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未来之窗软件服务

幽冥大陆(七十六) piper.exe 文字朗读TTS——东方仙盟练气期境准备、核心使用方法、命令行示例、文件调用细节等方面逐步说明，确保你能顺利操作：plaintextpiper.exe 配合 zh_CN-huayan-medium 的核心是通过命令行指定音库路径，支持「直接输出语音」和「读取文本文件合成语音」两种场景。

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TTS：论文--文本转语音系统及媒体应用概述更多内容：XiaoJ的知识星球文本到语音（TTS）技术利用深度学习生成逼真合成语音，已成为交互式媒体的关键创新。典型TTS系统包含文本分析、声学建模和声码器三大模块。本文综述了代表性深度学习TTS系统（如Tacotron 2、Transformer TTS、WaveNet 和 FastSpeech 1），并从骨干架构、输入类型、转换方式、声码器及主观评估（MOS）等方面进行对比。最后，针对实际应用提出了TTS系统开发建议。

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sherpa-onnx：构建SherpaOnnxTts APK -- 文本转语音大模型更多内容：XiaoJ的知识星球.（1）安装你的Android Studio，请参阅 https://developer.android.com/studio

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Matcha-TTS：论文阅读 -- 文本转语音大模型更多内容：XiaoJ的知识星球Matcha-TTS是一种用于快速TTS声学建模的新型编码-解码器架构，采用最优传输条件流匹配（OT-CFM）训练。

Sherpa-onnx 离线 TTS 集成解决 openharmony 下语音播报完整方案进行鸿蒙开发（基于openharmony）常常会遇到没有集成 CoreSpeechKit的情况，无法实现语音功能。

VibeVoice轻量级实时文本转语音模型VibeVoice-Realtime-0.5B（暂不支持中文）VibeVoice-Realtime 是一个轻量级实时文本转语音模型，支持流式文本输入和强大的长篇语音生成。它可以用于构建实时TTS服务、叙述实时数据流，并让不同的大型语言模型从它们的第一个令牌开始说话（插入您首选的模型），远早于生成完整答案之前。它在大约300毫秒内产生初始可听语音（硬件依赖）。

声音克隆与情感合成:Dify接入IndexTTS2《声音克隆与情感合成:IndexTTS2让AI语音会“演戏”》中，已经在本地部署了模型，可以通过它提供的web页面使用语音合成。

教程上新丨微软开源VibeVoice，可实现90分钟4角色自然对话近年来，文本转语音（TTS）合成技术进展显著，已能够为单一说话者合成高保真、听觉自然的短话语。然而，在面对长格式、多说话人对话音频的可扩展合成时，仍存在重要挑战，限制了诸如播客与多角色有声书场景下的应用边界。

Index-TTS2 从零到一：完整安装与核心使用教程大家好，今天为大家带来一个强大的开源语音合成项目 Index-TTS2 的详细教程。无论是想实现高保真的语音克隆，还是合成带有丰富情感的语音，这个项目都能提供出色的效果。本教程将手把手带你完成从环境准备、模型下载到实际推理的全过程，并附上多种使用场景的代码示例，帮你快速上手。

智普GLM-TTS开源:可控且富含情感的零样本语音合成模型GLM-TTS 是智谱 AI（Zhipu AI）CogAudio 团队开发的开源文本到语音（TTS）合成系统，是 GLM 系列的语音扩展，于 2025 年发布。

大模型应用：完整语音交互闭环：TTS+ASR融合系统可视化场景实践.22在文章开始之前，先简单释义说明一下，TTS即文本转语音，ASR即语音转文本，前面的章节我们仔细通俗的讲解了TTS和ASR的原理和各自应用场景，今天我们将两者结合在一起进行深度分析，首先我们需要考虑，是什么样的场景需要TTS与ASR 的融合，回想我们打开手机的语音助手，说一句“查询明天的天气”，它能立刻识别我们的语音，此时手机的语音助手内部处理将我们的语音转文本，解析指令后得到答案，再通过文本转语音，然后用自然语音给我们反馈结果，这看似简单的交互，背后正是TTS与ASR两大技术的融合魔力。

モンキー・D・小菜鸡儿

Android 系统TTS（文字转语音）解析TTS（Text-to-Speech，文字转语音）是安卓系统内置的语音合成功能，可将文本转换为自然语音输出，广泛应用于语音播报、无障碍服务、语音助手等场景。安卓提供了 TextToSpeech 类来实现TTS功能，支持多语言、语速/音调调节、语音选择等核心能力。

音画同步革命：IndexTTS2深度解析——B站开源的情感化+时长可控TTS新标杆在视频配音、虚拟主播、影视后期等核心场景中，音画不同步和情感表达生硬一直是 TTS 技术的两大痛点。传统自回归 TTS 模型虽能生成连贯语音，却难以精准控制时长，导致配音与画面节奏错位；而情感与音色的强绑定，又让个性化语音生成陷入千人一声的困境。由哔哩哔哩 IndexTTS 团队开源的 IndexTTS2，以情感表达 + 时长可控双核心突破，重新定义了零样本 TTS 的工业级标准。本文将从技术原理、核心特性、快速上手到落地场景，全面拆解这款专为音画协同设计的 TTS 利器。

CS创新实验室

练习项目：基于 LangGraph 和 MCP 服务器的本地语音助手本项目旨在构建一个在本地计算机上运行的个人语音助手，以替代功能有限的商业产品。该助手能够处理比简单语音命令更复杂的任务。项目利用了大型语言模型（LLM）智能体和 MCP (Machine-to-Machine Communication Protocol) 服务器的最新技术，实现了从语音识别、意图理解、工具调用到语音合成的完整流程。

HyperAI超神经

在线教程丨端侧TTS新SOTA！NeuTTS-Air基于0.5B模型实现3秒音频克隆传统的高质量 TTS（文本转语音）模型一直以来都面临着几个核心困境：它们往往对计算资源和云端服务有较高要求，由此产生的高昂成本使得小型企业和个人开发者难以承担；更进一步，这些模型大多需要输入数十分钟甚至数小时的音频数据进行训练。这些部署和运行要求不仅提高了模型的使用门槛，还限制了 TTS 在隐私敏感场景下的应用。

专注VB编程开发20年

Microsoft Speech TTS微软语音识别ISpeechRecoGrammar,ISpeechRecoResult在 Microsoft Speech Object Library（语音识别相关组件）中，ISpeechRecoGrammar 和 ISpeechRecoResult 是两个核心接口，分别用于定义语音识别的语法规则和获取语音识别的结果数据。它们是语音识别流程中不可或缺的部分，下面分别详细说明：

Sherpa 语音识别工具链安装指南（Linux CPU 版）在语音识别、实时音频处理等场景中，Sherpa 是 k2-fsa 社区推出的轻量级工具集，支持 PyTorch 与 ONNX 双后端。本文将详解基于 Python 3.10 的 CPU 版安装流程，包含 torch、k2、kaldifeat 等核心组件的部署技巧。

星野云联AIoT技术洞察

2025年语音识别（ASR）与语音合成（TTS）技术趋势分析对比面向开发者的实用指南：探索最新的ASR和TTS技术，助力构建高效的语音应用。随着人工智能的快速发展，语音识别（ASR）和语音合成（TTS）技术在多个领域得到了广泛应用。从智能助手到自动字幕生成，从有声读物到虚拟主播，语音技术正逐步改变人机交互的方式。

ManySpeech —— 使用 C# 开发人工智能语音应用ManySpeech（https://github.com/manyeyes/ManySpeech）是由 manyeyes 社区开发的一款基于 C# 的语音处理套件。该项目以优秀的开源模型为核心，依托 Microsoft.ML.OnnxRuntime 实现 ONNX 模型解码，致力于解决三大关键问题：

[开源免费] iGTTS(Gemini TTS) 文本转语音（TTS）的命令行工具。iGTTS(Gemini TTS) 开源免费的文本转语音（TTS）的命令行工具。 iGTTS(Gemini TTS) 是通过调用 Gemini TTS 的接口，实现文本转语音（TTS）的命令行工具。