语音合成帮你秒变“歌唱家” 江苏技术成就“爆款”

本人经常进行语音合成操作，网上这样的工具也很多，但大多华而不实，并没有他们宣传的那么好。根据我的实际使用经验，给你推荐三款实用又简单的语音合成软件：朗读女、Balabolka、TTS语音合成工具。

朗读女

朗读女是一款免费的电脑语音合成和朗读软件，小巧实用。可以讲。文本通过文本转语音技术将广西转化为语音并朗读出来。

启动朗读女，在文本框中输入文字，也可以单击“文件—打开”命令，打开一个事先保存好的文本文件，单击文本框下部的播放按钮，可以试听效果。可以选择语音库，调节音量、调节语速。最后单击“文件—将当前内容转成声音文件”命令生成声音文件保存。

Balabolka

Balabolka是一款文本转语音软件，可以使用电脑上安装的所有语言，将文字朗读出来，并保存为声音文件。

在文本框输入文字，可以调整语速、语调、音量，在下拉列表中选择语音库，也可以从网上下载更多语音库，以满足自己的需要，单击“文件—保存音频文档”，将合成的声音保存成一个声音文件。

TTS语音合成工具

这个软件使用最简单，在文本框中输入文字，设置好保存文件夹和文件名，选择发音人，并设置语速、音量、音调，单击开始按钮，合成声音文件。

wx小程序“语音合成文字配音小帮手”，兼容了阿里、百度、腾讯等平台的语音合成，100多种声音，效果不错：

可以在App Store搜索 文字转语音-专业的广告配音语音合成助手软件 这个软件用着很方便

语音合成软件我最常用的就是微信小程序“配音堂”推荐给你一下，有200个AI 情感 发音人可以选择，开心生气难过等等情绪都可以选择，声音清晰没有杂音，堪比真人

有100多种配音声音，温柔的、甜美的、成熟的、有趣的、幽默的、24K高音质的，声音很好听、自然又有 情感 ！您可以直接在文本框输入台词稿，或者直接复制提前准备好的内容，然后挑选喜欢的配音员，调节下语速，音量等参数，最后就能够一键语音合成生成配音。

如果想要给视频添加自己喜欢的背景音乐或者提示音，可以使用它的网页版，基本上做视频需要用到的功能都有了。

比如设置您还可以设置词语的连续时间，多人对话配音，在线试听发音人的声音效果，部分配音员还支持下载视频字幕呢，对于经常制作视频的小伙伴们来说是个提升效率的好帮手，快去试试看吧！

我自己有时候经常会做一些短视频剪辑吧，然后身边的朋友也有在做，之前不会做的时候都是他们教我的，然后就说那个微信小程序“配音堂”还不错，还有像什么“微配音”也可以，我有一个“配音堂”的介绍你可以看一下，因为我目前就是用这个觉得还不错

我在做视频的时候就会用到配音软件，我觉得好用的是微信小程序“配音堂”特色功能多，特色功能栏里有配音拼接，支持多人对话配音。支持配音循环播放，是线下商家叫卖必备的工具。

因为我经常需要给各种视频进行配音，各种各样的配音软件我也用过很多，我比较喜欢的就是“滴答配音”，专业的文字转语音软件。

还可以添加背景音乐跟特效音，支持本地音频跟在线音乐进行使用，一共有200特效音可以选择。

也可以调整主播的音调音量语速，插入时间间隔，进行局部变速，可以一键生成24K高音质语音文件跟srt字幕文件。可以试试看。

免费体验地址：https://www.woyaou.cn/

而且支持网页端跟小程序同步使用。

最近在网上很火的 配音软件 ，在抖音快手宣传的最多的就是——配音神器APP了，一键输入，文字秒变语音，几十位AI主播可供选择，可萌可甜可霸气，适合广告促销的思诚；适合 游戏 的逍遥；适合 搞笑 视频的思彤；适合解说的艾达；适合有声阅读的皮皮，总有一款适合你，还有海量背景音乐可供添加。

在视频里面加入智能主播的配音，涨粉蹭蹭的；叫卖广告加入专业配音，一定能鹤立鸡群；

最近新添加的功能是分享好友，好友如果也开始配音了，就可以拿到提成了，一块钱也能提现，没门槛设置。小钱也能攒收入，分分钟赚到下午茶钱。

语音合成的合成技术

波形拼接技术的发展与语音的编、解码技术的发展密不可分，其中LPC技术（线性预测编码技术）的发展对波形拼接技术产生了巨大的影响。LPC合成技术本质上是一种时间波形的编码技术，目的是为了降低时间域信号的传输速率。
LPC合成技术的优点是简单直观。其合成过程实质上只是一种简单的解码和拼接过程。另外，由于波形拼接技术的合成基元是语音的波形数据，保存了语音的全部信息，因而对于单个合成基元来说能够获得很高的自然度。
但是，由于自然语流中的语音和孤立状况下的语音有着极大的区别，如果只是简单地把各个孤立的语音生硬地拼接在一起，其整个语流的质量势必是不太理想的。而LPC技术从本质上来说只是一种录音+重放，对于合成整个连续语流LPC合成技术的效果是不理想的。因此，LPC合成技术必须和其他技术相结合，才能明显改善LPC合成的质量。 20世纪80年代末提出的PSOLA合成技术（基音同步叠加技术）给波形拼接合成技术注入了新的活力。PSOLA技术着眼于对语音信号超时段特征的控制，如基频、时长、音强等的控制。而这些参数对于语音的韵律控制以及修改是至关重要的，因此，PSOLA技术比LPC技术具有可修改性更强的优点，可以合成出高自然度的语音。
PSOLA技术的主要特点是：在拼接语音波形片断之前，首先根据上下文的要求，用PSOLA算法对拼接单元的韵律特征进行调整，使合成波形既保持了原始发音的主要音段特征，又能使拼接单元的韵律特征符合上下文的要求，从而获得很高的清晰度和自然度。
PSOLA技术保持了传统波形拼接技术的优点，简单直观，运算量小，而且还能方便地控制语音信号的韵律参数，具有合成自然连续语流的条件，得到了广泛的应用。
但是，PSOLA技术也有其缺点。首先，PSOLA技术是一种基音同步的语音分析/合成技术，首先需要准确的基因周期以及对其起始点的判定。基音周期或其起始点的判定误差将会影响PSOLA技术的效果。其次，PSOLA技术是一种简单的波形映射拼接合成，这种拼接是否能够保持平稳过渡以及它对频域参数有什么影响等并没有得到解决，因此，在合成时会产生不理想的结果。 随着人们对语音合成的自然度和音质的要求越来越高，PSOLA算法表现出对韵律参数调整能力较弱和难以处理协同发音的缺陷，因此，人们又提出了一种基于LMA声道模型的语音合成方法。这种方法具有传统的参数合成可以灵活调节韵律参数的优点，同时又具有比PSOLA算法更高的合成音质。
这两种技术各有所长，共振峰技术比较成熟，有大量的研究成果可以利用，而PSOLA技术则是比较新的技术，具有良好的发展前景。过去这两种技术基本上是互相独立发展的，

语音合成芯片的技术原理

所谓语音合成芯片，又称中文TTS芯片，是指一种专业的语音芯片，它可以通过串行通信接口如UART和SPI等方式，与主控CPU进行数据通信，接收CPU传送的文本信息，以合成语音的方式，驱动发声器发声，其特点是：高集成度，带串行通信接口以及需要一定的外围电路的支持（如晶振电路等）。

我们可以把语音识别和语音合成技术称为什么

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语音识别技术,语音识别技术是什么意思
电子工程师
2010-03-06
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基础知识

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语音识别技术,语音识别技术是什么意思

　语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。
　　语音识别技术的应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。语音识别技术与其他自然语言处理技术如机器翻译及语音合成技术相结合，可以构建出更加复杂的应用，例如语音到语音的翻译。
　　语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。

特定人语音识别的方法

　　目前，常用的说话人识别方法有模板匹配法、统计建模法、联接主义法(即人工神经网络实现)。考虑到数据量、实时性以及识别率的问题，笔者采用基于矢量量化和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的方法。

　　说话人识别的系统主要由语音特征矢量提取单元(前端处理)、训练单元、识别单元和后处理单元组成，其系统构成如图1所示。

　　由上图也可以看出，每个司机在购买车后必须将自己的语音输入系统，也就是训练过程，当然最好是在安静、次数达到一定的数目。从此在以后驾驶过程中就可以利用这个系统了。

　　所谓预处理是指对语音信号的特殊处理:预加重，分帧处理。预加重的目的是提升高频部分，使信号的频谱变得平坦，以便于进行频谱分析或声道参数分析。用具有 6dB/倍频程的提升高频特性的预加重数字滤波器实现。虽然语音信号是非平稳时变的，但是可以认为是局部短时平稳。故语音信号分析常分段或分帧来处理。

　　历史
　　早在计算机发明之前，自动语音识别的设想就已经被提上了议事日程，早期的声码器可被视作语音识别及合成的雏形。而1920年代生产的"Radio Rex"玩具狗可能是最早的语音识别器，当这只狗的名字被呼唤的时候，它能够从底座上弹出来。最早的基于电子计算机的语音识别系统是由AT&T贝尔实验室开发的Audrey语音识别系统，它能够识别10个英文数字。其识别方法是跟踪语音中的共振峰。该系统得到了98%的正确率。到1950年代末，伦敦学院(Colledge of London)的Denes已经将语法概率加入语音识别中。
　　1960年代，人工神经网络被引入了语音识别。这一时代的两大突破是线性预测编码Linear Predictive Coding (LPC)， 及动态时间弯折Dynamic Time Warp技术。
　　语音识别技术的最重大突破是隐含马尔科夫模型Hidden Markov Model的应用。从Baum提出相关数学推理，经过Labiner等人的研究，卡内基梅隆大学的李开复最终实现了第一个基于隐马尔科夫模型的大词汇量语音识别系统Sphinx。[3]。此后严格来说语音识别技术并没有脱离HMM框架。
　　尽管多年来研究人员一直尝试将“听写机”推广，语音识别技术在目前还无法支持无限领域，无限说话人的听写机应用。

　　模型
　　目前，主流的大词汇量语音识别系统多采用统计模式识别技术。典型的基于统计模式识别方法的 语音识别系统由以下几个基本模块所构成
　　信号处理及特征提取模块。该模块的主要任务是从输入信号中提取特征，供声学模型处理。同时，它一般也包括了一些信号处理技术，以尽可能降低环境噪声、信道、说话人等因素对特征造成的影响。 统计声学模型。典型系统多采用基于一阶隐马尔科夫模型进行建模。 发音词典。发音词典包含系统所能处理的词汇集及其发音。发音词典实际提供了声学模型建模单元与语言模型建模单元间的映射。 语言模型。语言模型对系统所针对的语言进行建模。理论上，包括正则语言，上下文无关文法在内的各种语言模型都可以作为语言模型，但目前各种系统普遍采用的还是基于统计的N元文法及其变体。 解码器。解码器是语音识别系统的核心之一，其任务是对输入的信号，根据声学、语言模型及词典，寻找能够以最大概率输出该信号的词串。 从数学角度可以更加清楚的了解上述模块之间的关系。首先，统计语音识别的最基本问题是，给定输入信号或特征序列，符号集（词典），求解符号串使得：
　　W = argmaxP(W | O) 通过贝叶斯公式，上式可以改写为
　　由于对于确定的输入串O，P(O)是确定的，因此省略它并不会影响上式的最终结果，因此，一般来说语音识别所讨论的问题可以用下面的公式来表示，可以将它称为语音识别的基本公式。 W = argmaxP(O | W)P(W)
　　从这个角度来看，信号处理模块提供了对输入信号的预处理，也就是说，提供了从采集的语音信号(记为S)到 特征序列O的映射。而声学模型本身定义了一些更具推广性的声学建模单元，并且提供了在给定输入特征下，估计P(O | uk)的方法。
　　为了将声学模型建模单元串映射到符号集，就需要发音词典发挥作用。它实际上定义了映射的映射。为了表示方便，也可以定义一个由到U的全集的笛卡尔积，而发音词典则是这个笛卡尔积的一个子集。并且有：
　　最后，语言模型则提供了P(W)。这样，基本公式就可以更加具体的写成：
　　对于解码器来所，就是要在由,,ui以及时间标度t张成的搜索空间中，找到上式所指明的W。
　　语音识别是一门交叉学科，语音识别正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术，语音识别技术与语音合成技术结合使人们能够甩掉键盘，通过语音命令进行操作。语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。
　　与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来梦寐以求的事情。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。

　　一、语音识别的发展历史
　　(1)国外研究历史及现状
　　语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代AT&T贝尔实验室的Audry系统，它是第一个可以识别十个英文数字的语音识别系统。
　　但真正取得实质性进展，并将其作为一个重要的课题开展研究则是在60年代末70年代初。这首先是因为计算机技术的发展为语音识别的实现提供了硬件和软件的可能，更重要的是语音信号线性预测编码（LPC）技术和动态时间规整（DTW）技术的提出，有效的解决了语音信号的特征提取和不等长匹配问题。这一时期的语音识别主要基于模板匹配原理，研究的领域局限在特定人，小词汇表的孤立词识别，实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立词语音识别系统；同时提出了矢量量化(VQ)和隐马尔可夫模型(HMM)理论。
　　随着应用领域的扩大，小词汇表、特定人、孤立词等这些对语音识别的约束条件需要放宽，与此同时也带来了许多新的问题：第一，词汇表的扩大使得模板的选取和建立发生困难；第二，连续语音中，各个音素、音节以及词之间没有明显的边界，各个发音单位存在受上下文强烈影响的协同发音（Co-articulation）现象；第三，非特定人识别时，不同的人说相同的话相应的声学特征有很大的差异，即使相同的人在不同的时间、生理、心理状态下，说同样内容的话也会有很大的差异；第四，识别的语音中有背景噪声或其他干扰。因此原有的模板匹配方法已不再适用。
　　实验室语音识别研究的巨大突破产生于20世纪80年代末：人们终于在实验室突破了大词汇量、连续语音和非特定人这三大障碍，第一次把这三个特性都集成在一个系统中，比较典型的是卡耐基梅隆大学(CarnegieMellonUniversity)的Sphinx系统，它是第一个高性能的非特定人、大词汇量连续语音识别系统。
　　这一时期，语音识别研究进一步走向深入，其显著特征是HMM模型和人工神经元网络(ANN)在语音识别中的成功应用。HMM模型的广泛应用应归功于AT&TBell实验室Rabiner等科学家的努力，他们把原本艰涩的HMM纯数学模型工程化,从而为更多研究者了解和认识，从而使统计方法成为了语音识别技术的主流。
　　统计方法将研究者的视线从微观转向宏观，不再刻意追求语音特征的细化，而是更多地从整体平均（统计）的角度来建立最佳的语音识别系统。在声学模型方面，以Markov链为基础的语音序列建模方法HMM（隐式Markov链）比较有效地解决了语音信号短时稳定、长时时变的特性，并且能根据一些基本建模单元构造成连续语音的句子模型，达到了比较高的建模精度和建模灵活性。在语言层面上，通过统计真实大规模语料的词之间同现概率即N元统计模型来区分识别带来的模糊音和同音词。另外，人工神经网络方法、基于文法规则的语言处理机制等也在语音识别中得到了应用。
　　20世纪90年代前期，许多著名的大公司如IBM、苹果、AT＆T和NTT都对语音识别系统的实用化研究投以巨资。语音识别技术有一个很好的评估机制，那就是识别的准确率，而这项指标在20世纪90年代中后期实验室研究中得到了不断的提高。比较有代表性的系统有：IBM公司推出的ViaVoice和DragonSystem公司的NaturallySpeaking,Nuance公司的NuanceVoicePlatform语音平台，Microsoft的Whisper,Sun的VoiceTone等。
　　其中IBM公司于1997年开发出汉语ViaVoice语音识别系统，次年又开发出可以识别上海话、广东话和四川话等地方口音的语音识别系统ViaVoice'98。它带有一个32,000词的基本词汇表，可以扩展到65,000词,还包括办公常用词条，具有“纠错机制”，其平均识别率可以达到95%。该系统对新闻语音识别具有较高的精度，是目前具有代表性的汉语连续语音识别系统。
　　(2)国内研究历史及现状
　　我国语音识别研究工作起步于五十年代，但近年来发展很快。研究水平也从实验室逐步走向实用。从1987年开始执行国家863计划后，国家863智能计算机专家组为语音识别技术研究专门立项，每两年滚动一次。我国语音识别技术的研究水平已经基本上与国外同步，在汉语语音识别技术上还有自己的特点与优势，并达到国际先进水平。中科院自动化所、声学所、清华大学、北京大学、哈尔滨工业大学、上海交通大学、中国科技大学、北京邮电大学、华中科技大学等科研机构都有实验室进行过语音识别方面的研究，其中具有代表性的研究单位为清华大学电子工程系与中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室。
　　清华大学电子工程系语音技术与专用芯片设计课题组，研发的非特定人汉语数码串连续语音识别系统的识别精度，达到94.8%（不定长数字串）和96.8%（定长数字串）。在有5%的拒识率情况下，系统识别率可以达到96.9%（不定长数字串）和98.7%（定长数字串），这是目前国际最好的识别结果之一，其性能已经接近实用水平。研发的5000词邮包校核非特定人连续语音识别系统的识别率达到98.73%，前三选识别率达99.96%；并且可以识别普通话与四川话两种语言，达到实用要求。
　　中科院自动化所及其所属模式科技(Pattek)公司2002年发布了他们共同推出的面向不同计算平台和应用的“天语”中文语音系列产品——PattekASR，结束了中文语音识别产品自1998年以来一直由国外公司垄断的历史。
　　二、语音识别系统的分类
　　语音识别系统可以根据对输入语音的限制加以分类。如果从说话者与识别系统的相关性考虑，可以将识别系统分为3类：(1)特定人语音识别系统：仅考虑对于专人的话音进行识别；(2)非特定人语音系统：识别

后缀：语音合成帮你秒变“歌唱家” 江苏技术成就“爆款”