python 离线tts

离线TTS（文本到语音）是指在没有网络连接的情况下使用本地设备进行文本到语音转换。Python 有一些库可以帮助实现离线TTS，其中包括:

1. pyttsx3：一个Python库，支持多种TTS引擎。它可以使用Microsoft Speech API（SAPI）或eSpeak TTS引擎。

2. gTTS：Google Text-to-Speech（TTS）API的Python模块，可以让您将文本转换为音频文件。

3. espeak：一个小型的命令行TTS引擎，可以在Linux、Windows和Mac OS X等操作系统上使用。

这些库中的每一个都有不同的特点和用法，根据具体需求进行选择。

相关问题

利用edge_tts写一个离线tts语音的程序

好的，以下是利用Edge TTS写一个离线TTS语音的程序的步骤：

1. 安装 Edge TTS

首先需要安装 Edge TTS，可以通过以下命令在终端中进行安装：

pip install edge-tts

2. 导入 Edge TTS

在 Python 代码中，需要导入 Edge TTS 库：

from edge_tts import EdgeTTS

3. 初始化 Edge TTS

在使用 Edge TTS 之前，需要先进行初始化。初始化时需要指定语音模型的路径和配置文件的路径。例如：

tts = EdgeTTS("path/to/model", "path/to/config")

其中，`"path/to/model"` 是语音模型的路径，`"path/to/config"` 是配置文件的路径。

4. 将文本转换为语音

使用 Edge TTS 将文本转换为语音的方法是 `synthesize(text)`。例如：

audio = tts.synthesize("Hello, world!")

其中，`"Hello, world!"` 是要转换为语音的文本。

5. 保存语音文件

可以使用 Python 的 `wave` 库将语音文件保存为 WAV 格式。例如：

import wave

with wave.open("output.wav", "wb") as f:
    f.setnchannels(1)
    f.setsampwidth(2)
    f.setframerate(24000)
    f.writeframes(audio)

其中，`"output.wav"` 是保存的文件名，`"wb"` 表示以二进制写入模式打开文件；`setnchannels(1)` 表示单声道，`setsampwidth(2)` 表示采样位宽为 2 字节，`setframerate(24000)` 表示采样率为 24000 Hz。

完整的代码如下：

from edge_tts import EdgeTTS
import wave

tts = EdgeTTS("path/to/model", "path/to/config")
audio = tts.synthesize("Hello, world!")

with wave.open("output.wav", "wb") as f:
    f.setnchannels(1)
    f.setsampwidth(2)
    f.setframerate(24000)
    f.writeframes(audio)

注意：在使用 Edge TTS 进行离线语音合成时，需要使用较高配置的硬件。如果硬件配置较低，可能会出现卡顿等问题。

写一个利用TensorFlow写的离线tts程序

好的，以下是一个利用TensorFlow写的离线tts程序的示例代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import scipy.io.wavfile as wavfile
import os

# 设置参数
sampling_rate = 22050
n_fft = 1024
hop_length = 256
win_length = 1024
n_mels = 80
n_iter = 100
batch_size = 1
frame_length_ms = 50
frame_shift_ms = 12.5
preemphasis = 0.97
min_level_db = -100
ref_level_db = 20
power = 1.5
griffin_lim_iters = 60

# 加载语音文件
def load_wave(path):
    with open(path, 'rb') as f:
        rate, data = wavfile.read(f)
    return rate, data.astype(np.float32)

# 对语音进行预处理
def preprocess_wav(wav):
    # 预加重
    wav = np.append(wav[0], wav[1:] - preemphasis * wav[:-1])
    # 分帧
    frame_length = int(sampling_rate * frame_length_ms / 1000.0)
    frame_shift = int(sampling_rate * frame_shift_ms / 1000.0)
    frames = np.stack([wav[i:i+frame_length] for i in range(0, len(wav)-frame_length+1, frame_shift)])
    # 加窗
    frames *= np.hamming(frame_length)
    # 进行短时傅里叶变换
    stfts = np.abs(np.fft.rfft(frames, n_fft))[:, :n_fft//2+1]
    # 将线性频谱转换为梅尔频谱
    mel_basis = tf.signal.linear_to_mel_weight_matrix(
        num_mel_bins=n_mels,
        num_spectrogram_bins=n_fft//2+1,
        sample_rate=sampling_rate,
        lower_edge_hertz=0,
        upper_edge_hertz=None)
    mels = np.dot(stfts, mel_basis)
    mels = np.log(np.maximum(1e-10, mels))
    # 归一化
    mels = (mels - min_level_db) / (max_level_db - min_level_db)
    return mels

# 恢复语音
def griffin_lim(spectrogram):
    X_best = spectrogram
    for i in range(griffin_lim_iters):
        X_t = librosa.istft(X_best, hop_length, win_length)
        est = librosa.stft(X_t, n_fft, hop_length, win_length=win_length)
        phase = est / np.maximum(1e-8, np.abs(est))
        X_best = spectrogram * phase
    X_t = librosa.istft(X_best, hop_length, win_length)
    y = np.real(X_t)
    return y.astype('int16')

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('tts_model.h5')

# 读取文本
text = 'Hello, world! This is a test.'

# 将文本转换为语音
mels = preprocess_wav(text)
mels = np.expand_dims(mels, axis=0)
mels = np.repeat(mels, batch_size, axis=0)
wav = model.predict(mels)[0]

# 恢复语音
wav = griffin_lim(wav)

# 保存为WAV文件
wavfile.write('output.wav', sampling_rate, wav)

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际上构建一个高质量的离线TTS系统需要更多的技术和资源。同时，以上代码中的参数也可能需要根据不同的应用场景进行调整。