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谷歌语音生成器（谷歌语音生成器app）

发布时间：2023-04-13 21:40:14 稿源：创意岭阅读： 90

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于谷歌语音生成器的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

1、谷歌服务框架具体包括哪些谷歌软件？
2、文字转语音的手机app，有哪些？
3、如何下载Google翻译发音
4、语音合成简介 Text-to-speech

谷歌语音生成器（谷歌语音生成器app）

一、谷歌服务框架具体包括哪些谷歌软件？

谷歌服务框架软件具体包括：

GoogleSearch（谷歌搜索）

GoogleDocs（谷歌文档）

GoogleBooks（谷歌电子书）

GoogleVoice（谷歌语音）

GoogleSMS（谷歌短信）

GoogleSync（谷歌同步）

GoogleMaps（谷歌地图）

GoogleStreetView（谷歌街景）

GoogleLatitude（谷歌纵横）

GoogleReader（谷歌阅读器）

AndroidMarket（电子市场）

GoogleWallet（谷歌钱包）

iGoogle（个性化谷歌）

GoogleNews（谷歌新闻）

GoogleCalendar（谷歌日历）

GoogleEarth（谷歌地球）

GoogleTasks（谷歌日程）

GoogleMapsNavigation（谷歌本地搜索）

GoogleTranslate（谷歌翻译）

GoogleGoggles（谷歌护目镜）

GoogleSkyMap（谷歌星空）

GoogleGroup（谷歌网上论坛）

GoogleAnswer（谷歌问答）

GoogleShopper（谷歌购物）

扩展资料：

谷歌服务框架是基于GoogleAppEngine，Google在CampfireOne上介绍了一种简化创建、运行和构建伸缩性Web应用的工具——GoogleAppEngine。

简而言之，GoogleAppEngine允许本地使用Google基础设施构建Web应用，待其完工之后再将其部署到Google基础设施之上。

1、非授权认证：免费使用Android操作系统，但不能内嵌GMS；

2、部分授权认证：内嵌部分GMS服务，但手机不能打上谷歌的商标；

3、完全授权认证：内嵌所有的GMS服务，也可以使用“withGoogle™”的谷歌商标；

目前在市面上，只有少数的手机厂商通过了完全授权认证。

谷歌认证并不是想象的那么容易，谷歌要根据厂商的实力和地区因素来考虑认证的等级。

对于厂商来说，GMS除了可以获得更多的谷歌服务权限之外，还是拉开品牌区隔度的有效手段。

参考资料来源：百度百科-GoogleAppEngine

参考资料来源：百度百科-谷歌移动服务

二、文字转语音的手机app，有哪些？

首先，在百度或者谷歌搜索标贝悦读，出现个这个。

打开链接，就出来一个这个。

页面感觉还是比较简单明了的。

然后，我就把自己准备好的一段文字复制上，再选择适合我文字内容的声音，打个对勾点击确认就行了。

这里有个好玩的事情，点击箭头按钮，文字就变成了这个颜色，然后你就可以听了，如果你想试听一段文字，那可以点击右上角的试听。

就如果文字有多音的、数字的读法，你也可以进行修改。

当然，它还有一个多角色合成的窗口，你可以选择不同的文字匹配不同的声音，这个就比较适合对话的那种文案了。（不同的声音会有不同的颜色，哈哈，这个也是可爱的一匹！）

最后，听完觉得声音没有问题，就点击右下角下载，然后弹出来一个窗口，可以修改备注标题啥的，反正确定就行了。

（生成速度，秒来形容吧！哈哈哈，也是比较快的那种吧！）

然后你就可以用生成的语音做视频或者放在公众号文章就ok了！

因为是给大家介绍这个，不够详细的话，我就把之前生成的视频发出来大家听下吧！我个人感觉，语感还是不错的，音色也比较好，里面也有几十个声音，还算全，不同类型的稿件都能覆盖倒是。

在这里尝试一下吧！https://yuedu.data-baker.com/index.html?source=zhihu02

优质朗读员

它最大的特点是里面的优质朗读员很多，能模仿葛优葛大爷、蜡笔小新的声音来朗读（或者说配音），这个可以说是很值钱的声音了，然而可以免费用！另外还有彬哥这种适用于读新闻的朗读员，燕燕这种适合做广告配音的女声朗读员。

上面都是普通话，还有非普通话的：湖南话、河南话、粤语、陕西话、东北话、四川话等各地方言、英文朗读员，可以满足很多个性场景的需求。目前想到的，做视频配音、自媒体FM、教育教学、广告制作、公文通知都没有问题。

多种导入文字的方式

小程序支持拍图取字、微信朗读、粘贴文字这三种导入文字的方式。其中我个人觉得最值钱的就是拍图取字的导入方式，这个里面应用的OCR技术据我所知是要收费的，然而小程序能免费用，省下了不少打字的烦恼，不过我试用了一下，发现里面是不能拍手写文字的，暂时只能识别印刷体，期待以后有更大的进步。

制作的音频可以保存成朗读集

市面上很多文字转语音工具都是用完即走，但讯飞快读里面有个朗读集的功能，可以免费帮你保存之前制作过的音频，不过吧，这东西就像云盘，容量总是有限的，所以你想要珍藏的音频最好还是下载成MP3保存。或者及时删掉一些不想要的。

亲，很简单的有很多哦！就让小虎哥哥给你推荐一个方法吧！搜狗输入法里面有一个麦克风的按钮，长按就可以说话了，并且会变成文字输入到对话框哦！如果你需要输入很多的话，建议使用备忘录中输入完之后修改后再发出去哦！其实像百度、讯飞、小米等很多输入法都支持这个功能哦！

废话不多说，直接上干货！

很多人喜欢利用碎片时间学习，或者希望解放眼睛，利用耳朵来提高效率。所以才有文字转语音功能的需求，虽然题主是想要APP，但是咱们重点在解决问题，所以下面APP和小程序都会介绍。

1.微软听听文档

这个小程序是微软旗下产品，微软的技术大家懂的，非常棒，很安心。

找到方式：微信-发现-小程序，搜索“微软听听文档”即可找到。

它最棒的地方在于不光能转化文档，还能把喜欢的公众号文章转化为语音。

2.讯飞快读

对，没办法，遇到语音类的软件是离不开的科大讯飞的。这个也是一款小程序，不过PC端有网页版，地址是：https://www.ffkuaidu.com/

文字转化过来的人声非常逼真，几乎可以以假乱真，提供MP3下载。

3.文字转语音助手

这是一款非常有用的APP，提供文字转语音功能。可以免费试用。

如果有一定的编程基础，其实可以去讯飞开放平台、百度开放平台，有免费包可领。

看到楼上有大兄弟提问：有没有很人性很良心的文字转语音app？

我可以告诉你是有的。找找科大讯飞出品的这款小程序：讯飞快读

楼上也有大兄弟说讯飞的配音app让人挺闹心，不过这一次，我们不会再让你们失望了。

免去各种注册下载安装的麻烦事

因为讯飞快读是一款基于微信环境的小程序，所以您第一次打开的时候，只要轻轻点一下登陆确认就行了，不用输入账号密码，也不用另外下载软件浪费您的内存。

相当于是褪下了很多繁琐的外衣。

不收费！大部分功能都免费开放！

目前大部分的配音app都是要收费的，毕竟开发成本挺高，但这个小程序里面的基本功能都是免费，包括 OCR拍图取字、微信文本识别、各种优质的朗读员，都不用收你的钱。开发者一直在做亏本生意，为的就是用户能有一个完整的体验。

不过，因为刷屏级操作会把开发者的钱包掏空，哪天项目倒闭了讯飞快读就不能玩了，所以还是有一些次数限制的，大概就是限制100次这种程度。

界面功能一目了然

主界面3步就可以完成语音朗读：

1、导入文字：支持拍图朗读、微信朗读、粘贴文字三种导入方式

拍图朗读就是OCR文字识别，不过现在只能识别印刷体，手写的还需要开发者多努力一把。微信朗读可以直接搜索微信文章进行朗读。粘贴文字方便想从电脑往手机上导入文字的同学。目前一次识别的字数限制在6000字，可以满足多媒体音频制作、绝大多数微信文章朗读的场景。

小程序支持多个不同特色的朗读员，其中葛大爷、蜡笔小新是明星朗读员，中文朗读员可以基本满足多个不同场景的需要，另外还有粤语、河南话、湖南话、四川话等多地的方言朗读员，两位英文朗读员，声音都来自讯飞的音库，使用明星朗读员只要说明来源就不用担心版权的问题。

另外您可以在小程序里面选择背景音、调整语速和音量到你想要的最佳效果。

3、点击开始朗读合成音频：

点击开始朗读之后，会进入这个导出音频的界面，在这里可以替换背景模板，有意思的是，可以在微信里面直接发送给好友、生成收听图、保存为MP3文件（发送到邮箱）。

收听图是可以自定义封面的！所以你想做广告宣传，发一张有声图片让大家扫码进去收听；或者是发有意思的有声新年祝福图，小程序都能实现。

朗读集存储过去的记录

楼上有大兄弟说某些配音app不会帮你保存内容，讯飞快读也贴心地给用户做了一个朗读集的页面，能保存最近制作过的几百条朗读内容，每一条都支持修改和删除。

剪映里面有字幕转语音的功能，是免费的，你可以自己写文字，转出语音后把音频提取出来就可以了

提问者您好，对于你的问题，我有一个简单的方法实现，具体步骤如下:

所需APP: 剪映视频音频转换器

1.打开剪映，点击开始创作，选择一张图片，添加到项目

2.点击下方工具栏中的文本，点击新建文本，输入你需要转成语音的文字，点击对勾

3.点击下方工具栏中的文本朗读，即可生成语音，点击导出会保存这段带语音的视频到你的相册里

4.打开视频音频转换器，点击视频转音频，选择刚刚导出的视频点击下一步，再点击右下角convert，制作完成

这种方法方便快捷，只需手机就可以轻松完成，随时随地都可以制作音频，而且剪映的语音生成语调比较自然，容易学习和使用，是非常好的旋转

下面的视频教程是制作的详细步骤

希望我的回答可以帮助到您

小佳敬上

当然有的，在电脑上我常用语音合成助手。手机上我用讯飞配音，讯飞配音和配音阁基本上是一个软件，页面打开后和设置菜单都是一样的，我常用来做广告，里边儿的声音还是挺全的。推荐给你。你可以试一下

谢谢悟空邀请

下载“在线文字转语音.免费转语音，百度广播”。这个APP 相当好用，我是一直在用这个。

讯飞输入法

三、如何下载Google翻译发音

用chrome浏览器（其他带调试工具的浏览器也行）打开谷歌翻译，按F12打开调试工具，点击Network选项卡；

在谷歌翻译中输入要发声的文字，点击朗读，这时调试工具左边Name

path一栏中会生成一个translate_tts的异步请求（最下面的一个为最新），点击，右边会显示请求信息，在headers选项卡下面会有一个Request

URL:，复制后面的地址，在地址栏中粘贴复制下来的地址，打开，这时就会播放你要翻译的声音，contrl+s保存，ok，搞定

四、语音合成简介 Text-to-speech

这篇博客的主要内容是对语音合成（text to speech）的背景知识进行介绍。希望可以让读者通俗易懂的了解语音合成的工作原理，并对为了理解state-of-the-art text to speech 的算法做基础。

这个简介主要基于这篇论文 “Wavenet: a generative model for raw audio”的附录介绍的。论文链接如下： https://arxiv.org/pdf/1609.03499.pdf , 以及stanford CS224S的课程，链接如下 http://web.stanford.edu/class/cs224s/lectures/224s.17.lec14.pdf

语音合成是通过文字人工生成人类声音，也可以说语音生成是给定一段文字去生成对应的人类读音。这里声音是一个连续的模拟的信号。而合成过程是通过计算机，数字信号去模拟。这里就需要数字信号处理模拟信号信息，详细内容可参考 [1]。

图片1，就是一个例子用来表示人类声音的信号图。这里横轴是时间，纵轴是声音幅度大小。声音有三个重要的指标，振幅（amplitude） , 周期（period）和频率（frequency）。振幅指的是波的高低幅度，表示声音的强弱，周期和频率互为倒数的关系，用来表示两个波之间的时间长度，或者每秒震动的次数。而声音合成是根据声波的特点，用数字的方式去生成类似人声的频率和振幅，即音频的数字化。了解了音频的数字化，也就知道了我们要生成的目标函数。

音频的数字化主要有三个步骤。

取样（sampling）：在音频数字化的过程，采样是指一个固定的频率对音频信号进行采样，采样的频率越高，对应的音频数据的保真度就越好。当然，数据量越大，需要的内存也就越大。如果想完全无损采样，需要使用Nyquist sampling frequency，就是原音频的频率2倍。

量化（quantization）：采样的信号都要进行量化，把信号的幅度变成有限的离散数值。比如从0 到 1，只有四个量化值可以用0， 0.25， 0.5， 0.75的话，量化就是选择最近的量化值来表示。

编码（coding ）：编码就是把每个数值用二进制的方式表示，比如上面的例子，就可以用2bit 二进制表示, 00, 01, 10, 11。这样的数值用来保存在计算机上。

采样频率和采样量化级数是数字化声音的两个主要指标，直接影响声音的效果。对于语音合成也是同样，生成更高的采样频率和更多多的量化级数（比如16 bit）, 会产生更真实的声音。通常有三个采样频率标准

1. 44.1kHz 采样，用于高品质CD 音乐

2. 22.05kHz 采样，用于语音通话，中品质音乐

3 . 11.025kHz 采样，用于低品质声音。

而量化标准一般有8位字长（256阶）低品质量化和16位字长（65536阶）高品质量化。

还有一个重要参数就是通道（channel）, 一次只采样一个声音波形为单通道，一次采样多个声音波形就是多通道。

所以在语音合成的时候，产生的数据量是数据量=采样频率* 量化位数*声道数，单位是bit/s。一般声道数都假设为1.。采样率和量化位数都是语音合成里的重要指标，也就是设计好的神经网络1秒钟必须生成的数据量。

文本分析就是把文字转成类似音标的东西。比如下图就是一个文本分析，用来分析 “PG&E will file schedules on April 20. ” 文本分析主要有四个步骤，文字的规范化，语音分析，还有韵律分析。下面一一道来。

文本分析首先是要确认单词和句子的结束。空格会被用来当做隔词符. 句子的结束一般用标点符号来确定，比如问号和感叹号（？！）, 但是句号有的时候要特别处理。因为有些单词的缩写也包含句号，比如 str. "My place on Main Str. is around the corner". 这些特别情况一般都会采取规则（rule）的方式过滤掉。

接下来是把非文字信息变成对应的文字，比如句子中里有日期，电话号码，或者其他阿拉伯数字和符号。这里就举个例子，比如， I was born April 14. 就要变成， I was born April fourteen. 这个过程其实非常繁琐，现实文字中充满了缩写，比如CS, 拼写错误，网络用语， tmr --> tomorrow. 解决方式还是主要依靠rule based method，建立各种各样的判断关系来转变。

语音分析就是把每个单词中的发音单词标出来，比如Fig. 3 中的P, 就对应p和iy, 作为发音。这个时候也很容易发现，发音的音标和对应的字母不是一一对应的关系，反而需要音标去对齐（allignment）。这个对齐问题很经典，可以用很多机器学习的方法去解决，比如Expectation–maximization algorithm.

韵律分析就是英语里的语音语调，汉语中的抑扬顿挫。我们还是以英语为例，韵律分析主要包含了：重音 (Accent)，边界 (boundaries), 音长 (duration)，主频率 (F0).

重音（Accent）就是指哪个音节发生重一点。对于一个句子或者一个单词都有重音。单词的重音一般都会标出来，英语语法里面有学过，比如banana 这个单词，第二个音节就是重音。而对于句子而言，一样有的单词会重音，有的单词会发轻音。一般有新内容的名词，动词，或者形容词会做重音处理。比如下面的英语句子， surprise 就会被重音了，而句子的重音点也会落到单词的重音上，第二个音节rised, 就被重音啦。英语的重音规则是一套英语语法，读者可以自行百度搜索。

I’m a little sur prised to hear it cha racterized as up beat .

边界（Boundaries）就是用来判断声调的边界的。一般都是一个短语结束后，有个语调的边界。比如下面的句子， For language, 就有一个边界，而I 后面也是一个边界.

For language, I , the author of the blog, like Chinese.

音长（Duration）就是每个音节的发声长度。这个通俗易懂。 NLP 里可以假定每个音节单词长度相同都是 100ms, 或者根据英语语法，动词，形容词之类的去确定。也可以通过大量的数据集去寻找规律。

主频率（F0 ）就是声音的主频率。应该说做傅里叶转换后，值 (magnitude) 最大的那个。也是人耳听到声音认定的频率。一个成年人的声音主频率在 100-300Hz 之间。这个值可以用线性回归来预测，机器学习的方法预测也可以。一般会认为，人的声音频率是连续变化的，而且一个短语说完频率是下降趋势。

文本分析就介绍完了，这个方向比较偏语言学，传统上是语言学家的研究方向，但是随着人工智能的兴起，这些feature 已经不用人为设计了，可以用端到端学习的方法来解决。比如谷歌的文章 TACOTRON: TOWARDS END-TO-END SPEECH SYNTHESIS 就解救了我们。

https://arxiv.org/pdf/1703.10135.pdf

这个部分就比较像我们算法工程师的工作内容了。在未来的博客里，会详细介绍如何用Wavenet 和WaveRNN 来实现这一步骤的。今天这个博客就是简介一下算法。

这里说所谓的waveform synthesis 就是用这些语言特征值（text features）去生成对应的声波，也就是生成前文所说的采样频率和振幅大小（对应的数字信号）。这里面主要有两个算法。

串接合成（concatenative speech synthesis）：这个方法呢，就是把记录下来的音节拼在一起来组成一句话，在通过调整语音语调让它听起来自然些。比较有名的有双音节拼接（Diphone Synthesis）和单音节拼接（Unit Selection Synthesis）。这个方法比较繁琐，需要对音节进行对齐（alignment），调整音节的长短之类的。

参数合成（Parametric Synthesis）：这个方法呢，需要的内存比较小，是通过统计的方法来生成对应的声音。模型一般有隐马尔科夫模型（HMM），还有最近提出的神经网络算法Wavenet, WaveRNN.

对于隐马尔科夫模型的算法，一般都会生成梅尔频率倒谱系数（MFCC），这个是声音的特征值。感兴趣的可以参考这篇博客去了解 MFCC。

https://www.cnblogs.com/BaroC/p/4283380.html

对于神经网络的算法来说，一般都是生成256 个 quantized values 基于softmax 的分类器，对应声音的 256 个量化值。 WaveRNN 和wavenet 就是用这种方法生成的。

下面是我学习语音合成的一些资料，其中stanford cs224s 是强力推荐的，但是这个讲义讲的逻辑不是很清楚，要反复看才会懂。

UCSB Digital Speech Processing Course 课程, 声音信号处理的基础。建议读一遍，链接如下， https://www.ece.ucsb.edu/Faculty/Rabiner/ece259/

Stanford CS224S http://web.stanford.edu/class/cs224s/

WaveRNN, https://arxiv.org/pdf/1609.03499.pdf

音频的数字化， https://wenku.baidu.com/view/68fbf1a4f61fb7360b4c658b.html

以上就是关于谷歌语音生成器相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。