Coursera 生成式人工智能与大模型笔记（二）

本节课中我们一起学习了如何使用Whisper将语音转录为文本。这个强大的模型能够准确地将音频转换为文本使其成为转录工作和提升信息可访问性的理想工具。031利用文本转语音技术生成语音 在本节课中我们将学习如何利用文本转语音技术将文字内容转换为语音。我们将依次完成环境搭建、模型加载与配置、语音合成以及音频输出定制等步骤。环境搭建首先我们需要为文本转语音任务安装必要的软件包。以下是需要执行的安装命令pipinstallTTS加载与配置TTS模型上一节我们完成了环境搭建本节中我们来看看如何加载和配置核心的TTS模型。我们将加载两个关键模型Spee T5声学模型和HiFi-GAN声码器。它们共同作用以生成高质量的语音。以下是加载模型的代码fromTTS.apiimportTTS# 初始化TTS模型ttsTTS(model_nametts_models/en/ljspeech/speedy-speech-wn,progress_barFalse,gpuFalse)合成语音现在我们已经加载了模型接下来就可以将一段给定的文本合成为语音。我们将输入文本并指定一个文件路径来保存生成的音频。以下是合成并保存语音的代码# 要转换的文本textWelcome back. Today were going to explore how to generate speech from text.# 合成语音并保存为WAV文件tts.tts_to_file(texttext,file_pathoutput.wav)定制音频输出除了基础的语音合成我们还可以通过调整生成参数来定制音频的输出效果。以下是可调整的部分关键参数max_length控制生成语音的最大长度。num_beams在束搜索中使用的束数量影响生成质量。https://github.com/OpenDocCN/dsai-notes-pt1-zh/raw/master/docs/coursera-genai-llm/img/5893b8d5b3a83edca4820733552ccd75_1.png我们可以通过修改这些参数来优化语音的流畅度和自然度。https://github.com/OpenDocCN/dsai-notes-pt1-zh/raw/master/docs/coursera-genai-llm/img/5893b8d5b3a83edca4820733552ccd75_2.png在本节课中我们一起学习了文本转语音的完整流程。我们从环境搭建开始接着加载并配置了Spee T5和HiFi-GAN模型然后将文本合成为语音并保存最后还探讨了如何通过调整参数来定制音频输出。理解这些步骤后你就能利用先进的TTS模型从文本生成高质量的语音了。