- Angular 2应用的8个主要构造块有哪些
- 解析ABP框架领域层中的实体类与仓储类
- Bootstrap 设置datetimepicker在屏幕上面弹出设置方法
- php堆排序实现原理与应用方法
- Python自定义类的数组排序实现代码
- jquery幻灯片插件bxslider样式改进实例
- JavaScript检测并限制复选框选中个数的方法
- PHP开发中常用的十个代码样例
- 基于JavaScript实现焦点图轮播效果
- Python实现的tab文件操作类分享
- python实现可将字符转换成大写的tcp服务器实例
- sqlserver获取各种形式的时间
- node.js中的fs.chownSync方法使用说明
- 详解JAVA的封装
- Google推广的十二点技巧
- c#求两个数中最大值的方法
- 将HTML格式的String转化为HTMLElement的实现方法
- CI框架AR数据库操作常用函数总结