微软文本转语音和语音转文本功能更新，效果显著！_微软语音转文字
今天我要和大家分享一个新功能更新——微软的文本转语音和语音转文本功能。最近，微软对其AI语音识别和语音合成技术进行了重大升级，效果非常好，现在我将分别为大家介绍这两个功能。
先来听下这个效果吧
微软文本转语音和语音转文本功能更新
文本转语音
文本转语音（Text-to-Speech, TTS）是一种将文本信息转换为自然听起来的语音的技术。微软的文本转语音功能提供了多种语言和语音选项，支持多种平台和设备，使得用户可以轻松将文本转换为语音。
更新后的文本转语音功能在语音合成方面有了很大的提升。它不仅能够更自然地模拟人类语音的语调、语速和语调变化，还能够根据上下文智能调整发音，使得合成的语音更加自然流畅。
python代码如下：运行后，会在终端运行的目录下生成一个output.mp3文件
from azure.cognitiveservices.speech import SpeechConfig, SpeechSynthesizer, AudioConfigfrom azure.cognitiveservices.speech.audio import AudioOutputConfigfrom azure.cognitiveservices.speech import ResultReason, CancellationReason# 创建SpeechConfig对象speech_config = SpeechConfig(subscription=\"key\", region=\"service_region\")# 创建音频配置对象audio_config = AudioConfig(filename=\"output.mp3\") # 输出到MP3文件# 创建语音合成器speech_synthesizer = SpeechSynthesizer(speech_config=speech_config, audio_config=audio_config)text=\"How To Unlock Cyberpunk 2077’s New Ending In Phantom Liberty\"# 定义SSML文本ssml_string2=\"\"\"其中，Service_region和key值需要到azure中去获取，先选语音服务
语音转文本
语音转文本（Speech-to-Text, STT）则是一种将语音信息转换为文本的技术。微软的语音转文本功能支持多种语言和方言，能够实时将语音转换为文本，并提供了强大的噪声抑制和回声消除功能，使得识别准确率大大提高。
python代码如下：
import osimport tkinter as tkfrom tkinter import filedialog, ttkimport azure.cognitiveservices.speech as speechsdkfrom datetime import datetime# 配置Azure语音服务的密钥和区域speech_key = \"key\"service_region = \"service_region\"def recognize_speech(): # 获取选择的WAV文件路径 wav_file = filedialog.askopenfilename(filetypes=[(\"WAV Files\", \"*.wav\")]) if wav_file: # 更新状态标签 status_label.config(text=\"正在识别...\") # 创建语音配置对象,并设置语言为中文 speech_config = speechsdk.SpeechConfig(subscription=speech_key, region=service_region) speech_config.speech_recognition_language = \"zh-CN\" # 创建音频配置对象 audio_config = speechsdk.audio.AudioConfig(filename=wav_file) # 创建语音识别器对象 speech_recognizer = speechsdk.SpeechRecognizer(speech_config=speech_config, audio_config=audio_config) # 定义识别结果的回调函数 recognized_text = [] def handle_final_result(evt): recognized_text.append(evt.result.text) progress_bar.step(10) # 每次识别结果更新进度条 # 连接识别结果的事件处理程序 speech_recognizer.recognized.connect(handle_final_result) # 定义识别状态的标志变量 is_recognizing = True # 定义识别结束的回调函数 def handle_session_stopped(evt): nonlocal is_recognizing is_recognizing = False # 连接识别结束的事件处理程序 speech_recognizer.session_stopped.connect(handle_session_stopped) # 执行连续识别 speech_recognizer.start_continuous_recognition() # 等待连续识别完成 while is_recognizing: window.update() # 停止连续识别 speech_recognizer.stop_continuous_recognition() # 获取当前时间戳 timestamp = datetime.now().strftime(\"%Y%m%d_%H%M%S\") # 构建保存文件的路径 save_path = os.path.join(\"C:\\\\temp\", f\"recognized_text_{timestamp}.txt\") # 将识别结果保存到文件 with open(save_path, \"w\", encoding=\"utf-8\") as file: file.write(\"\\n\".join(recognized_text)) # 更新状态标签 status_label.config(text=\"识别完成,结果已保存到文件: \" + save_path) # 重置进度条 progress_bar[\"value\"] = 0# 创建图形化界面window = tk.Tk()window.title(\"语音识别\")# 创建选择文件按钮select_button = tk.Button(window, text=\"选择WAV文件\", command=recognize_speech)select_button.pack(pady=10)# 创建状态标签status_label = tk.Label(window, text=\"请选择要识别的WAV文件\")status_label.pack()# 创建进度条progress_bar = ttk.Progressbar(window, length=200, mode=\"determinate\")progress_bar.pack(pady=10)# 运行图形化界面window.mainloop()运行后，效果如下：
总结
总的来说，微软的文本转语音和语音转文本功能的这次更新，无疑是一次重大的技术突破。它不仅为用户提供了更加自然流畅的语音合成体验，还极大地提高了语音识别的准确率。这对于需要使用语音识别和语音合成功能的用户来说，无疑是一个巨大的福音。
好了，今天的分享就到这里。如果你对这两个功能有更多的疑问或者想法，欢迎在评论区留言讨论。我们下期再见！
