在本文中，我们将深入探讨如何使用C#编程语言和Microsoft Speech SDK 5.1来创建一个语音合成功能，尤其关注在Windows 2012 Server环境下，利用Visual Studio .NET 2015开发Winform应用程序。语音合成，也称为TTS（Text-to-Speech），是一种将文本数据转换为可听见的语音的技术，广泛应用于各种应用场景，如无障碍阅读、智能助手和自动化系统。 我们需要安装Microsoft Speech SDK 5.1，这是微软提供的一套用于开发语音识别和语音合成应用程序的工具包。它包含了丰富的API和示例代码，可以方便地集成到C#项目中。安装完成后，我们可以在项目中引用相关的DLL文件，例如Microsoft.Speech.dll，以启用语音功能。 接下来，在Visual Studio 2015中创建一个新的Winform项目。在项目中，我们需要添加一个TextBox控件用于输入待合成的文本，一个Button控件作为触发合成的按钮，以及可能的其他控件，如Label或ProgressBar来显示进度或状态信息。 在C#代码中，我们首先导入Microsoft.Speech命名空间，然后创建SpeechSynthesizer对象，这是语音合成的主要接口。以下是一个简单的示例代码： ```csharp using Microsoft.Speech.Synthesis; private SpeechSynthesizer synthesizer = new SpeechSynthesizer(); private void btnSpeak_Click(object sender, EventArgs e) { string textToSpeak = txtInput.Text; synthesizer.Speak(textToSpeak); } ``` 这段代码定义了一个名为`synthesizer`的`SpeechSynthesizer`实例，并在按钮点击事件中调用它的`Speak`方法，将TextBox中的文本转换为语音。 除了基本的语音合成，我们还可以对合成的语音进行一些自定义设置，比如更改语音的发音人、语速、音量等。例如，选择特定的语音引擎： ```csharp synthesizer.SelectVoice("Microsoft Server Speech Text to Speech Voice (zh-CN, HuiHuiRUS)"); ``` 调整语速和音量： ```csharp synthesizer.Rate = 1; // -10 (最慢) 到 10 (最快) synthesizer.Volume = 100; // 0 (静音) 到 100 (最大音量) ``` 在实际应用中，我们可能还需要处理合成过程中的一些事件，比如开始合成、结束合成等，以便实现更复杂的逻辑或提供用户反馈： ```csharp synthesizer.SpeakingStarted += new EventHandler(synthesizer_SpeakingStarted); synthesizer.SpeakingEnded += new EventHandler(synthesizer_SpeakingEnded); private void synthesizer_SpeakingStarted(object sender, SpeakingEventArgs e) { // 显示合成开始的提示 } private void synthesizer_SpeakingEnded(object sender, SpeakingCompletedEventArgs e) { if (e.Cancelled || e.Error != null) { // 处理错误或取消情况 } else { // 合成结束，执行后续操作 } } ``` 项目中的JcSpeak可能是包含此功能实现的源代码文件。这个文件可能包含了窗体设计、事件处理和其他辅助方法，用于构建完整的语音合成功能。 使用C#和Microsoft Speech SDK 5.1创建语音合成程序并不复杂，只需要理解基本的API和事件处理机制，就能实现从文本到语音的转换。这个过程不仅适用于Windows 2012 Server，也可以在其他支持.NET Framework的Windows版本上运行。通过不断的优化和扩展，我们可以构建出功能更强大的语音应用，满足各种业务需求。

tts文字转语音 rk3288、rk3399 rk3568等 rk3568安卓12系统亲测可用 压缩包包含谷歌语音引擎apk 20240205版本 中文语音包也是配套的 内部使用方法也都说明

包含声学模型和语言模型两个部分组成，两个模型都是基于神经网络。 该项目实现了GRU-CTC中文语音识别声音模型，所有代码都在gru_ctc_am.py中，包括： 增加了基于科大讯飞DFCNN的CNN-CTC结构的中文语音识别模型cnn_ctc_am.py，与GRU相比，对网络结构进行了稍加改造。 完全使用DFCNN框架搭建声学模型，稍加改动，将部分卷积层改为inception，使用时频图作为输入，cnn_with_fbank.py。 新增使用pluse版数据集的模型，cnn_with_full.py，建议直接训练这个模型。 语言模型 - language_model文件夹下 新增基于CBHG结构的语言模型language_model\CBHG_lm.py，该模型之前用于谷歌声音合成，移植到该项目中作为基于神经网络的语言模型。

人工智能-深度学习-tensorflow

叮当，在 Raspberry Pi 上的中文语音对话机器人/智能音箱项目

freepbx.org.cn上下载不到中文语音包了,所以留了一个自用,有需要的大家可以下载 用户安装FreePBX以后，登录FreePBX管理员界面。然后进行一步步上传配置。 　　2.1 选择sound language，如下图： 　　2.2 选择custom language，自定义语言包 　　2.3 选择Add New Custom language，创建一个新的自定义语言包 　　2.4选择language code（可自定义）>添加描述（可自定义）>upload Racording 　　点击 Browes，选择官网下载的压缩包（需要解压缩），解压缩后选择asterisk-core-sound-cn，上传所有的wav格式的语音包 　　上传点击确认，实现批量上传。 　　2.5 进行语音包设置，支持中文语音播放。

delphi中开发需要先导入TTS的ActiveX控件, 方法如下:在Delphi开发界面的Project菜单下Import Type Library, 对话框里会有一个 Micosoft Speech Object Library Version5.1 的ActiveX组件，导入, 生成SpeechLib_TLB单元, 在ActiveX组件中加入19个sp系列组件, 其中有这个代码中用到的SpVoice. 代码实现可以自由选取语音库, 自由选取语音设备, 控制语速, 控制音量等功能.朗读中文需要例如NeoSpeech.TTS系列等的中文语音库.

500条WAV格式的中文语音数据集，可用于中文语音识别模型的测试集，好的一批

资源包含文件：设计报告word+源码及数据 该系统实现了基于深度框架的语音识别中的声学模型和语言模型建模，其中声学模型包括 CNN-CTC、GRU-CTC、CNN-RNN-CTC，语言模型包含 transformer、CBHG，数据集包含 stc、primewords、Aishell、thchs30 四个数据集。 声学模型采用 CTC 进行建模，采用 CNN-CTC、GRU-CTC、FSMN 等模型 model_speech，采用 keras 作为编写框架。 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/122512802?spm=1001.2014.3001.5502

语音接口使用的是科大讯飞的云语音接口，具体使用可以到科大讯飞的网站了解，智能语音处理部分使用的是小I聊天机器人的网络接口，以及虫洞的开放API接口，希望能够给大家带来帮助。