關於TTS語音合成技術整理

TTS(Text To Speech),即語音合成技術,是一種把文本信息轉換成語音信號的技術,在汽車導航、機器人以及很多語音軟件中都有廣泛的應用。幾十年的發展,TTS技術已經非常成熟,國際IT巨頭們大都進行過專業攻關。對於APPLE DEVELOPER而言,不像Android系統那樣直接內置了TTS引擎,APPLE的IOS系統不能直接進行TTS發音,這裏推薦兩款免費的TTS工具包:

1. OpenEars http://www.politepix.com/openears

   OpenEars非常強大,不僅具有TTS功能,還可以進行語音識別。

   OpenEars is an shared-source iOS framework for iPhone voice recognition and speech synthesis (TTS). It lets you easily implement round-trip English language speech recognition and text-to-speech on the iPhone and iPad and uses the open source CMU Pocketsphinx, CMU Flite, and CMUCLMTK libraries, and it is free to use in an iPhone or iPad app.

   OpenEars是一個開源的iOS類庫,用於在iPhone和iPad實現語音識別功能.

 

  OpenEars TTS的最大問題就是在真機上的延遲比較大,個人感覺效果還是不太好;

  如果想要流暢的發音效果,那就得花銀子買個插件——NeatSpeech。

  網址:http://www.politepix.com/neatspeech/

  NeatSpeech is a plugin for OpenEars that adds fast, higher-quality speech synthesis (TTS) including multithreaded speech queueing to speak very long phrases without any lag.

 

2. Sam Foster的FliteTTS https://bitbucket.org/sfoster/iphone-tts/

   http://code4app.com/ios/VoiceTTS-Demo/50cbf9f86803fa2d30000000

   This is a port of CMU's Festival-Lite (aka flite) library to the iPhone/iOS platform.
   Homepage: http://bitbucket.org/sfoster/iphone-tts/

   這個引擎使用簡單,方便,支持多種聲音:

   cmu_us_kal
   cmu_us_kal16
   cmu_us_awb
   cmu_us_rms
   cmu_us_slt

   如果只用一種聲音,可以刪除其他的,這樣編譯出來的APP會小很多的,與OpenEars相比,這個的聲音延遲小得多。

3. 補充一點,支持中文的TTS引擎,國內有名的就是科大訊飛,肯定是要收費的了。

4.    google有語音功能。 可以讓自己的文字發音,這是一個很不錯的功能,如果用到自己應用中,會不會是一個特色呢。 google TTS服務接口:http://translate.google.com/translate_tts?tl=en&q=text 這個會返回英文“text”發音的mp3.如果想返回中文的發音如何辦呢?大家注意接口中的參數,修改一下就行:http://translate.google.com/translate_tts?tl=zh&q=測試。 由此類推,如果是其它國家的發音如何辦, 只需要修改tl=countryCode這個參數。

     但是本人嘗試了一些中文,覺得支持的並不良好,發音很是詭異,甚至沒有發音。

5.    最後在附上一個對大家有幫助的代碼,其實不圖大家分的,希望對大家有幫助,PhoneGap打包,js調用原生FliteTTS(參考2)的例子

PhongeGap打包js調用FliteTTS(iOS)

http://download.csdn.net/detail/knockheart/5435957


相關來源: 

http://blog.sina.com.cn/s/blog_46f079f80101d5pl.html

http://auauau.iteye.com/blog/1144654

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