浅谈盘点5种基于Python生成的个性化语音方法

在近年来的语音处理领域，Python已经成为了主流的应用语言之一。在Python当中，有许多强大的语音处理库，可以用来生成个性化语音。下面我们就详细介绍5种基于Python生成个性化语音的方法。

方法1：调整音调和语速

可以使用Python库PyDub来调整音调和语速。下面是一个示例代码：

from pydub import AudioSegment
sound = AudioSegment.from_wav("source_file.wav")
octaves = 0.5
new_sample_rate = int(sound.frame_rate * (2.0 ** octaves))
new_sound = sound._spawn(sound.raw_data, overrides={'frame_rate': new_sample_rate})
new_sound = new_sound.set_frame_rate(44100)
new_sound.export("output.wav", format="wav")

在上面的代码中，我们可以看到从wav文件中加载音频，并调整音调和语速，最后将新的音频保存为output.wav文件。

方法2：创建合成语音

TTS（text to speech）技术可以将文本转化为语音，这在Python语音处理中也有很好的实现。

可以使用Python库gTTS来将文本转化为语音合成。下面是一个示例代码：

from gtts import gTTS
from io import BytesIO
tts = gTTS(text='hello', lang='en-us')
fp = BytesIO()
tts.write_to_fp(fp)

在上面的代码中，我们使用gTTS库导入文本，设定当前的语言类型为en-us，最后保存在BytesIO格式中。

方法3：调整音色

可以使用Python库LPCNet来调整音色，LPCNet可以在很高的还原度和及音质下来合成类似人声的合成语音。下面是一个示例代码：

import os
from subprocess import Popen, PIPE
def run_lpcnet(lpcnet_path, file_in, file_out):
    cwd = os.path.dirname(lpcnet_path)
    process = Popen([lpcnet_path, '-synth', file_in, file_out], stdout=PIPE, stderr=PIPE, cwd=cwd)
    output, error = process.communicate()
    return process.returncode, output, error

def test_lpcnet_synthesis():
    lpcnet_path = '/usr/local/bin/lpcnet'
    file_in = '/tmp/x0i4fyz91c.wav'
    file_out = '/tmp/x0i4fyz91c10.out.pcm'
    if not os.path.exists(file_in):
        run_lpcnet(lpcnet_path, '--preprocess', '\'' + text + '\'', file_in)
    ret, output, error = run_lpcnet(lpcnet_path, file_in, file_out)

在上面的代码中，我们通过LPCNet调整音色，在lpcnet_path路径下进行处理，并将音频存储在file_out所指向的文件当中。

方法4：使用SIVVA API进行语音识别

可以使用SIVVA API来进行语音识别，SIVVA API是一种云端API服务，支持中文普通话、美式英语和自定义方言。

可以通过Python程序来调用SIVVA API，获得SIVVA API返回的语音文本结果。以下是示例代码：

from sivva_api import Sivva
sivva = Sivva()
sivva.get_text_from_speech('/path/to/audio/file', 'en-us')

在上述代码中，我们使用api连接本地文件，设定语音为‘en-us’，最后使用SIVVA API对音频文件进行语音识别。

方法5：使用ML算法来生成语音

可以使用Machine Learning（ML）算法来生成个性化语音，比较常用的是MelGAN，它是一个基于ML算法的语音合成器。

以下是一个使用MelGAN进行语音合成功能的示例代码：

import torch
import numpy as np
from utils import audio_tools
from utils.sound import cleanup_silence
from models.melgan.generator import ModifiedGenerator    
from librosa.output import write_wav

model = ModifiedGenerator({'dim_pre': 512, 'freq': 16})
checkpoint_path = 'checkpoints/melgan/g_latest.pth.tar'
state_dict = torch.load(checkpoint_path)
model.load_state_dict(state_dict['g_model'])
model.eval()

audio = audio_tools.load_audio('/path/to/audio/file')
audio = cleanup_silence(audio)
audio = np.expand_dims(audio, axis=0)
speaker_id = torch.tensor([0], dtype=torch.int64)
source = torch.from_numpy(audio).float()
generated_wav = model.inference(source.cuda(), speaker_id.cuda())
write_wav('output.wav', np.squeeze(generated_wav.cpu().detach().numpy()), sr=16000)

以上就是5种基于Python生成个性化语音的方法。通过上述分析，我们可以看出Python语音处理是非常强大的，为各种个性化语音生成提供了极大的方便。