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视觉与图像识别自动化测试 | 文字转语音

作者:测试人
  • 2025-06-10
    北京
  • 本文字数:1317 字

    阅读完需:约 4 分钟

TTS 是一种深度学习模型,专门用于将文本转换为语音。其基本原理是利用深度学习的技术,通过大量语音数据和对应文本的学习,从中获取语义信息,并将其转换为相应的语音信号。这样的模型提供了两种不同的变体,以满足不同场景的需求。

TTS 模型优化

  • 速度优化模型:针对实时文本到语音的应用场景进行了优化,生成的语音质量能满足大多数场景的需求。

  • 质量优化模型:注重提高语音质量,在生成的声音质量、流畅度和自然方面更加出色。

应用场景

TTS 技术的应用场景非常广泛,可以提高可访问性、增强用户体验和提供个性化服务。

  • 辅助技术:TTS 技术可以帮助视力受损或完全失明的人士获取文本信息。

  • 教育和培训:TTS 可以用于创建有声书籍、教学课件及培训材料。可以提高学习效率,尤其对于残障人士的学习体验更为重要。

  • 语音导航:可用于语音导航,为驾驶员、行人或盲人提高路线指引和位置信息。

  • 广告:可用于广告宣传、营销推广等领域。

环境安装

前提:已安装 openai 库

使用 TTS 需要提前安装 pygame 第三方库:pip install pygame

def play_mp3(file):    # 初始化一个 Pygame 的混音器    pygame.mixer.init()    # 填入要加载的 MP3 音频文件的路径    pygame.mixer.music.load(file)    # 开始播放加载的音频文件    pygame.mixer.music.play()    # 循环检查音频是否在播放    while pygame.mixer.music.get_busy():        # 创建一个时钟对象,并设置每秒最多调用 tick 方法 10 次,这是为了降低 CPU 的负载,因为不需要每毫秒检查音频是否完成播放        pygame.time.Clock().tick(10)
复制代码

tts-1

# 初始化OpenAI对象client = OpenAI(base_url="xxx",api_key="xxx")
# 实例化出来一个音频创建对象response = client.audio.speech.create( model='tts-1', voice='alloy', input="Mama always said life was like a box of chocolates. You never know what you're gonna get.")# 给出音频输出路径speech_file_path = Path(__file__).parent / "speech.mp3"# 使用流式传输实时音频response.stream_to_file(speech_file_path)# 播放生成的语音play_mp3(speech_file_path)
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tts-1-hd

# 初始化OpenAI对象client = OpenAI(base_url="xxx",api_key="xxx")
# 实例化出来一个音频创建对象response = client.audio.speech.create( model='tts-1-hd', voice='alloy', input="Mama always said life was like a box of chocolates. You never know what you're gonna get.")speech_file_path = Path(__file__).parent / "speech_hd.mp3"response.stream_to_file(speech_file_path)play_mp3(speech_file_path)
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voice 语音类型

OpenAI 针对语音效果进行了优化,目前可优化的语言仅限于英文。提供了多种类型可供选择,以满足不同场景需求:

  • alloy

  • echo

  • fable

  • onyx

  • nova

  • shimmer

支持的输出格式

TTS 的默认输出格式是 MP3,除此之外也支持其他的输出格式,具体如下所示:

  • opus:用于互联网流媒体和通信,低延迟。

  • aac:用于数字音频压缩,YouRube、Android、iOS 首选。

  • flac:用于无损音频压缩,收到音频爱好者存档的青睐。

  • wav:未压缩的 WAV 音频,适合低延迟应用,以避免解码开销。

  • pcm:与 WAV 类似,但包含 24kHz 的原始样本。

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专注于软件测试开发 2022-08-29 加入

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