如何让 Python 开口说话

前言

在本文中,您将学习如何让 Python 开口说话,我们将创建一个 Python 程序,将我们提供的任何文本转换为语音。

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怎么能让 Python 说话?

Python 提供了数十万个第三方库,允许开发人员编写任何类型的程序,允许用很少的代码做复杂的事情。所以。我们可以使用第三方库方便的将文本转换为语音。

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使用 PyTTSx3 将文本转换为语音

在使用此模块之前,请记住使用 pip 安装它:

pip install pyttsx3

如果你使用的是 Windows ,在安装 pyttsx3 前,还必须安装模块 pypiwin32。

pip install pypiwin32

只需要几行代码,就可以让 Python 开口说话。

import pyttsx3 
# 初始化引擎
engine = pyttsx3.init() 
# 将文本转为语音 
engine.say("如何让 Python 开口说话!") 
engine.runAndWait() 
engine.stop()

运行程序,你将听到来自计算机的声音。

可以多次调用say() 函数,也可以直接使用 speak() 函数:pyttsx3.speak("How are you?")

可以使用以下代码,查看计算机支持哪些语言。

import pyttsx3
engine = pyttsx3.init()
voices = engine.getProperty('voices') 
for voice in voices:
    print(voice)
# 输出:
<Voice id=HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\Speech\Voices\Tokens\TTS_MS_ZH-CN_HUIHUI_11.0
          name=Microsoft Huihui Desktop - Chinese (Simplified)
          languages=[]
          gender=None
          age=None>
<Voice id=HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\Speech\Voices\Tokens\TTS_MS_EN-US_ZIRA_11.0
          name=Microsoft Zira Desktop - English (United States)
          languages=[]
          gender=None
          age=None>

还可以在调用 say() 函数之前修改语音的标准速率和音量。

import pyttsx3 
# 初始化引擎
engine = pyttsx3.init()
# 设置速率
rate = engine.getProperty('rate')
engine.setProperty('rate', rate+50)
# 设置音量
volume = engine.getProperty('volume')
engine.setProperty('volume', volume+0.25)
# 将文本转为语音 
engine.say("如何让 Python 开口说话!") 
pyttsx3.speak("How are you?")
engine.runAndWait() 
engine.stop()

还可以使用 save_to_file() 函数,将语音保存为 MP3 文件。

import pyttsx3 
# 初始化引擎
engine = pyttsx3.init()
# 设置速率
rate = engine.getProperty('rate')
engine.setProperty('rate', rate+50)
# 设置音量
volume = engine.getProperty('volume')
engine.setProperty('volume', volume+0.25)
# 将文本转为语音
str1 = "如何让 Python 开口说话!"
engine.say("如何让 Python 开口说话!")
engine.save_to_file(str1, 'say.mp3')
engine.runAndWait()
engine.stop()

还可以读取文本文件的内容并转换为 MP3 文件。

import pyttsx3 
# 初始化引擎
engine = pyttsx3.init()
# 设置速率
rate = engine.getProperty('rate')
engine.setProperty('rate', rate+50)
# 设置音量
volume = engine.getProperty('volume')
engine.setProperty('volume', volume+0.25)
# 将文本转为语音
with open("1.txt", "r") as f:  #打开文本
    str1 = f.read()   #读取文本
engine.save_to_file(str1, 'say.mp3')
engine.runAndWait()
engine.stop()

至此,我们了解了如何使用 Python 模块 PyTTSx3 将文本转换为语音,从创建的程序中可以看出,使用 PyTTSx3 模块非常灵活方便。除了 PyTTSx3 外,还有很多其他模块也能实现文本转语音的功能,比如 PyTTSx4、gTTS 等。

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最后给大家介绍一个完整的python学习路线,内容是从入门到进阶,既有思维导图,也有经典书籍,还有配套视频,给那些想学习python以及数据分析的小伙伴们一点帮助!

一、Python入门

下面这些内容是Python各个应用方向都必备的基础知识,想做爬虫、数据分析或者人工智能,都得先学会他们。任何高大上的东西,都是建立在原始的基础之上。打好基础,未来的路会走得更稳重。

包含:

计算机基础

在这里插入图片描述

python基础

在这里插入图片描述

Python入门视频600集:

观看零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。

二、Python爬虫

爬虫作为一个热门的方向,不管是在自己兼职还是当成辅助技能提高工作效率,都是很不错的选择。

通过爬虫技术可以将相关的内容收集起来,分析删选后得到我们真正需要的信息。

这个信息收集分析整合的工作,可应用的范畴非常的广泛,无论是生活服务、出行旅行、金融投资、各类制造业的产品市场需求等等,都能够借助爬虫技术获取更精准有效的信息加以利用。

在这里插入图片描述

Python爬虫视频资料

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三、数据分析

清华大学经管学院发布的《中国经济的数字化转型:人才与就业》报告显示,2025年,数据分析人才缺口预计将达230万。

这么大的人才缺口,数据分析俨然是一片广阔的蓝海!起薪10K真的是家常便饭。

在这里插入图片描述

四、数据库与ETL数仓

企业需要定期将冷数据从业务数据库中转移出来存储到一个专门存放历史数据的仓库里面,各部门可以根据自身业务特性对外提供统一的数据服务,这个仓库就是数据仓库。

传统的数据仓库集成处理架构是ETL,利用ETL平台的能力,E=从源数据库抽取数据,L=将数据清洗(不符合规则的数据)、转化(对表按照业务需求进行不同维度、不同颗粒度、不同业务规则计算进行统计),T=将加工好的表以增量、全量、不同时间加载到数据仓库。

在这里插入图片描述

五、机器学习

机器学习就是对计算机一部分数据进行学习,然后对另外一些数据进行预测与判断。

机器学习的核心是“使用算法解析数据,从中学习,然后对新数据做出决定或预测”。也就是说计算机利用以获取的数据得出某一模型,然后利用此模型进行预测的一种方法,这个过程跟人的学习过程有些类似,比如人获取一定的经验,可以对新问题进行预测。

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机器学习资料:

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六、Python高级进阶

从基础的语法内容,到非常多深入的进阶知识点,了解编程语言设计,学完这里基本就了解了python入门到进阶的所有的知识点。

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到这就基本就可以达到企业的用人要求了,如果大家还不知道去去哪找面试资料和简历模板,我这里也为大家整理了一份,真的可以说是保姆及的系统学习路线了。

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但学习编程并不是一蹴而就,而是需要长期的坚持和训练。整理这份学习路线,是希望和大家共同进步,我自己也能去回顾一些技术点。不管是编程新手,还是需要进阶的有一定经验的程序员,我相信都可以从中有所收获。

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