当前位置：首页 > 文章列表 > 文章 > python教程 > Python语音合成识别实战教程

Python语音合成识别实战教程

2026-01-27 08:42:30 0浏览收藏

各位小伙伴们，大家好呀！看看今天我又给各位带来了什么文章？本文标题是《Python语音合成识别项目实战教程》，很明显是关于文章的文章哈哈哈，其中内容主要会涉及到等等，如果能帮到你，觉得很不错的话，欢迎各位多多点评和分享！

推荐TTS用pyttsx3（离线轻量）或gTTS（需网、多语言），高自然度选Coqui TTS；ASR离线首选Whisper.cpp或Vosk，在线可用云API。

Python语音合成与识别项目教程_TTSASR模型集成实战

Python中实现文本转语音，推荐使用pyttsx3（离线、轻量）或gTTS（需网络、支持多语言）。若追求自然度，可接入Coqui TTS（开源、支持微调）。

基础示例（pyttsx3）：

安装：pip install pyttsx3
初始化引擎并朗读：
import pyttsx3 engine = pyttsx3.init() engine.say("你好，这是语音合成") engine.runAndWait()
可调节语速、音量、选择本地语音（如Windows的Zira、David；macOS的Alex）

离线识别优先考虑Whisper.cpp（C++加速版Whisper）或Vosk（小模型、低延迟、支持中文）；在线识别可用vosk-model-small-zh-cn）

加载模型与音频（WAV格式，16kHz单声道）：

from vosk import Model, KaldiRecognizer
model = Model("vosk-model-small-zh-cn")
rec = KaldiRecognizer(model, 16000)

逐帧识别，获取JSON结果后提取"text"字段

构建“听—理解—说”闭环，关键在音频流衔接与状态管理。不建议边录边播，应分阶段处理：录音 → 识别 → 逻辑响应 → 合成 → 播放。

典型结构示意：

若需更高识别准确率且接受一定资源开销，可用faster-whisper（CTranslate2加速）替代Vosk；语音合成换用微软Edge-TTS（免费、音色丰富、中文自然）。

操作要点：

pip install faster-whisper edge-tts
faster-whisper支持GPU推理，加载模型时指定device="cuda"可提速3–5倍
Edge-TTS无需本地模型，按需生成MP3：
import asyncio async def tts_to_file(text): await edge_tts.Communicate(text, "zh-CN-YunxiNeural").save("out.mp3")
注意异步调用需asyncio.run()驱动，避免阻塞主线程