以下是关于文本转语音的相关信息:
一、TTS 简介
Text to Speech(TTS)是一种人机交互技术,将文本转换为自然的语音输出。通过该技术,计算机可模拟人类语音与用户交互,实现语音提示、导航、有声读物等功能,在智能语音助手、语音识别、语音合成等领域广泛应用。
二、在线 TTS 工具推荐
三、语音合成技术原理
传统语音合成技术一般经过以下三个步骤:
四、StyleTTS 2
StyleTTS 2 是一个开源的媲美 Elevenlabs 的文本转语音工具,结合文本角色内容和场景音可快速生成有声小说。其特点包括多样化的语音风格、更自然的语音、高效生成、精确的语音控制、接近真人的语音合成、适应不同说话者。工作原理是利用风格扩散和与大型语音语言模型(SLM)的对抗性训练来实现接近人类水平的 TTS 合成,采用非自回归架构,可并行生成整个语音。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
[title]问:推荐一下在线TTS工具Text to Speech(TTS)是一种人机交互技术,它将文本转换为自然的语音输出。通过TTS技术,计算机可以通过模拟人类的语音来与用户进行交互,实现语音提示、语音导航、有声读物等功能。TTS技术在智能语音助手、语音识别、语音合成等领域广泛应用。在WaytoAGI的工具网站上有一系列推荐:https://www.waytoagi.com/sites/category/50以下是几个是编辑精选的工具:1.Eleven Labs:https://elevenlabs.io/ElevenLabs Prime Voice AI是一款功能强大且多功能的AI语音软件,使创作者和出版商能够生成逼真、高品质的音频。人工智能模型能够高保真地呈现人类语调和语调变化,并能够根据上下文调整表达方式。1.Speechify:https://speechify.com/Speechify是一款人工智能驱动的文本转语音工具,使用户能够将文本转换为音频文件。它可作为Chrome扩展、Mac应用程序、iOS和Android应用程序使用,可用于收听网页、文档、PDF和有声读物。1.Azure AI Speech Studio:https://speech.microsoft.com/portalMicrosoft Azure Speech Studio是一套服务,它赋予应用程序能力,让它们能够“听懂、理解并与客户进行对话”。该服务提供了支持100多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能。此外,它还提供了自定义的语音模型,这些模型能够适应特定领域的术语、背景噪声以及不同的口音。1.Voicemaker:https://voicemaker.in/AI工具可将文本转换为各种区域语言的语音,并允许您创建自定义语音模型。Voicemaker易于使用,非常适合为视频制作画外音或帮助视障人士。内容由AI大模型生成,请仔细甄别。
传统的语音合成技术一般会经过文本与韵律分析、声学处理与声音合成三个步骤。1.文本与韵律分析:先将文本分词;再标明每个字的发音以及重音、停顿等韵律信息;然后提取文本的特征,生成特征向量。2.声学处理:通过声学模型将文本特征向量映射到声学特征向量。3.声音合成:使用声码器将声学特征向量通过反变换生成声音波形,然后一次拼接得到整个文本的合成语音。在反变换过程中,可以调整参数,从而改变合成语音的音色、语调、语速等。[heading3]参考资料[content][CUI三部曲之语音合成——机器如何回答你的话?](https://mp.weixin.qq.com/s/9QSdesjVlHVdfS_pUvLbMA)
[title]Han:基于现有能力项目应用的思考|技术名称|应用场景|技术类型|简介|主要特点|工作原理|其他|官方网站|项目及演示|论文|Github|在线体验|附件|最后更新时间|<br>|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|<br>|StyleTTS 2:一个开源的媲美Elevenlabs的文本转语音工具|结合文本角色内容+场景音=快速生成有声小说。|语音|多样化的语音风格:StyleTTS 2能够自动生成多种不同的语音风格,无需依赖特定的参考语音。<br>更自然的语音:采用特殊的训练方法,使得生成的语音更加贴近真人的说话方式。<br>高效生成:利用扩散模型技术,高效地生成不同风格的语音。<br>精确的语音控制:提供对语音的精确控制,包括语速、语调等方面。<br>接近真人的语音合成:在测试中,生成的语音质量接近于真人录音。<br>适应不同说话者:即使没有特定说话者的样本,也能生成高质量的语音。|工作原原理及特点:StyleTTS 2利用风格扩散和与大型语音语言模型(SLM)的对抗性训练来实现接近人类水平的TTS合成。这个模型与其前身不同之处在于,它通过扩散模型将风格建模为一个潜在的随机变量,以生成最适合文本的风格,而不需要参考语音,实现了高效的潜在扩散,同时受益于扩散模型提供的多样化语音合成。1、非自回归架构:与传统的自回归TTS模型不同,StyleTTS 2采用非自回归架构。它在生成语音时不需要依次预测每个音频样本,而是可以并行生成整个