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利用微软用TTS引擎实现语音报警系统
秦铁
【期刊名称】《黑龙江气象》
【年(卷),期】2009(26)2
【摘要】@@ 1 微软的TTS语音引擎概述rnMicrosoft Speech SDK提供了一套关于语音处理的应用程序编程接口SAPI(Speech Application Pro-gramming Interface).SAPI实现了文字到语音的转换和语音识别的方法.语言引擎通过DDI层(设备驱动接口)和SAPI进行交互,应用程序通过API层与SAPI进行通信.通过使用这些API,用户可以快速开发在语音识别和语音合成上面的应用程序.其结构功能见图1.SAPI最基本的语音引擎就是TTS(Text To Speech),也就是文本到语音的转换,TTS通过语音合成来实现文本字符串或文本文件的朗读.
【总页数】1页(P44)
【作者】秦铁
【作者单位】黑龙江省气象局后勤服务中心,黑龙江,哈尔滨,150030
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.利用语音识别引擎实现电脑英语语音测试的探索 [J], 罗军平
2.基于TTS的分布式语音报警系统的设计与实现 [J], 王飞;张凯;唐增春
3.基于微软语音引擎的语音识别设计 [J], 刘欢
4.利用TTS技术实现文本文件的语音合成 [J], 毕晓君;静广宇;徐先锋
5.基于单片机及TTS模块的语音播报可燃气体报警系统设计 [J], 顾海珍;邹益民因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于语音识别技术的自动语音合成系统设计与实现自动语音合成（Text-to-Speech, TTS）系统是一种将文本转化为自然人类语音的技术。
在过去的几十年中，随着深度学习和自然语言处理技术的发展，语音合成技术取得了巨大的进步。
基于语音识别技术的自动语音合成系统具有很大的潜力，可以应用于各种领域，如智能助理、机器人交互、有声阅读等。
本文将讨论基于语音识别技术的自动语音合成系统的设计和实现。
具体而言，我们将探讨系统的架构、核心技术和实现细节。
希望通过本文的介绍，读者能够了解该系统如何将文本转化为自然流畅的语音，并能够应用到实际的场景中。
首先，我们将介绍系统的架构。
基于语音识别技术的自动语音合成系统通常由两个主要组件组成：文本处理模块和语音合成模块。
文本处理模块负责对输入的文本进行处理和分析，以提取关键信息。
语音合成模块则将处理后的文本转化为自然流畅的语音。
在文本处理模块中，一个关键的任务是文本的分词和标注。
分词是将连续的文本按照一定规则切分成单词或词组的过程，而标注则是给分词结果添加词性等语法信息的过程。
这些步骤旨在帮助语音合成模块正确地理解文本的含义。
在语音合成模块中，核心技术是基于深度学习的声码器。
声码器是一个将文本转化为声音的模型，它可以对文本信息和上下文进行建模，以生成自然流畅的语音。
深度学习的声码器使用了循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）或者转录自注意力机制等技术，以提高语音合成的质量和效果。
接下来，我们将介绍系统实现的细节。
首先是数据的准备和处理。
对于语音合成系统，需要一个大规模的语音数据库来训练和优化声码器模型。
这些语音数据应该包含各种语言、口音和发音方式，以确保模型的通用性和适应性。
此外，还需要相应的文本数据和标注信息来辅助模型的学习和训练。
然后是模型的训练和优化。
基于语音识别技术的自动语音合成系统的核心是声码器模型。
通过大规模语音数据的训练，可以使声码器模型能够准确地预测和生成语音。
计算机语音处理技术在教学中的应用摘要：随着计算机技术的发展，计算机对语音处理的速度越来越快，语音处理质量也越来越好，计算机的普及率目前已很高，在教学中，计算机取代传统录音设备已是必然趋势。
本文以microsoft speech sdk开发包为基础，采用c#、c++及matlab编程技术实现口语与听力教学软件的设计，以促进计算机人机对话在语音教学中的应用。
关键字：程序设计 c# c++ matlab 语音识别出口语听力测试评价人机对话现在语言教学中，听力与口语的教学已占据非常重要的地位，传统语言教学中，常常使用磁带录音机进行听力与口语的训练与测试，这种模式存在着明显的不足：第一，录音时前期准备工作量大，训练、测试周期长，反馈不及时；第二，技术难度较大。
一般要经过材料准备、设备调试、教师朗读、录音、试听、翻录等过程，通常需要电教人员与教师配合完成；第三，录音放音设备的保养与维护工作量大，一般学校录音设备配备又少，会正确使用人员又不多，不能满足教师及时的需要，且有的设备年代较久，设备状态不佳；第四，磁带录音不便于编辑且效音质效果不好，还不便于保存；第五，磁带录音一般只用于学生在期中与期末的测试，而平时训练则很少使用。
随着计算机技术的发展，特别是音频处理技术的发展，使计算机用于听力、口语的训练与测试成为可能，目前江苏已采用人机对话的方式进行中考口语听力测试，这就迫切要求学校能适应这种人机对话考试的要求，因此基于计算机人机对话的语口语、听力的训练，将以强大的优势取代传统录音教学方式，这种方式的优势主要表现在以下几个方面：第一，在设备配置上无需专门的录音设备，只要有中等配置要求的计算机、灵敏度高一点的话筒及耳机，就能实现高质量的录音、放音效果，且易于对语音的编辑处理；第二，既可以方便生成听力所需的语音文件，又可以用于学生人机对话的训练与测试；第三，利用计算机的网络功能方便学生在线学习及师生的交流。
设计思想：要想将计算机在口语及听力教学中广泛应用起来，本人经过摸索与实践，从以下几个方面入手，提出了”人机对话”的设计思想。
用Python实现简单的语音识别和合成Python是一种功能强大且易于使用的编程语言，它可以用于语音识别和合成。
语音识别是将人类语言转换成文本的过程，而语音合成是将文本转换成人类可以听到的声音。
这两种技术在许多领域都有广泛的应用，比如智能助手、语音控制设备、语音翻译等。
要实现语音识别和合成，我们需要使用Python中的一些库和工具。
以下是两个主要的库：SpeechRecognition和pyttsx3。
1.语音识别（Speech Recognition）：SpeechRecognition是一个用于语音识别的Python库。
它支持多种语音识别引擎，如Google Speech Recognition、IBM Speech to Text、CMU Sphinx等。
下面是一个使用Google Speech Recognition引擎进行语音识别的简单示例：```pythonimport speech_recognition as sr#创建一个Recognizer对象r = sr.Recognizer()#使用麦克风录制音频with sr.Microphone() as source:print("请开始说话...")audio = r.listen(source)#将音频转换为文本try:text = r.recognize_google(audio, language='zh-CN') print("识别结果：" + text)except sr.UnknownValueError:print("识别失败！")except sr.RequestError as e:print("请求失败：" + str(e))```在上面的示例中，我们首先导入了speech_recognition库，并创建了一个Recognizer对象。
基于微软语音引擎的语音识别设计作者：刘欢来源：《电脑知识与技术》2017年第20期摘要：本设计是利用微软语音软件开发包Speech SDK，在vc++6.0的MFC平台下实现计算机语音识别的过程。
通过对微软语音开发理论的学习与探索，了解MFC平台的开发与应用，掌握Microsoft Speech SDK（SAPI）在VC++6.0下的加载运行，设计出的在Windows系统下的人机交互语音识别系统。
系统总体设计包含上位机设计和下位机设计，以上位机软件设计为主体设计部分，下位机部分作为功能扩展部分，其中下位机设计使用STC89C51单片机作为主控芯片。
整个系统设计旨在为人们日常生活提供更多的便利。
关键词：语音识别：Speech SDK；MFC语音识别技术的产生与不断发展的过程已经有六十多年的历史，在计算机与现代通信技术的不断进步，语音识别技术的进步及其扩大的应用领域也得以体现。
目前，一些基于语音识别技术的产品如语音拨号电话，智能语音搜索引擎等在国内外都相继得到了开发与使用。
最早利用计算机技术实现语音识别技术的有IBM、APPLE、GOOGLE等公司，在目前的Win-dows、Android等智能移动设备中都相继得到了开发。
语音识别技术是语音领域的重要组成部分，同时在计算机科学领域中发挥着不可或缺的作用。
在应用领域中语音识别是人机交互方式的一个重要应用，伴随着语音技术、通信技术、智能物联网技术的发展，语音识别技术将在远程智能控制、教育培训、电子商务管理等各个新型领域中发挥着更大的作用。
本设计利用微软语音开发包Microsoft Speech SDK 5.1开发设计出具有语音识别功能的软件。
该软件的使用是在Windows操作系统下运行的，识别相关语音命令来加载运行所指定的功能。
1系统上位机设计1.1语音识别的过程语音识别的编程离不开由上所述的几种语音识别引擎接口即以下四个语音引擎RecoGrammar_ISP，Recognizer_ISP，ISpPhrase以及CRInstanceCreat_ISP它们都遵循COM组件的工作原理和Windows应用程序的工作原理即消息驱动机制，在实现过程中首先需要构造出操作语音识别的类即CSpeechRecog-nition，接下来即可通过CSpeechRecognition类来实现一个语音识别程序。
SPEECHSDK51LANGPACK.EXESPEECHSDK51LANGPACK.EXE：语音识别软件开发包的语言包资源简介：SPEECHSDK51LANGPACK.EXE是一个针对语音识别软件开发包（SDK）的语言包资源文件。
它为开发人员提供了在使用语音识别技术进行应用程序开发时所需的多种语言资源支持。
语音识别技术在现代计算机科学领域中扮演着重要的角色。
它允许计算机系统通过解析语音输入来理解和执行用户的指令。
随着语音助手和自动语音识别系统的普及，对语音识别软件开发的需求不断增长。
因此，SPEECHSDK51LANGPACK.EXE的出现可以大大提高语音识别软件开发的多语言支持能力，使开发人员能够创建支持不同语言的语音识别应用程序。
主要功能：1. 多语言支持：SPEECHSDK51LANGPACK.EXE提供了各种语言资源，包括但不限于英语、法语、德语、西班牙语、意大利语、中文等。
这使得开发人员可以根据目标用户的语言偏好进行应用程序开发。
无论用户使用的是什么语言，都可以通过该语言包资源进行语音识别。
2. 语音翻译：该语言包资源还包含了诸如翻译功能等附加语言处理能力。
开发人员可以利用这些功能来将语音输入转换为其他语言，实现语音翻译功能。
这对于需要跨语言沟通的应用程序非常有用，例如国际旅行或在线会议。
3. 自定义语音模型：开发人员可以利用SPEECHSDK51LANGPACK.EXE中的语言包资源来创建自定义的语音识别模型。
这允许他们针对特定的行业或领域进行精确的语音识别。
通过自定义语音模型，开发人员可以提高语音识别的准确性和效果，为用户提供更好的体验。
4. 语音合成：除了语音识别功能，SPEECHSDK51LANGPACK.EXE 还提供了语音合成的能力。
这允许开发人员将文本转换为具有自然流畅语音的音频输出。
这种功能可以广泛应用于语音助手、机器人交互、导航系统等领域，为用户提供更直观、个性化的体验。
基于微软语音引擎的语音识别设计
刘欢
【期刊名称】《电脑知识与技术》
【年(卷),期】2017(013)020
【摘要】本设计是利用微软语音软件开发包Speech SDK,在VC++6.0的MFC平台下实现计算机语音识别的过程.通过对微软语音开发理论的学习与探索,了解MFC 平台的开发与应用,掌握Microsoft Speech SDK(SAPI)在VC++6.0下的加载运行,设计出的在Windows系统下的人机交互语音识别系统.系统总体设计包含上位机设计和下位机设计,以上位机软件设计为主体设计部分,下位机部分作为功能扩展部分,其中下位机设计使用STC89C51单片机作为主控芯片.整个系统设计旨在为人们日常生活提供更多的便利.
【总页数】3页(P178-179,185)
【作者】刘欢
【作者单位】内蒙古银宏能源开发有限公司,内蒙古鄂尔多斯017400
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.一种基于语音识别芯片AP7003的家电语音控制器设计 [J], 何超;贾德文;李加强
2.基于MIM模型的语音识别引擎SDSE及应用 [J], 俞一彪;赵鹤鸣;周旭东
3.多路并行的语音识别引擎的设计与实现 [J], 吉鸿雁;刘鹏;吴及;王作英
4.基于Java Speech API规范的语音识别引擎的实现 [J], 倪素萍;董滨;赵庆卫;颜永红
5.基于Microsoft语音识别引擎的语音识别系统的设计 [J], 黄妙燕;王咸锋
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
文章编号：1674-9146(2016)12-0084-041语音合成技术简介现在,随着电脑的普及和互联网的广泛应用,网络上的资源越来越丰富、越来越全面,越来越多爱好读书的人将目光从以前的纸制书本投向了电子书籍,这不仅节省了寻找书本的时间,而且节省了读书的开支。
可是,问题也随之而来,长时间使用电子设备看书对人们的视力影响极其不好,越来越多的年轻人早早地戴上了厚厚的近视镜。
如果有一种方法,既能满足人们阅读网络上种类齐全、价格便宜的电子书籍,又能很好地保护人们的视力,该有多好。
利用语音合成就能满足人们的这个需求。
语音合成就是人工通过一定的机器设备产生出语音,它是人机语音通信的重要组成部分。
语音合成研究的目的就是制造一种会说话的机器,解决的就是如何能够让机器像人那样说话的问题,使一些以其他方式表示或者存储的信息能够转换成语音,让人们通过听觉而方便地获得这些信息[1]。
现在,科学家们已经搜集并录制了大量的不同语种的单词和词汇到合成的语音库中,一些技术成熟的公司已经将所需的关键技术点封装成函数供语音开发人员调用,编程开发人员只要掌握了调用该函数的方法和相关的注意事项,通过相应的SAPI 接口正确调用函数就能够完成文本到语音的转换[2]。
目前,语音合成技术已经十分广泛地应用到了各个领域上。
语音合成技术比较成熟的有美国微软公司、我国科大讯飞公司等,其中微软已经公布了部分语音合成及识别所调用的函数和相应的调用文档,现在市面上一般的语音方面的产品也主要以微软提供的SDK 为根本。
因此笔者以微软的SDK 为例,讲述如何完成文本到语音的转换。
2SDK 和SAPI2.1SDK 简介及其配置Microsoft Speech SDK (微软标准语音开发工具)是微软公司为开发Windows 平台上的语音应用程序而提供的软件开发包,它主要兼容了Win32的语音应用程序编程接口(Speech Application Pro -gramming Interface ,SAPI )、编译和调试语音应用程序的工具以及帮助文档。
语音识别技术的开发教程与语音合成方法近年来，语音技术的发展让人们对人机交互产生了更多的期待。
语音识别技术作为一种重要的人机交互方式，被广泛应用于智能助理、智能家居、语音搜索等领域。
本文将介绍语音识别技术的开发教程，以及一些常用的语音合成方法。
一、语音识别技术的开发教程1. 基本概念语音识别技术是通过将语音转换为文本的过程，该过程涉及信号预处理、特征提取、模型训练和解码等步骤。
在开始开发之前，我们需要了解基本的语音识别概念，并熟悉相关术语。
2. 数据准备语音识别技术的开发离不开大规模的标注数据集。
我们需要收集包含训练数据和测试数据的语音样本，同时为这些语音样本进行文字标注。
数据的准备工作非常重要，它决定了机器学习模型的准确性和性能。
3. 特征提取在语音识别技术中，通常会使用Mel频谱特征来表示语音信号。
这要求我们将语音信号转换为Mel谱图，并对其进行归一化和降维处理。
常用的特征提取方法包括MFCC特征提取和倒谱特征提取。
4. 模型训练模型训练是语音识别技术的核心步骤之一。
在最初阶段，我们可以选择传统的机器学习算法，如隐马尔可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）。
然而，近年来，深度学习技术在语音识别领域取得了巨大的突破，特别是端到端（End-to-End）的深度学习模型（如基于卷积神经网络和循环神经网络的模型）。
5. 模型评估和调优在模型训练完成后，我们需要进行模型的评估和调优。
通过使用测试数据，我们可以计算出模型的精度、召回率和准确率等指标。
如果模型的性能不理想，我们可以尝试调整模型的超参数、增加训练数据集的规模或改变网络结构等方式来提高模型的性能。
6. 实时识别应用如果我们希望将语音识别技术应用于实时场景，比如智能助理或语音控制系统等，我们需要设计一个实时语音识别系统。
这需要考虑到实时性、资源消耗和系统性能等因素，并选择适当的算法和技术来实现。
二、语音合成方法语音合成技术是将文字转换为语音的过程，使机器能够像人一样说话。
