文本转语音，内置多种配音，有微软和阿里的非常好用

流式传输 Watson Text to Speech 播放器 Node.js 脚本，通过计算机的扬声器播放合成的语音音频。 当前需要 Linux 或 OS X。将来可能会支持 Windows。 设置 在创建一个 watson Text to Speech 实例并将其绑定到服务器。 转到服务器的概览页面，找到您的实例，然后单击“显示凭据”。 将用户名和密码复制到config.js 在 Debian Linux 系统上，您可能还需要alsa.h ，它可以通过以下方式安装 sudo apt-get install libasound2-dev 然后运行 npm install 最后，要听到音频，请运行 node player.js

Balabolka 绿色中文版是一个文本转语音（TTS）和语音朗读程序。Balabolka 可以使用计算机系统上安装的所有语音。屏幕上的文字可以被保存为一个WAV，MP3，OGG或者WMA文件。该软件可以读取剪贴板的内容，可以查看AZW，CHM，DjVu，DOC，EPUB，FB2，LIT，MOBI，ODT，PDF，PRC，RTF和HTML文件中的文本，可自定义字体和背景颜色，控制从系统托盘阅读或者使用热键。 Balabolka使用微软的语音API（SAPI）的各种版本，它可以改变语音的参数，包括语度和语调。用户可以应用特殊的替代清单，以提高语音的清晰度质量。当你想改变的单词拼写时这个功能就非常有用。纠正发音规则使用VBScript的语法。 软件的特点是无广告，永久免费，根据自己的需要安装发音人（语音库）

1: 语音合成模块 --- SYN6288 2: 控制芯片--- STM32F103RCT6 3: 已测试可用。

易语言文本转语音源码 调用某接口实现

在智能手机上使用递归神经网络（RNN），LSTM和Tensorflow进行人类活动识别 这是我硕士课程的项目，其中涉及使用无线传感器数据挖掘实验室（WISDM）的数据集为端到端系统构建机器学习模型，以使用智能手机加速度计，Tensorflow框架，递归神经网络预测人类的基本活动网络和多个长期短期存储单元（LSTM）堆栈，用于构建具有隐藏单元的深度网络。 训练模型后，将其保存并导出到android应用程序，并使用模型作为概念验证和UI界面进行预测，以使用文本语音API讲出结果。 处理： 清理并合并数据 根据模型要求，通过将每个序列活动的固定长度序列（200个）作为训练数据来进行数据预处理，以最大程度地提高模型的效率。 将数据分为训练（80％）和测试（20％）集。 通过堆叠带有2个完全连接的RNN的多层LSTM内存单元（这将解决消失的梯度问题）来构建一个深层网络。 使用Tensorflow框架构建整个模型，并创建占位符以供模型在端到端系统中访问。 创建最小化损失的损失函数，我们使用最小二乘误差（LSE）或L2范数，因为它将通过一个解决方案提供稳定的解决方案。 在整个训练期间，

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Ekho是一个把文字转换成声音的软件。它目前支持粤语、普通话（国语）、诏安客语、藏语、雅言（中国古代通用语）和韩语（试验中），英文则通过Festival间接实现。支持Linux。