TT语音是什么

语音合成（Text to Speech，TTS）是指将文本通过一系列的信号处理转换成“人造”语音。 技术原理： 传统的语音合成技术一般会经过以下三个步骤： 1. 文本与韵律分析：先将文本分词，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，然后依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。 参考资料： 出门问问的语音合成（TTS）API： 1. 接口描述： 接口请求域名：https://open.mobvoi.com/api/tts/v1 接口请求频率限制：5 次/秒 应用场景：在视频 APP 中作为配音解说；小说 App 完成有声阅读，移动 App 语音播报新闻；智能设备语音提醒；车载导航语音合成的个性化语音播报等。 提供多种方言和风格：包括普通话、台湾腔、粤语、四川话、东北话等多种方言，数百个发音人，上千种风格，满足客户在不同场景的选择需求。实时合成支持 SSML，语法详见 SSML 标记语言。 2. 请求参数： HTTP Method：支持 POST 请求 调用参数及说明： 字段名：text，必填，类型为 String，要合成的文本内容，限制为 1000 字符。支持 ssml 标记语言，使用说明见附录 3。 字段名：appkey，必填，类型为 String，开发者在 AI 开放平台上申请的 appkey。 字段名：signature，必填，类型为 String，签名，通过“appkey+secret+timestamp”进行 md5 加密，得到的 32 位 MD5 值。其中加号也参与 MD5 的计算。每次请求实时计算签名，签名有效期为 10 分钟。 字段名：timestamp，必填，类型为 Long，当前时间戳，单位为秒。 字段名：speaker，否，类型为 String，合成音频指定发音人，默认值：cissy_meet，其他发音人传值及计费价格请参考声音商店。 字段名：audio_type，否，类型为 String，合成音频的格式，默认值：mp3，可选值：pcm/mp3/speexwb10/wav，只支持这四种格式中的一种。 字段名：speed，否，类型为 Float，发音人合成的语速，支持小数点后两位，默认值：1.0，可选值：0.5 2.0。 Request Header 设置

目前有一些可以一键生成流程图的 AI 工具，例如： Lucidchart： 注册并登录： 选择模板：在模板库中搜索“项目管理流程图”。 编辑图表：根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 优化布局：利用 AI 自动布局功能，优化图表的外观。 保存和分享：保存图表并与团队成员分享，或导出为 PDF、PNG 等格式。 利用这些 AI 工具，可以快速、高效地创建专业的流程图，满足各种工作和项目需求。但需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些适合客户端使用的 TTS 模型： 1. Fish Speech：语音处理接近人类水平，约十五万小时三语数据，对中文支持完美。开发者为 fishaudio，具有亿级参数，高效轻量，可在个人设备上运行和微调，适合作为私人语音助手。详细介绍及更多演示：https://xiaohu.ai/p/10779 ，GitHub：https://github.com/fishaudio/fishspeech 。 2. GPTSoVITS：只需 1 分钟语音即可训练一个自己的 TTS 模型，是一个声音克隆和文本到语音转换的开源 Python RAG 框架。5 秒数据就能模仿，1 分钟的声音数据就能训练出高质量的 TTS 模型，完美克隆声音。支持零样本 TTS、少量样本训练、跨语言支持、易于使用的界面等。GitHub： 。

SparkTTS 是基于 Qwen2.5 的高效文本转语音（TTS）系统，具有以下特点： 1. 超越现有 TTS，结合 Qwen2.5 进行端到端生成。 2. 支持细粒度语音控制，包括性别、音调、语速等自定义参数。 3. 具备零样本语音克隆功能，无需目标声音样本，即可生成个性化高质量声音。 4. 采用 BiCodec 编码架构，简化流程，提高推理效率。 5. 与 Qwen2.5 LLM 集成，可直接通过 LLM 处理 TTS 任务，无需额外声学模型。

语音合成（Text to Speech，TTS）是指将文本通过一系列的信号处理转换成“人造”语音。 技术原理： 1. 文本与韵律分析：先将文本分词，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，然后依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。 参考资料： 出门问问的语音合成（TTS）API： 接口请求域名：https://open.mobvoi.com/api/tts/v1 接口请求频率限制：5 次/秒 应用场景：在视频 APP 中作为配音解说；小说 App 完成有声阅读，移动 App 语音播报新闻；智能设备语音提醒；车载导航语音合成的个性化语音播报等。 提供多种方言和风格：包括普通话、台湾腔、粤语、四川话、东北话等多种方言，数百个发音人，上千种风格，满足客户在不同场景的选择需求。实时合成支持 SSML，语法详见 SSML 标记语言。 请求参数： HTTP Method：支持 POST 请求 调用参数及说明： 字段名：text，必填，类型为 String，要合成的文本内容，限制为 1000 字符。支持 ssml 标记语言，使用说明见附录 3。 字段名：appkey，必填，类型为 String，开发者在 AI 开放平台上申请的 appkey。 字段名：signature，必填，类型为 String，签名，通过“appkey+secret+timestamp”进行 md5 加密，得到的 32 位 MD5 值。其中加号也参与 MD5 的计算。每次请求实时计算签名，签名有效期为 10 分钟。 字段名：timestamp，必填，类型为 Long，当前时间戳，单位为秒。 字段名：speaker，否，类型为 String，合成音频指定发音人，默认值：cissy_meet，其他发音人传值及计费价格请参考声音商店。 字段名：audio_type，否，类型为 String，合成音频的格式，默认值：mp3，可选值：pcm/mp3/speexwb10/wav，只支持这四种格式中的一种。 字段名：speed，否，类型为 Float，发音人合成的语速，支持小数点后两位，默认值：1.0，可选值：0.5 2.0。 Request Header 设置

很抱歉，目前没有关于“https://www.xingliu.art”这个网站以及“星流”AI 的相关确切信息，无法确定其所属。

以下是关于语音克隆的相关信息： 有一款适合小白用户的开源数字人工具，具有以下特点和功能： 特点：一键安装包，无需配置环境，简单易用。 功能：生成数字人视频，支持语音合成和声音克隆，操作界面中英文可选。 系统兼容：支持 Windows、Linux、macOS。 模型支持：MuseTalk（文本到语音）、CosyVoice（语音克隆）。 使用步骤：下载 8G + 3G 语音模型包，启动模型即可。 GitHub 链接： 官网链接： 另外，CosyVoice 声音克隆仅需几秒音频样本，无需额外训练数据，可控制情绪情感、语速、音高。 详细内容：https://xiaohu.ai/p/10954 项目地址：https://funaudiollm.github.io 在线演示：https://modelscope.cn/studios/iic/CosyVoice300M

GPTSoVITS 是一个用于声音克隆和文本到语音转换的开源 Python RAG 框架，具有以下特点和使用步骤： 特点： 1. 零样本 TTS：输入 5 秒的声音样本即可体验即时的文本到语音转换。 2. 少量样本训练：只需 1 分钟的训练数据即可微调模型，提高声音相似度和真实感，模仿出来的声音更接近原声且自然。 3. 跨语言支持：支持与训练数据集不同语言的推理，目前支持英语、日语和中文。 4. 易于使用的界面：集成了声音伴奏分离、自动训练集分割、中文语音识别和文本标签等工具，帮助初学者更容易地创建训练数据集和 GPT/SoVITS 模型。 5. 适用于不同操作系统：项目可以在不同的操作系统上安装和运行，包括 Windows。 6. 提供预训练模型：项目提供了一些已经训练好的模型，可直接下载使用。 使用步骤： 1. 前置数据获取处理： 选择音频，开启切割。 有噪音时，进行降噪处理。 降噪处理完成，开启离线 ASR。 2. GPTSowitsTTS： 训练集格式化：开启一键三连，耐心等待。 微调训练：开启 SoVITS 训练和 GPT 训练。 推理：开始推理 刷新模型 选择微调后的模型 yoyo。 3. 声音复刻：开启声音复刻之旅，可实现跨多语种语言的声音。 相关资源： GitHub：https://github.com/RVCBoss/GPTSoVITS 视频教程：https://bilibili.com/video/BV12g4y1m7Uw/ 注册 colab 并启动准备：点击进入按照步骤注册即可 https://colab.research.google.com/scrollTo=Wf5KrEb6vrkR&uniqifier=2 ，新建笔记本，运行脚本启动 GPTSo VITS，整个过程比较漫长，需要耐心等待，可以整个脚本一起运行，也可以一段一段运行；运行过程包括克隆项目代码库、进入项目目录、安装 Python 依赖包、安装系统依赖、下载 NLTK 资源、启动 Web UI，运行成功后出现 public URL。 实践样本： AIyoyo 普通话 满江红 AIyoyo 粤语版 满江红

以下是关于文字转语音的相关内容： DubbingX2.0.3： 界面与国内版相同，使用了沉浸式翻译功能，可能看起来较乱。 第一个选项是文字转语音，与国内版相同，不做重复演示。 重点介绍第二项“创建您的语音克隆”： 上传语音（想克隆的声音原始文件）。 给声音命名，方便以后配音选择。 选择语言。 勾选相关选项，点击转变即可生成。 注意：原音频若有背景音乐，最好在剪影中去除，以使生成的音色模型效果更好、更纯净。 Hedra： 可以直接文字转语音，目前有 6 个语音。 也可以直接上传音频。

以下是关于语音转文字的相关信息： 推荐使用 OpenAI 的 wishper 进行语音转文字，相关链接：https://huggingface.co/openai/whisperlargev2 。一分钟搞定 23 分钟的音频，相关链接：https://huggingface.co/spaces/sanchitgandhi/whisperjax 。此项目在 JAX 上运行，后端支持 TPU v48，与 A100 GPU 上的 PyTorch 相比，快 70 多倍，是目前最快的 Whisper API 。 语音转文本（Speech to text）： 介绍：语音转文本 API 提供转录和翻译两个端点，基于开源大型v2 Whisper 模型。可用于将音频转录为任何语言，将音频翻译并转录成英语。目前文件上传限制为 25MB，支持 mp3、mp4、mpeg、mpga、m4a、wav 和 webm 等输入文件类型。 快速入门： 转录：转录 API 的输入是要转录的音频文件及所需输出格式的音频文字稿，默认响应类型为包含原始文本的 JSON，可添加更多带有相关选项的form 行设置其他参数。 翻译：翻译 API 输入任何支持语言的音频文件，必要时转录成英语，目前仅支持英语翻译。 更长输入：默认 Whisper API 仅支持小于 25MB 的文件，若音频文件更长，需分成小于 25MB 的块或使用压缩后格式，可使用 PyDub 开源 Python 软件包拆分声频文件，但 OpenAI 对其可用性或安全性不作保证。 提示：可使用提示提高 Whisper API 生成的转录质量，如改善特定单词或缩略语的识别、保留分段文件的上下文、避免标点符号的省略、保留填充词汇、处理不同书写风格等。

以下是为您整理的相关信息： 实时翻译视频语音的工具： StreamSpeech：这是一个实时语言翻译模型，能够实现流媒体语音输入的实时翻译，输出目标语音和文本，具有同步翻译、低延迟的特点，还能展示实时语音识别结果。 给视频配音效的 AI 工具： 支持 50 多种语言的配音，音质自然流畅，提供实时配音功能，适用于直播和演讲，能将语音转录为文本，方便后期字幕制作和编辑。 Vidnoz AI：支持 23 多种语言的配音，音质高保真，支持文本转语音和语音克隆功能，提供语音参数自定义和背景音乐添加工具，提供面向个人和企业的经济实惠的定价方案。 在选择视频配音工具时，请考虑支持的语言数量、语音质量、自定义选项和价格等因素。

以下是关于文本转语音的相关信息： 在线 TTS 工具推荐： Eleven Labs：https://elevenlabs.io/ ，是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件，能高保真地呈现人类语调和语调变化，并能根据上下文调整表达方式。 Speechify：https://speechify.com/ ，是一款人工智能驱动的文本转语音工具，可作为多种平台的应用使用，用于收听网页、文档、PDF 和有声读物。 Azure AI Speech Studio：https://speech.microsoft.com/portal ，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，还提供了自定义的语音模型。 Voicemaker：https://voicemaker.in/ ，可将文本转换为各种区域语言的语音，并允许创建自定义语音模型，易于使用，适合为视频制作画外音或帮助视障人士。 语音合成技术原理： 传统的语音合成技术一般会经过以下三个步骤： 1. 文本与韵律分析：先将文本分词，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。 OpenAI 新一代音频模型： OpenAI 于 2025 年 3 月 20 日推出了全新的音频模型，包括改进的语音转文本和文本转语音功能。 语音转文本模型在单词错误率和语言识别准确性方面相较于原有的 Whisper 模型有显著提升，能更好地捕捉语音细节，减少误识别，在多语言评估基准上表现优异。 文本转语音模型具备更高的可定制性，支持个性化语音风格，目前支持人工预设的语音样式，并通过监控确保语音与合成预设一致。 测试地址：https://www.openai.fm/ 直播回放：https://www.youtube.com/watch?v=lXb0L16ISAc 说明文档：https://openai.com/index/introducingournextgenerationaudiomodels/ 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。