1.最小的文字文字语音合成软件代码解析-SAM
2.中文语音生成网络vits-chinese运行实战
3.OpenAI 开源的免费 AI 语音转文字工具 - Whisper，一步一步本地部署运行
最小的语音源码语音源码语音合成软件代码解析-SAM
SAM（Software Automatic Mouth）是一款体积小巧的语音合成软件，纯软件性质，下载商业用途，文字文字离线运行无需联网。语音源码语音源码它由c语言编写，下载瑞普恩菁珀溯源码在哪里啊编译后文件大小约为kB，文字文字支持在Windows、语音源码语音源码Linux、下载esp、文字文字esp上编译使用。语音源码语音源码原源代码非公开，下载但有网站提供反编译后的文字文字c源代码。此软件可以在线测试效果，语音源码语音源码工程合同管理源码用户输入文字即可体验语音合成功能。下载
SAM软件的说明书提供了详细的使用指南。网站上同时介绍了软件的分析过程，以及esp上的移植代码。对于代码关键部分的分析，主要集中在SAM中的个音素上。音素按0-编号，每个音素都有特定属性，如ID、名称、正常长度、重音长度、共振峰频率和幅度等。逆水寒 多开 源码音素名称由1-2个字符组成，存储在phonemeNameTable1和phonemeNameTable2中。phonemeLengthTable表示音素的默认长度，单位为帧，约ms。音素分为三类，并有特定的频率和幅度数据。
SAM的关键函数依次执行，上一个函数的输出为下一个函数的输入。主要函数包括TextToPhonemes、PhonemeStr2PhonemeIdx、RenderAll、CreateFrames和ProcessFrames2Buffer。破解95社区源码这些函数负责从文本到音素的转换、音素索引和长度的获取、所有音素的渲染、频率和幅度数据的生成以及帧处理等核心操作。语音合成的关键代码位于processframes.c文件中，通过公式计算生成波形，涉及元音、浊辅音的合成，以及清辅音的直接读取文件处理。如果音素的flags属性不为0，则将根据特定条件添加部分录音内容，决定是否合成浊辅音。
中文语音生成网络vits-chinese运行实战
一 环境配置 在一台笔记本上，博众博彩源码使用pycharm完成conda env环境的搭建，安装pip依赖项miniconda3。若遇到安装WeTextProcessing时出现依赖pynini安装失败的问题，请在conda环境中执行命令conda install -c conda-forge pynini，之后再执行pip install WeTextProcessing。完成环境配置后，直接在cpu上运行工程代码。 二 工程代码路径 工程代码包含依赖模型、底模文件、标贝数据集和修改后文件，直接在cpu上运行，节省调试时间。工程文件压缩后总大小为3.G，扫码支付后获得百度网盘下载链接，自行下载。 三 模型原理 vits-chinese是在vits网络基础上的改进，将音频短时帧傅里叶变换作为输入spec，speaker id作为输入sid，与原网络保持一致。 四 训练 目标是新增speaker:Arik的语音训练，使用标贝数据集进行。亦可基于标贝数据集的label，自录语音制作数据集。关键步骤包括数据重采样、规范化label、数据预处理、数据调试以及启动训练。重采样：使用python脚本完成数据重采样。
规范化label：通过python脚本处理数据集中的label。
数据预处理：配置json文件，处理数据。
数据调试：执行python脚本检查数据处理结果。
启动训练：在指定目录下运行训练脚本。
五 推理 使用python脚本进行推理，输入配置文件和模型路径，执行推理过程。输出音频效果如示例所示，训练4个周期后，语音音色接近Arik，收敛效果优于so-vits-svc模型，推荐作为中文语音转换的标杆模型。 附：该工程代码基于vits-chinese，源码地址：github.com/PlayVoice/vi...OpenAI 开源的免费 AI 语音转文字工具 - Whisper，一步一步本地部署运行
OpenAI 推出的开源免费工具 Whisper，以其出色的语音识别功能吸引了不少关注。这款模型不仅能够进行多语言的语音转文本，还能进行语音翻译和语言识别，实用价值极高。市面上许多语音转文字服务如讯飞语记等都收费，而Whisper作为开源选择，无疑是一个经济实惠且性能强大的解决方案。
想在本地体验Whisper，首先需要为Windows设备安装ffmpeg和rust。ffmpeg可以从ffmpeg.org下载并配置环境变量，而rust则可以从rust-lang.org获取并确保命令行可用。接着，创建一个python虚拟环境，安装Whisper所需的依赖库。
运行Whisper的过程相当直接。通过命令行，只需提供音频文件如"Haul.mp3"，并指定使用"medium"模型（模型大小从tiny到large递增）。首次运行时，Whisper会自动下载并加载模型，然后开始识别并输出文本，同时将结果保存到文件中。如果想在Python代码中集成，也相当简单。
如果你对此技术感兴趣，不妨亲自尝试一下。项目的源代码可以在github.com/openai/whisper找到。这不仅是一次AI技术的体验，还可能开启语音转文字的新篇章。更多详情可参考gpt.com/article/的信息。
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