python文字转有情感的语音输出

在Python中，将文本转换为带有人工智能情感的语音输出通常涉及到自然语言处理（NLP）和语音合成技术。一个常用的方法是结合Text-to-Speech（TTS）库，如`gTTS`（Google Text To Speech）或`pyttsx3`，以及情感分析工具，如`jieba`用于分词和`TextBlob`或`NLTK`来进行情感判断。

首先，你需要安装所需的库：

pip install gtts

然后，你可以编写这样的代码片段：

from gtts import gTTS
from textblob import TextBlob

def text_to_emotional_speech(text):
    # 进行情感分析
    analysis = TextBlob(text)
    sentiment = analysis.sentiment.polarity
    
    # 根据情感创建TTS对象，并指定发音人的情感
    if sentiment > 0:  # 正向情感
        lang = 'zh-CN'
        speech = gTTS(text=text, lang=lang, slow=False, emotion='happy')
    elif sentiment < 0:  # 负向情感
        lang = 'zh-CN'
        speech = gTTS(text=text, lang=lang, slow=False, emotion='sad')
    else:  # 中性情感
        lang = 'zh-CN'
        speech = gTTS(text=text, lang=lang, slow=False)

    # 保存为mp3文件
    filename = f"{text.replace(' ', '_')}.mp3"
    speech.save(filename)

# 使用示例
text_to_emotional_speech("今天的天气真好!")

这个例子简单地根据情感正负判断了语音的情绪，实际应用中你可能需要更复杂的情感模型来调整发音细节。