Android Text-to-Speech Speech Engine Package-ITADN社区

TTS Text-to-Speech Easy for iOS and Android v2.2.unitypackage

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TTS Text-to-Speech Easy是一款适用于iOS和Android平台的应用插件，版本v2.2。它能将输入文本转换为自然语音输出，广泛应用于游戏、教育及无障碍技术领域。安卓和iOS的文字转语音插件，在Unity 2019版本中经过测试可以使用，但必须在打包后才能运行，直接在Unity编辑器中无法使用。插件内包含了一个示例项目，打包完成后可以直接应用。

Azure文本转语音（Microsoft Text to Speech）

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Azure文本转语音是由微软提供的云端服务，能够将输入的文字转换为自然流畅的语音输出，适用于多种应用场景。微软的文本转语音（Azure Text to Speech）是一种能够将文字转换为自然流畅朗读声音的云服务。与同类产品相比，它利用了AI神经网络技术，使得合成的声音具有接近人类的真实表现力，并且可以匹配各种语调和情感表达，如高兴、悲伤、新闻播报、客服对话以及恐惧或耳语等情绪状态。

基于DeepMind WaveNet的PyTorch语音转文本实现：Wavenet-Speech-to-Text

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基于DeepMind WaveNet架构的语音识别系统，采用PyTorch框架实现实时高效的语音到文本转换。此项目展示了WaveNet模型在语音转写任务中的应用潜力。使用WaveNet进行语音转文字的实现仍然需要解决CTCLoss的问题，并参考DeepMind关于语音识别的相关论文。该实现旨在结构合理、可重用且易于理解。根据DeepMind的研究，尽管WaveNet最初被设计为“文本到语音”模型，但研究者也在其上进行了语音识别任务测试。他们没有提供具体的实施细节，只是提到通过直接在TIMIT数据集上的原始音频训练的模型，在测试集中达到了18.8%的错误率（PER）。我修改了WaveNet模型，并在其基础上进行了一系列语音识别实验。最终体系结构如下图所示。（注：原文中未提及具体图片链接）实现该系统的先决条件包括： - 操作系统：Linux CPU或NVIDIA GPU + CUDA CuDNN - Python版本：3.6 - 库文件依赖： - PyTorch = 0.4.0 - librosa = 0.5.0 - pandas >= 0.19.2 我们使用了特定的数据集进行实验，包括但不限于某些语料库。

俄语语音识别项目：基于pykaldi的Speech-to-Text-Russian系统

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本项目旨在开发一个高效的俄语语音转文本系统，采用开源库PyKaldi进行语音识别模型构建与训练，实现高精度的俄语口语自动转换为文本。语音转文字（俄语）是一个基于pykaldi的俄语语音识别项目。安装步骤如下： 1. 安装Kaldi。 2. 安装所需的Python库：`pip install -r requirements.txt` 3. 安装PyKaldi：使用conda（启用GPU）：`conda install -c pykaldi pykaldi` 使用conda（不支持GPU）：`conda install -c pykaldi pykaldi-cpu` 从源代码构建： 1. 将Kaldi组件的路径添加到PATH中，例如： `export PATH=/path/to/kaldi/src/featbin:/path/to/kaldi/src/ivectorbin:/path/to/kaldi/src/online2bin:/path/to/kaldi/src/rnnlmbin:/path/to/kaldi/src/fstbin:$PATH` 2. 克隆项目存储库：`git clone`

Speech Emotion Recognition: Implementation of Speech-Emotion-Recognition...

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本文介绍了一种实现语音情感识别的方法和系统。通过分析音频信号的情感特征，该技术能够准确地识别出人类言语中的情绪状态。语音情感识别采用LSTM、CNN、SVM、MLP方法并通过Keras实现。改进了特征提取方式后，识别准确率提高到了约80%。原来的版本存档在特定位置。项目结构如下： - `models/`：模型实现目录 - `common.py`：所有模型的基类 - `dnn/`： - `dnn.py`：神经网络模型的基类 - `cnn.py`：CNN模型 - `lstm.py`：LSTM模型 - `ml.py` 环境要求： - Python: 3.6.7 - Keras: 2.2.4

Text-to-Speech：文字转语音，语音合成，TTS，使Matlab发声-MATLAB开发

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本项目介绍如何使用MATLAB实现文本到语音（TTS）转换技术，让计算机通过语音合成功能将文字内容转化为自然流畅的语音输出。 TTS 文本到语音功能将字符串转换为语音并播放出来，默认音频格式是单声道、16位、采样率为16kHz。若使用WAV输出，则不会发声但会生成变量WAV。函数 TTS(TXT, VOICE) 允许选择特定的发音人，而TTS(,List)可以查看所有可用的声音列表，默认情况下采用第一个声音选项。通过参数设置如 TTS(..., PACE)，用户能够调整语音的速度。PACE值范围从-10（最慢）到10（最快），默认为0。另外，使用FS参数来指定采样率：8000、11025、12000、16000、22050、24000、32000、44100或48kHz。默认值为 16。这些功能依赖于Microsoft Win32 Speech API (SAPI)的实现。例如： - 使用TTS朗读文本“我会说话。”； - 列出所有可用的声音选项；

Matlab Speech Recognition

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本项目运用MATLAB平台进行语音识别技术的研究与开发，结合信号处理和机器学习方法，旨在提高语音命令识别的准确性和效率。语音识别技术是人工智能领域的重要分支之一，它融合了信号处理、模式识别、概率论及统计学等多个学科的知识。在本次实验里，我们将重点探讨如何利用Matlab平台结合隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）进行语音识别的研究方法。作为一款强大的科学计算工具，Matlab为语音处理提供了丰富的函数库和便捷的编程环境。首先需要理解HMM的基本原理：这是一种统计建模的方法，常用于序列数据的分析，例如文本或音频信号等。在语音识别领域中，每个单词或音素都被视为一个状态，并且这些状态之间的转移构成了模型的基础结构。通过观察序列（即语音波形），HMM可以估计隐藏的状态序列并最终确定对应的词汇。接下来，在Matlab环境下，我们可以使用`speechrecog`工具箱来进行一系列的语音识别操作。此工具箱提供了一系列用于训练、评估和应用HMM的功能函数。实验流程包括以下几个步骤： 1. **数据预处理**：对原始音频信号进行如预加重、分帧、加窗以及梅尔频率倒谱系数（MFCC）提取等必要的准备工作，以便更好地捕捉语音的特征。 2. **模型构建**：定义HMM的状态结构和初始化参数。例如可以使用三状态左到右模型作为初始设定。 3. **训练HMM**：利用Baum-Welch算法更新模型中的关键参数如转移概率及观测概率等信息，以优化识别效果。 4. **特征提取**：对新的语音输入执行与之前相同的预处理步骤和特征抽取操作。 5. **识别过程**：通过维特比算法找到最有可能对应给定音频序列的状态序列，并据此完成词汇的辨识工作。在Matlab中可以使用`hmmdecode`函数来实现这一目标，该函数会输出预测出的结果词串。 6. **结果评估**：比较实际语音内容与系统识别出来的文本之间的差异性，以此衡量整个系统的性能指标如准确率、误报率和漏检概率等。通过这项实验的学习过程，参与者将能够深入了解HMM在语音识别中的具体应用，并掌握如何利用Matlab平台实现这一技术。这对于后续深入研究更复杂的模型（比如基于深度学习的方法）或直接应用于实际项目都具有重要的意义和支持作用。

Speech Sounds Collection

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《Speech Sounds Collection》是一部汇集了多种语言和方言发音特点的音频合集，旨在帮助学习者掌握世界各地的语言声音。 Sounds of Speech 安卓版是一款英语学习应用，旨在教授美式英语的标准发音。该软件帮助学生理解美式英语中每个语音的生理发音方式，并通过图片、视频和音频等样本展示每一个元音和辅音的基本发声特点。

T46 Speech Corpus

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T46 Speech Corpus是一个包含大量语音数据的语料库，旨在支持各种语音识别和合成技术的研究与开发。 TI46数据集包含数字0到9的语料文件。

Speech SDK 5.1

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Speech SDK 5.1是最新版本的语音识别和合成功能开发工具包，提供高级API接口以支持更流畅、自然的人机交互体验。 speechsdk5.1 语音包包含 win7 修复包、Delphi10 导入文档、SAPI 文档以及测试例子。

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