Estratégia de implementação unificada para TTS multilíngue
O Kokoro WebGPU oferece uma solução em camadas para cenários multilíngues:
- Configuração básica da biblioteca de vozSelecione um pronunciador predefinido por meio do parâmetro de voz, por exemplo:
"`python
voice='af_heart' // Exemplo de inglês com sotaque africano
"` Use tts.list_voices() para ver todas as vozes disponíveis. - Processamento de precisão linguísticaNo ambiente Python, precisa ser implementado com o espeak-ng:
"`shell
!apt-get install espeak-ng
"` e defina o parâmetro lang_code (por exemplo, 'a' para inglês americano) - processamento de linguagem mista (MLP)Recomendações para textos que contêm uma mistura de vários idiomas:
- Reconhecimento de fragmentos de linguagem por meio de expressões regulares
- Invocação segmentada de diferentes configurações de voz
- Emenda de áudio com a biblioteca soundfile
Prática recomendada: uma biblioteca de amostras de fala deve ser criada no início do desenvolvimento para testar a eficácia de várias combinações de idiomas.
Essa resposta foi extraída do artigoKokoro WebGPU: um serviço de conversão de texto em fala para operação off-line em navegadoresO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como obter uma solução unificada de alta qualidade para a síntese de fala em projetos multilíngues?
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