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2.思路
3.安装python包
3.程序#xff1a;
4.运行结果 1.介绍
当我们使用一些本地部署的语言模型的时候#xff0c;往往只能进行文字对话#xff0c;这一片博客教大家如何实现语音转文字和文字转语音#xff0c;之后接入ollama的模型就能进行语音对话了。…目录 1.介绍
2.思路
3.安装python包
3.程序
4.运行结果 1.介绍
当我们使用一些本地部署的语言模型的时候往往只能进行文字对话这一片博客教大家如何实现语音转文字和文字转语音之后接入ollama的模型就能进行语音对话了。
2.思路
使用离线本地语音pyttsx3实现文字转语言然后使用whisper实现语音转文字
3.安装python包
pip install pyttsx3pip install whisper
文字转语音 (TTS) 使用 pyttsx3 将输入文本转换为音频文件 output.wav。pyttsx3 生成的语音文件是本地生成的不依赖于网络。 语音转文字 (STT) 使用 Whisper 模型将 output.wav 文件中的语音转录为文字。Whisper 通过 PyTorch 在本地运行不需要外部网络访问。
3.程序
import pyttsx3
import whisper
import os# 文字转语音TTS部分
def text_to_speech(text, output_file语音文字相互转换/output.wav):# 初始化 pyttsx3 引擎engine pyttsx3.init()# 设置语速和音量engine.setProperty(rate, 150) # 语速engine.setProperty(volume, 1.0) # 音量# 将文本保存为音频文件engine.save_to_file(text, output_file)# 运行并生成语音文件engine.runAndWait()print(fText-to-Speech conversion complete! Audio saved as {output_file}.)# 语音转文字STT部分
def speech_to_text(input_file):# 加载 Whisper 模型model whisper.load_model(base)# 转录音频文件result model.transcribe(input_file)# 打印转录的文本print(Transcribed Text:, result[text])# 主函数
if __name__ __main__:# 1. 输入文本text hello,today is a good day!# 2. 文字转语音text_to_speech(text, output_file语音文字相互转换/output.wav)# 3. 语音转文字speech_to_text(语音文字相互转换/output.wav)4.运行结果
