TTS语音合成助手 v2.0.11 for Android 高级版

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非常适合需要自媒体配音的朋友使用,tts语音合成助手是一个专业的工具,支持文字转语音,大咖主播,广告配音,海量的素材可以选择,还可以将mp3文件导出来在u播上播放,很实用。

已绿化付费功能,免费使用所有功能。
可以选择语音声音、调整语速、免费音乐和导入文本等。

功能介绍

1、智能语音合成:专业配音,一键合成。
2、导出Mp3文件:生成的MP3文件可以拷贝到U盘或者内存卡里面播放。
3、蓝牙播放:可连接蓝牙音箱播放,无需导出文件也可使用。
4、海量背景音乐:支持添加背景音,个性化定制背景音乐。
5、文字转语音,简单快捷。

优势介绍

1、操作简单,中英文随意切换,多种发音人选择。
2、海量背景音乐,与您的广告完美搭配。
3、同步导出MP3和歌词文件,多平台分享微信朋友圈和好友。
4、支持蓝牙音箱播放,无需导出文件免费播放。

支持的场景

1、广告配音:商场广告促销、地摊叫卖、企业宣传、影视配音等。
2、英语读物:制作各类英语配音,英语听力音频制作等。
3、有声阅读:小说、杂志、课本、童话,打造属于你的个性化听书APP。
4、广播配音:学校、企业、车站、机场、商场的广播播音。
5、配音类:动画片、Flash影片、各类广播剧。
6、影视配音:广告片配音、影视片配音、动画后期配音。
7、工业用声:防盗、报警、车辆船舶导航系统的语音录制。
8、出版物:有声读物、文艺作品、课件、培训软件的语音录制。
9、多媒体:光盘解说、集团彩铃、电信、金融CTI的语音录制。
10、解说配音:企业专题片、建筑动画、工程标书解说等配音解说。
11、教学配音:电子词典、教材、电子图书、各类语音IC系列录制。
12、自有视频配音:快手等自媒体视频快速配音,适配剪映、快影等本地导入功能。

语音和TTS介绍

语音合成基础(1)——语音和TTS
本文未经允许,禁止转载,谢谢合作。
本文我们主要介绍语音合成的一些基础知识,我们从最基本的发声的物理过程开始,逐步深入到语音合成。

  1. 语音
    发声的物理过程
    总体来说, 我们首先在脑中产生要说的东西的概念,然后大脑会控制肌肉来调整声道中的空气流动,从而产生语音。
    空气从肺(lung)中产生(当然一开始是你把空气吸进来的),声带(vocal chord)使得空气产生震动,因此控制了基础频率(base frequency),是声音产生的起点。
    基础声波会依次通过声道(vocal tract)、软颚(palate,即将嘴的上半部分和鼻子分开的部分)、口腔(oral cavity)和舌头(lIP)等器官,这些器官相当于一个大的滤波器,调整了原始声波的频率,从而生成了最终的语音。
    phone/sound
    任何清晰的语音都是phone/sound
    phoneme音素
    能区分意义的最小声音单位
    比如dog和fog中,d和f只要改变一个就改变了意义。
    voiced/unvoiced
    声带振动/不振动
    汉语中一般称这两个概念为浊音和清音
    清音
    简单来说,发清音时声带不振动,因此清音没有周期性。
    如:[p]pea豌豆、[t]tea茶、[k]key钥匙、[f]fat肥胖、[s]seat座位
    浊音
    发音时声带振动的音称为浊音。辅音有清有浊,而多数语言中的元音均为浊音,鼻音、边音、半元音也是浊音。
    vowel元音
    Sound produced with open vocal tract,一般都是voiced,元音的清晰度主要取决于声道的形状
    consonant辅音
    Sound produced with (partially) closed vocal tract,辅音可以是清音也可以是浊音(voice/voiceless)。辅音的质量同样取决于声道关闭的形状,且有很多种类的发音
    爆破音Stops/plosives: total closing + “explosive” release,比如p
    鼻音Nasals:停止的时候鼻腔会张开, 比如n
    摩擦音fricatives:声道半张半开,因此产生震动,比如s, z
    半元音approximants:发音时声道先闭合然后再张开,比如w, j
    下图展示了元音和辅音发音时各种发音器官的变化
  2. 语音的频率
    speech wave
    语音波是一种compound wave,即包含各种频率的波。因此在频域上表示语音更为合适。
    pitch音高
    声音的尖锐程度,在频域中表现为频率的高低。
    基础频率F0
    正如我们之前介绍的,浊音中存在基础频率,而清音中不存在,F0决定了声音的音高。
    formants共振峰
    是一种元音特有的在频域中的现象,因为只有元音有基础频率。每个元音都有两个共振峰,可以用来区分元音,记为F1和F2。F1,F2取决于基础频率,如果基础频率太高,共振峰可能会消失,这种情况下就区分不出来元音,这种现象在各种女高音身上比较常见。
    TIMbre音色
    音色在广义上是指声音不同于其它的特点,在语音中不同的音节都有不同的特点,这可以通过频域观察出来,另外,特别地,对于元音我们可以通过共振峰来分辨音色。
    noise
    噪音、辅音(摩擦音)都会有broad spectrum,也就是说我们无法通过共振峰来识别它们。
    下图展示了各种声音在时频域中的样子:
    envelope包络
    在波的时域和频域图中,用来形容图形的整体形状的叫做包络。
    比如在时域中,如果时间的分辨率较低,我们可以看到语音被分成一个一个菱形,上半部分三角形的轮廓就叫做包络。
  3. Utterance
    hieRARchy of phone
    如下图所示:
    可以看到Utterance满足层次结构,一般提取特征也是基于多个层次来做的。
    syllables
    最小的可以发声(pronounceable)的单元。
    open syllable:以元音为结尾的音节,日语基本上都是这样
    closed syllable:以辅音为结尾的音节
    consonant cluster:很多个辅音连接在一起,英文中常见
    accent / stress units
    发音的特性,有些语言通过声调来区分意义,比如日语或者中文,而英语是通过重音来区分意义的。
    rhythm / isochrony
    也就是发声时候的节奏,比如日语是平假名分隔,而中文是汉字,英文是由重音来作为分隔的。
    prosodic / intonation units
    韵律、声调,针对单词和短语
    utterances
    一般是句子,但也可以变长。标点符号分隔。
    neighboring phones influence each other a lot。
  4. 语音合成及其历史
    TTS
    Text-To-Speech,语音合成,特指从文字合成出语音
    VC
    Voice Conversion,声音转换,就是把一个人的声音转成另一个
    ASR
    Automatic Speech Recognition,即语音识别,从语音到文字
    历史
    Mechanical speech production system-1790,即机械系统
    Electric system-1930,电子系统,键盘操作,贝尔实验室开发
    Computer TTS-1960,基于计算机的TTS
    Production systems-1980
  5. TTS Pipeline
    传统的TTS主要是通过组合多个模块构成流水线来实现的,整个系统可以大致分为前端(frontend)和后端(backend)。
    frontend
    主要是文字处理,使用NLP技术,从离散到离散,包括基本的分词、text normalization、POS以及特有的Pronunciation标注。
    前端和后端基本独立。
    backend
    根据前端结果生成语音,从离散到连续
    segmentation & normalization
    去噪、分句、分词以及把缩写、日期、时间、数字还有符号都换成可发音的词,这一步叫spell out。
    基本都基于规则
    grapheme-to-phoneme
    利用发音词典和规则,生成音素。
    音素一般利用ASCII编码,比如SAMPA和ARPAbet,这种编码在深度模型中也可以被支持。
    这里的一个问题是pronunciation一般基于上下文,因为上下文可能决定了词的词性等,比如read的过去式就有不同的读音。
    IPA(international Phonetic Alphabet)
    是一个基于拉丁字母的语音标注系统。IPA只能表示口语的性质,比如因素,音调,音节等,如果还想要表示牙齿舌头的变动则还有一个extension IPA可以用。
    IPA中最基本两种字母是letter和diacritic(变音符号),后者用来表示声调。
    IPA虽然统一了不同语言的发音,但是英语本身是stress language所以注音很少,而中文这样依赖于音调的语言就会包含很多音调。
    intonation/stress generation
    这一步比较难,基本根据规则,或者构造统计模型
    SSML(speech synthesis markup language)
    一种专门为语音合成做出来的语言,基于XML,包含了发音信息。
    waveform synthesis
    包含很多方法
    formant-based: 基于规则来生成共振峰还有其它成分
    concatenative: 基于database copy&paste
    parametric model: HMM等,神经网络就是最新的参数模型

    更新日志

    2.0.11更新

    1、【修复】部分bug,优化用户体验

    2.0.9更新

    1、【修复】部分已知bug,优化用户体验

    2.0.5更新

    1、【修复】部分已知bug,优化用户体验

    1.4.1120更新

    1、【增加】文件分享功能,一键分享你的音频
    2、【增加】云端储存功能,文件查看更便捷
    3、【增加】作品集文件管理功能,分类更清晰
    4、【修复】部分已知bug,优化用户体验

    1.4.1118更新

    1、【修复】部分Bug,优化体验

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