Deixe-me primeiro explicar algumas abreviações e alguns termos básicos que vamos usar neste post.  Para quem não sabe o que significa TTS, significa Text To Speech.  O que queremos fazer é dar algum pedaço de texto ao nosso programa e ele converterá esse texto em fala e lerá isso para nós.  É, em outras palavras, fazer o computador ler para nós.  Agora, existem várias maneiras de fazer esse TTS, mas aqui discutiremos uma biblioteca, que usei pessoalmente e obtive bons resultados.  Nós vamos usar   . pyttsx3  O que é  pyttsx3  pyttsx3 é uma biblioteca Python que nos permite converter texto em fala. Então, estaremos fornecendo nosso texto e ele converterá esse texto em áudio.  É um wrapper em torno de vários mecanismos de conversão de texto em fala, incluindo o mecanismo de conversão de texto em fala (TTS) da Microsoft.  as coisas divertidas  Agora vamos ver como usamos esta biblioteca para TTS.  A primeira e mais importante coisa que precisamos fazer é instalar esta biblioteca e podemos fazer isso usando o   , que vem junto com a instalação do python. pip  A sintaxe dessa instalação é semelhante a todas as   . pip installs   pip install pyttsx3  Se no caso desta instalação lhe der um erro   , tente usar   em vez de   como: cmd not found pip3 pip   pip3 install pyttsx3  Após a instalação, vamos verificar se foi instalado com sucesso ou não, executando este comando:   pip3 freeze  Ele retornará uma lista de todos os pacotes instalados em nosso env. Se você encontrar   nesta lista, então instalamos   com sucesso e estamos prontos para usá-lo em nosso projeto. pyttsx3 pyttsx3  Após a conclusão da instalação, precisamos importar esta biblioteca para o nosso projeto e, em seguida, inicializar o mecanismo de conversão de texto em fala. Este motor é a parte mais importante, e é este motor que vai realizar o TTS para nós.   Importing pyttsx3 and initializing the text-to-speech engine:   import pyttsx3   engine = pyttsx3.init()    é o método que precisa ser chamado para inicializar o mecanismo. .init()  Agora, como nosso mecanismo é inicializado, podemos usá-lo para nosso TTS chamando o método   . say(text)   engine.say(text)   engine.runAndWait()  Essa velocidade e volume do texto falado será o padrão e podemos alterá-los das seguintes maneiras.  Tudo o que precisamos é definir alguns valores para o nosso mecanismo. É como dizer ao motor o que usar.  Então, temos que fazer isso da seguinte maneira:  Primeiro, obteremos essa propriedade usando  getProperty(name)  Em seguida, definiremos essa propriedade usando  setProperty(name, value)  Vamos definir a taxa e também o volume do motor.  Configurando a velocidade e o volume da fala:   rate = engine.getProperty('rate')   engine.setProperty('rate', rate-100)  Por padrão, a taxa é 200, então vamos reduzi-la para 100. A   é a taxa de fala e 200 é alta para nós. Então nós baixamos. rate  A taxa é simplesmente, o ritmo em que o locutor falará o texto passado.  Depois de definir a taxa, alteraremos ou definiremos o volume primeiro obtendo a propriedade de volume e, em seguida, definindo-a.   volume = engine.getProperty('volume')   engine.setProperty('volume', volume+0.50)  O volume padrão é 1, ou seja, 100%, vamos aumentá-lo para 150% adicionando 0,50 ao valor recebido da leitura da propriedade do volume.  Agora que terminamos de configurar essas duas propriedades, vamos chamar   e a fala agora terá nosso parâmetro, ou seja,   velocidade e   volume. say() 1x 1.50   engine.say("Hello, This is the test for the pyttsx3")   engine.runAndWait()  Agora este   é importante para nós. Queremos executar este mecanismo e continuar funcionando até que ele conclua o TTS do texto passado. runAndWait  Além disso, alterando o volume, também podemos alterar a voz que está sendo falada. Agora há 2 vozes aqui. Um é para a voz feminina e outro para a voz masculina.  Usaremos a mesma sintaxe para definir nossa propriedade como fizemos anteriormente.   Tenha em mente:    é para a voz masculina. voices[0]    é para a voz feminina. voices[1]   Vamos mudar a voz:   voices = engine.getProperty('voices')   engine.setProperty('voice', voices[1].id)  Precisamos chamar a propriedade   da voz selecionada e então estamos prontos. id  Podemos copiar o código superior e desta vez a voz será feminina ao invés da padrão que é masculina.  Depois de concluir a configuração dos parâmetros e testar o TTS, agora podemos salvar o arquivo de áudio do TTS gerado.  Ao invés de chamar   vamos chamar, desta vez,   e passar o texto e também o nome do arquivo de saída, onde queremos que nosso áudio TTS seja salvo. .say() .save_to_file  Desta vez, ele não vai ler o texto em voz alta, mas sim salvá-lo no arquivo, cujo nome passamos.   engine.save_to_file("Hello, this is test for pyttsx3.", "test.mp3")   engine.runAndWait()  Depois de executá-lo, teremos um arquivo chamado   com o TTS gerado. test.mp3  Além disso, esse pyttsx3 tem vários outros métodos e propriedades que você pode usar para personalizar a saída de conversão de texto em fala, como definir o tom, o idioma etc. Você pode encontrar mais informações sobre isso na documentação do   . pyttsx3  Palavras Finais  Veja, como é fácil gerar TTS a partir de um texto ou mesmo do arquivo que contém o texto?  Podemos usar esses TTS gerados para vários fins e cabe a você.  Eu sei, agora você será capaz de executar este TTS com facilidade e fará projetos incríveis usando isso.  Agora, faça uma coisa, siga-me no   , se gostar do conteúdo e quiser ficar conectado. Twitter  Obrigado por ler, aproveite o conteúdo.

Learn and Share Ai, Machine learning and Deep Learning.

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Deep Learning

Learn with me and Share with me. My experiences, philosophies and My life

Read My Stories

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Deep Learning

Este áudio é produzido no idioma original da história!

Muito longo; Para ler

Make resilience your competitive advantage

Um tutorial essencial de conversão de texto em fala do Python usando a biblioteca pyttsx3

About Author

COMENTARIOS

Rótulos

ESTE ARTIGO FOI APRESENTADO EM

Related Stories

Modelo Bitcoin UTXO, alimentando um ecossistema único

Aumente sua produtividade com estas 18 ferramentas para desenvolvedores 🚀🔥

Quer ganhar um concurso de redação do HackerNoon? Aqui está o que os vencedores do concurso #crypto-api recomendam

De fóruns a feeds: como os algoritmos de mídia social moldam a interação digital

Modelo Bitcoin UTXO, alimentando um ecossistema único

Aumente sua produtividade com estas 18 ferramentas para desenvolvedores 🚀🔥

Quer ganhar um concurso de redação do HackerNoon? Aqui está o que os vencedores do concurso #crypto-api recomendam

De fóruns a feeds: como os algoritmos de mídia social moldam a interação digital

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps