Google Voice 短信发送接口PHP开源版，以前的版本不能用了，作者于2010年5月进行了更新。

实时语音克隆 该存储库是通过实时工作的声码器实现的（SV2TTS）的实现。 如果您好奇或正在寻找我未记录的信息，请随时检查。 通常，我建议您快速浏览一下引言之外的数字。 SV2TTS是一个三阶段的深度学习框架，它允许从几秒钟的音频中创建语音的数字表示，并使用它来调节经过训练的文本到语音模型，以推广到新的语音。 视频演示（单击图片）： 已实施文件 网址 指定 标题 实施源 SV2TTS 将学习从演讲者验证转移到多演讲者语音合成 这个回购 WaveRNN（声码器） 高效的神经音频合成 Tacotron 2（合成器） 基于梅尔谱图预测的条件波网自然合成TTS GE2E（编码器） 说话人验证的一般端到端损失 这个回购 消息 19/11/11 ：我现在全职工作，因此我将不再维护此仓库。 对于阅读此内容的任何人： 如果您只想克隆自己的声音，请在上检查我们的演示-它会比此回购提供更

alexnet代码matlab 自述文件 该存储库是有关“使用卷积神经网络的语音表示攻击检测”一书的配套内容。 它包含用于在论文中生成结果的代码。 本自述文件简要描述了此存储库中的3个目录。 他们是： matlab_AlexNet ：生成AlexNet结果 pytorch/ ：训练和测试在Pytoch中实现的基于CNN的系统 tensorflow/ ：训练和测试在Tensorflow中实现的基于CNN的系统 每个目录都有一个单独的自述文件，以使代码正常工作。

Google的Myjingle客户端，使用libjingle库实现语言呼叫以及通话的Demo

Type type = Type.GetTypeFromProgID("SAPI.SpVoice"); dynamic spVoice = Activator.CreateInstance(type); for (int i = 0; i < spVoice.GetVoices(string.Empty, string.Empty).Count; i++) { if (spVoice.GetVoices(string.Empty, string.Empty).Item(i).GetDescription(0) == "ScanSoft Sin-Ji_Full_22kHz") { spVoice.Voice = spVoice.GetVoices(string.Empty, string.Empty).Item(i); } } spVoice.Rate = 3; spVoice.Speak("无资料");

用于转换文本图像语音

语音聊天 Проектсостоитиздвухчастей-голосовойботиRESTfulсервердлявзаимодействиясним。 Длязапускаботалокальнонужновыполнить python3 bot.py （или run_bot.sh ）ивпредложенномменювыбратьжелаемыйвариантработы（ ）。 Длязапуска的RESTfulсервера，предоставляющегоинтерфейсдлявзаимодействиясмодулямиголосовогобота，нужно

Unity RT-Voice PRO 2020.1.2文字转语言(支持中文) 功能 将文本转换为语音 • 即时从文本转换到语音 — 在运行时即可生成！ • 连带作用：连续的音频生成可节省大量内存！ • 在游戏的测试阶段无需配音演员！ • 按姓名、文化和/或性别筛选语音 • 一次可以发出多种声音（例如，公共场所中很多人同时讲话的场景） • 通过语速、音调和音量微调你的声音！ • 支持 SSML 和 EmotionML！ • 在 Windows 和 iOS 上提供最新的单词、唇形和音素 — 包括标记！ • 生成的音频可以存储为文件在 Unity 中反复使用！ • 单个 AudioSource 匹配 1-infinite 同步发音人！ • 简单的顺序和对话系统 • 不降低性能！ 仅供学习使用，商用请支持正版：https://assetstore.unity.com/packages/tools/audio/rt-voice-pro-41068

Paper - Automatic Multispeaker Voice Cloning

前言 本章介绍如何使用Tensorflow实现简单的声纹识别模型，首先你需要熟悉音频分类，没有了解的可以查看这篇文章。基于这个知识基础之上，我们训练一个声纹识别模型，通过这个模型我们可以识别说话的人是谁，可以应用在一些需要音频验证的项目。 环境准备 主要介绍libsora，PyAudio，pydub的安装，其他的依赖包根据需要自行安装。 Python 3.7 Tensorflow 2.0 安装libsora 最简单的方式就是使用pip命令安装，如下： pip install pytest-runner pip install librosa 如果pip命令安装不成功，那就使用源码安装，下载源码：， windows的可以下载zip压缩包，方便解压。 pip install pytest-runner tar xzf librosa-<版本号>.tar.gz 或者 unzip librosa-