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来源:网站首页源码在哪 时间:2024-11-24 23:48:52

1.VGGish源码学习
2.OpenAI 开源的语音源码语音源码免费 AI 语音转文字工具 - Whisper,一步一步本地部署运行
3.中文语音生成网络vits-chinese运行实战
4.Python + edge-tts:一行代码,模块模块让你的大全文本轻松变成语音!

语音模块源码_语音模块源码大全

VGGish源码学习

       深入研究VGGish源码,语音源码语音源码该模型在模态视频分析领域颇为流行,模块模块尤其在生成语音部分的大全CF俄罗斯服辅助源码embedding特征向量方面。本文旨在基于官方源码进行学习。语音源码语音源码

       VGGish的模块模块代码库结构简洁,仅包含几个.py文件。大全文件大体功能明确,语音源码语音源码下文将结合具体代码进行详述。模块模块在开始之前,大全需要预先下载两个预训练文件,语音源码语音源码与.py文件放在同一目录。模块模块

       VGGish的大全环境安装过程简便,对依赖包的版本要求宽松。只需依次执行安装命令,确保环境配置无误。整人的源码运行vggish_smoke_test.py脚本,如显示"Looks Good To Me"则表明环境已搭建完成。

       着手VGGish模型的拆解,以vggish_inference_demo.py中的main函数为起点,分为两大部分:数据准备与前向推理获得Embedding特征及特征后处理。

       在数据准备阶段,首先确认输入是否为.wav文件,若非则自行生成。接着,使用vggish_input.py模块将输入数据调整为适用于模型的batch格式。假设输入音频长1分秒,采样频率为.1kHz,读取的wav_data为(,)的一维数组(若为双声道,则调整为单声道)。

       进入前向推理阶段,初始化特征处理对象pproc及记录器对象writer。划线工具源码通过vggish_slim.py模块构建VGG模型,并加载预训练权重。前向推理生成维的embedding特征向量。值得注意的是,输入数据为[num_samples, , ]的三维数据,在推理过程中会增加一维[num_samples,num_frames,num_bins,1],最终经过卷积层提取特征,FC层压缩,得到的embedding_batch为[num_samples,]。

       后处理环节中,应用PCA(主成分分析)对embedding特征进行调整。这一步骤旨在与YouTube-8M项目兼容,后者已发布用于数百万YouTube视频的各种源码打包PCA/whitened/quantized格式的音频和视觉嵌入。不过,若无需使用官方发布的AudioSet嵌入,则可直接使用网络输出的原始嵌入,无需进行PCA操作。

       本文旨在为读者提供深入理解VGGish源码的路径,通过详述模型的构建、安装与应用过程,旨在促进对模态视频分析技术的深入学习与应用。

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nc游戏源码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。

       标签推荐:#AI技术 #OpenAI开源 #Whisper模型 #语音转文字 #ChatGPT应用

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,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...

Python + edge-tts:一行代码,让你的文本轻松变成语音!

       大家好,我是树先生!今天要与大家分享一个Python工具,叫做edge-tts,它能让你的文字轻松转化成语音,操作极其便捷,且完全免费。

       不妨先来感受一下它的效果,听听这个音频片段:[插入音频片段]是不是很像影视解说中常见的开场,比如:这个女人叫小美...

       edge-tts 是一个基于Python的库,它得益于微软Azure的文本转语音技术(TTS),并且作为开源项目,你可以免费使用。它的设计初衷是提供一个直观的API,支持多种语言和丰富的语音选项,只需一行代码就能实现文本到语音的转换。

       要体验这个功能,首先在你的电脑上创建一个名为"text2voicetest.txt"的文件,写下你想要转换成语音的文字,然后运行预设的代码,神奇的事情就发生了,它会自动为你生成MP3文件,就这么简单!

       无论是个人笔记整理,还是项目文档朗读,edge-tts都能派上用场。想深入了解或尝试,可以访问这个项目的源代码:[插入项目地址] github.com/rany2/edge-t...