myG2P 用于语音识别（ASR）和语音合成（TTS）的缅甸语（缅甸）语言音素到音素（myG2P）转换字典。 မြန်မာလိုဖတ်မယ်ဆိုရင်-> 林森 知识共享署名-非商业性共享相同的4.0国际版（CC BY-NC-SA 4.0）许可证 联系人电子邮件：wasedakuma [at] gmail.com 介绍 我们开发了这个myG2P（缅甸字形到音位）字典的（多语言语音翻译应用程序）缅甸语言项目 ，日本（2014 - 2015年期间）。 我们主要使用MLC（缅甸语言委员会）词典中的单词。 如果使用myG2P词典，请引用和/或。 如果您正在谈论缅甸语的句子级音素到音素转换，请引用《 。 音素到音素的映射 缅甸语言委员会（MLC）语音词典可以用作语音映射的基础。 我们发现有必要用外来语音扩展字典。 在建议的映射表中，有33个辅音的23个语音符号（某些辅音具有相同的发音，例如表1

PHP客户端库 该库要求最低PHP版本为7.2 这是使用Vonage APIPHP客户端库。 要使用此功能，您需要一个Vonage帐户。 注册。 安装 要使用客户端库，您需要。 要将PHP客户端库安装到您的项目中，建议使用 。 composer require vonage/client 您无需克隆此存储库即可在自己的项目中使用此库。 使用Composer从Packagist安装它。 如果您是Composer的新手，可以使用以下资源： 项目文档中的Composer。 ScotchBox优秀人物的。 用法 如果您使用的是Composer，请确保自动加载器包含在项目的引导文件中：

TTS 文本到语音。 TTS (TXT) 从字符串 TXT 合成语音，然后说出来。 音频格式默认为单声道、16 位、16k Hz。 WAV = TTS(TXT) 不发声但输出到变量 WAV。 TTS(TXT,VOICE) 使用特定的语音。 使用 TTS('','List') 查看可用语音列表。 默认是第一个声音。 TTS(...,PACE) 将语音速度设置为 PACE。 PACE 范围从 -10（最慢）到 10（最快）。 默认 0。 TTS(...,FS) 将语音的采样率设置为 FS kHz。 FS 必须是以下之一：8000、11025、12000、16000、22050、24000、32000、44100、48000。默认为 16。 此功能需要 Mirosoft Win32 Speech API (SAPI)。 例子： % 朗读课文； tts('我会说话。'); % 列出可用的声音； t

ttskit Text To Speech Toolkit: 语音合成工具箱。 安装 pip install -U ttskit 注意 可能需另外安装的依赖包：torch，版本要求torch>=1.6.0,<=1.7.1，根据自己的实际环境安装合适cuda或cpu版本的torch。 ttskit的默认音频采样率为22.5k。 自行设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES以调用GPU，如果不设置，则默认调用0号GPU，没有GPU则使用CPU。 资源 使用ttskit的过程中会自动下载模型和语音资源。 如果下载太慢或无法下载，也可自行从百度网盘下载，把下载的资源合并到ttskit目录下（更新resource目录）。 链接： 提取码：b7hw 快速使用 import ttskit ttskit.tts('这是个示例', audio='24') # 参数介绍 '''语音合成函数式SDK

部分基于以下项目的的 PyTorch 实现： （音频预处理） （数据加载器采样器） 在线文字转语音演示 以下笔记本可在上执行： 对于音频样本和预训练模型，请访问上面的笔记本链接。 训练/合成英语文本到语音 英语 TTS 使用数据集。 下载数据集： python dl_and_preprop_dataset.py --dataset=ljspeech 训练 Text2Mel 模型： python train-text2mel.py --dataset=ljspeech 训练 SSRN 模型： python train-ssrn.py --dataset=ljspeech 合成句子： python synthesize.py --dataset=ljspeech WAV 文件保存在samples文件夹中。 训练/合成蒙古语文本到语音 蒙古语文本转语音使用来自5 小时音频。

一般来说，我们有些提示会直接用弹框显示，但有些也会要求语音播放提示，MFC下语音播放文本框中内容，支持中文播放，可以调节语速、声音等，VS2019下编译通过，各VS版本均可编译通过

演讲 文字转语音（TTS）和自动语音识别（ASR）。 链接到Doxygen生成的文档： : 安装 在可以找到从源代码安装的安装说明。 用法 有关如何启动或配置它的信息： 如果要构建新的语言模型，请阅读 更多示例： 要查看其他程序如何调用speechRecognition和Espeak并通过yarp对其进行配置，您可以查看代码的这一部分。 贡献 发布问题 阅读 叉与拉请求 按照，在master分支上创建功能分支（ git checkout -b my-new-feature ） 提交您的更改 推送到分支（ git push origin my-new-feature ） 创建一个新的拉取请求 地位 相似及相关项目

nim-espeak：Nim Espeak NG包装器，用于超级简单的语音和文本转语音

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