c++获取TTS发音人列表及变调(pitch)方法
时间: 2024-09-18 15:01:38 浏览: 24
在C++中,直接获取文本到语音(TTS)发音人的列表以及调整音高(pitch)通常不是标准库的一部分,因为这涉及到操作系统特定的接口或者第三方库的支持。大多数情况下,这样的功能需要通过一些音频处理软件包或者API来实现,比如Google Text-to-Speech (gTTS)、Microsoft SAPI、Apple's AVFoundation等。
例如,如果你想要使用Python的gTTS库,可以这样做:
```python
from gtts import gTTS
# 获取发音人列表
languages = gTTS.lang_list # 这里返回的是语言列表,而不是发音人列表,发音人在某些库中不可用
# 设置音高( pitch)
tts = gTTS('Hello', lang='en', pitch=1.5) # pitch参数范围通常是0到2,默认值1.0
```
对于C++,你可以考虑使用像espeak这样的命令行工具,或者找到有C++绑定的语音合成库,如PicoTTS或eSpeak-ng,它们允许你指定声音属性,包括音调。但是,这些操作通常是在脚本层面上控制的,并非直接从C++代码中完成。
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mediapipe 0.8.9用holistic_tracking_cpu.pbtxt模型获取关键点计算右手肘的Pitch Yaw Roll c++
要使用MediaPipe的Holistic Tracking模型获取关键点,并计算右手肘的Pitch Yaw Roll,您可以使用以下C++代码片段:
```c++
// 加载Holistic Tracking模型
mediapipe::HolisticTracking holistic;
holistic.Initialize().AssertOk();
// 读取图像并检测关键点
cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");
auto results = holistic.Process(image).front();
// 提取右手肘的坐标
const auto& pose_landmarks = results.pose_landmarks();
const auto& right_elbow_landmark = pose_landmarks.landmark(12); // 右手肘的索引为12
// 计算Pitch Yaw Roll
const auto& norm_landmark = NormalizeLandmark(right_elbow_landmark);
const auto& orientation = CalculateOrientation(norm_landmark);
const auto& pitch_yaw_roll = ConvertToPitchYawRoll(orientation);
std::cout << "Right elbow pitch: " << pitch_yaw_roll.pitch << std::endl;
std::cout << "Right elbow yaw: " << pitch_yaw_roll.yaw << std::endl;
std::cout << "Right elbow roll: " << pitch_yaw_roll.roll << std::endl;
```
在上述代码中,`holistic`对象是Holistic Tracking模型,用于检测图像中的人体姿势和面部表情。`results`变量包含检测结果,其中包括检测到的所有关键点。
我们提取右手肘的坐标,并将其传递给`NormalizeLandmark()`函数进行归一化处理。接下来,我们将归一化后的坐标传递给`CalculateOrientation()`函数,计算手臂的方向向量。最后,我们将方向向量传递给`ConvertToPitchYawRoll()`函数,计算右手肘的Pitch Yaw Roll。
请注意,上述代码片段中的`NormalizeLandmark()`、`CalculateOrientation()`和`ConvertToPitchYawRoll()`函数是伪代码,并不代表实际可用的函数。您需要编写这些函数来完成具体的计算。同时,如果您使用的是Holistic Tracking的GPU版本,代码片段中的`holistic`对象应该改为`holistic_gpu`对象。
mediapipe 0.8.9计算右手腕的Pitch Yaw Roll c++
要计算右手腕的Pitch Yaw Roll,您需要使用MediaPipe框架提供的手部关键点检测模型。MediaPipe是一个开源的跨平台框架,可以用于构建基于机器学习的应用程序,包括手部姿势估计。
以下是计算右手腕Pitch Yaw Roll的C++代码片段:
```c++
// 加载MediaPipe手部关键点检测模型
mediapipe::Hands hands;
hands.Initialize().AssertOk();
// 读取图像并检测手部关键点
cv::Mat image = cv::imread("hand_image.jpg");
auto results = hands.Process(image).front();
// 提取右手腕的坐标
const auto& landmarks = results.landmarks();
const auto& wrist_landmark = landmarks.landmark(0); // 右手腕的索引为0
// 计算Pitch Yaw Roll
const auto& norm_landmark = NormalizeLandmark(wrist_landmark);
const auto& orientation = CalculateOrientation(norm_landmark);
const auto& pitch_yaw_roll = ConvertToPitchYawRoll(orientation);
std::cout << "Right wrist pitch: " << pitch_yaw_roll.pitch << std::endl;
std::cout << "Right wrist yaw: " << pitch_yaw_roll.yaw << std::endl;
std::cout << "Right wrist roll: " << pitch_yaw_roll.roll << std::endl;
```
在上述代码中,`hands`对象是MediaPipe框架提供的手部关键点检测模型,用于检测图像中的手部关键点。`results`变量包含检测结果,其中包括检测到的所有手部关键点。
我们提取右手腕的坐标,并将其传递给`NormalizeLandmark()`函数进行归一化处理。接下来,我们将归一化后的坐标传递给`CalculateOrientation()`函数,计算手部的方向向量。最后,我们将方向向量传递给`ConvertToPitchYawRoll()`函数,计算右手腕的Pitch Yaw Roll。
请注意,上述代码片段中的`NormalizeLandmark()`、`CalculateOrientation()`和`ConvertToPitchYawRoll()`函数是伪代码,并不代表实际可用的函数。您需要编写这些函数来完成具体的计算。