AI 技术发展迅猛，音视频自动生成转换技术应用广泛

AI工具集 · 浏览 177 · 点赞 0 · 评论 0 · 4个月前 (07-22)

随着科技的迅猛进步，人工智能（AI）技术已全方位融入日常生活，尤其在音频与视频处理领域，AI应用展现了其独特魅力。本文将探讨AI语音合成技术，此项技术实现了文字转化为悦耳之声，以及提升视频内容的生动性。

AI语音合成技术的崛起

人们对获取信息的效率及便捷性日益提高，由此，AI语音合成科技应运而生。譬如，长文阅读若能得AI语音辅助，将极大缓解视觉疲劳，这正是与众不同之处。

AI语音合成科技，已被广泛运用于新闻播报、教育培训和广告推广等众多领域，尤其是由新华社与搜狗公司联手打造的AI合成主播，其高度仿真使得真伪难辨。这项技术的运用极大提升了企业运营效率，同时对传统媒体行业产生深远影响。

BAT大厂的AI开放平台

谈及AI技术，BAT（百度、阿里巴巴、腾讯）等巨头企业不可忽视。他们均建立起各自的AI开放平台，为企业乃至个人提供AI接口开发服务，促使AI技术得以更广泛地应用与传播，使众多人群有机会亲身体验这一尖端科技。

借助各类开放性平台，无论是企业还是个人均可运用人工智能科技来破解实际难题。例如，对于需频繁创作短片视频的特定商业领域而言，AI语音合成技术是最为实用的选择之一。仅需整合PPT动画及文本信息，便能由AI自动生成相匹配的配音素材，从而显著节约人力与时间成本。

Python与百度AI的结合

探讨如何运用人工智能技术构建实用功能的技术人员而言，Python与百度AI联姻无疑是极佳范例。借助Python调用来自百度AI的语音合成功能，可以快捷地完成文字至语音的转化过程。

通过访问百度AI开放平台的语音技术专区，即可找到【语音合成】功能模块。点击此按钮便可浏览详尽的操作指南及接口调用方法。无论您选择免费的基础服务，抑或支付费用享受高质量的精品音库，都能满足您的多样化需求。

语音合成的实际应用

在实践应用中，AI语音合成技术展现出卓越成效，无论从基本音库到顶尖音库均能产出高度流畅且自然的语音文档，尤其适合面向叙述性、论证性的说明文、论说文及教程类文章进行语音转录。

当下，若要生成富有情感的朗读素材，现行算法仍需进一步提升。然而，面对技术的持续进步，预期未来人工智能语音生成技术将日臻完善，能够适应更复杂的应用环境。

AI语音合成技术的未来展望

展望未来，AI语音合成技术展现出极其广阔的发展前景。算法与硬件性能的持续提升，将推动AI语音合成的自然度及流畅度不断升级。另一方面，随着新兴技术如5G、物联网的广泛运用，这一技术也必将在更多行业领域得到实践应用。

例如，AI语音合成在智能家居应用中能提升智能设备对用户需求的理解能力，进而实现更为贴心的智能化服务；而在医学健康方面，它能够协助医生更高效地与病人交流，显著提升医疗诊疗效果。

如何选择合适的AI语音合成服务

选择适宜AI语音合成服务，对企业及个体均具有现实意义。在选型过程中，需兼顾产品稳定性，音质品质以及价格成本等要素。同时，还应关注服务的运用范围以及技术支持能力，以保证需求得到满足。

如百度AI的语音合成功能，即提供了涵盖丰富音源的多样选择及便捷的调用方法。用户可依据自身需求选用适宜音源与服务组合，以实现高效且人性化的语音合成服务体验。

AI语音合成技术的挑战与机遇

虽然人工智能（AI）语音合成技术已取得重大突破，然而其实际运用仍需应对若干难题。例如，如何提升合成声音的自然性及其情感表现力；以及如何应对复杂语音环境及多语言场合等问题。这些挑战不仅制约着技术进步，亦为未来研究指明了方向。

然而，挑战亦是机遇。科技的持续突破及应用场景的拓展，无疑将助力AI语音合成技术取得更广阔的发展空间。例如，在虚拟现实、增强现实等创新领域，该技术可为用户带来更为身临其境的体验。

结语与展望

综上所述，AI语音合成作为新兴技术，正深远地影响着人们的生活与工作模式。其提升信息获取效益的优势，以及为各行业孕育新商机的特点，都将在未来日趋显现。随着科技持续进步及应用范围不断拓广，AI语音合成技术拥有无限潜力和广阔前景。

总结上文，我希望与各位探讨一个问题：请问您认为人工智能语音合成技术在未来可能会有何发展方向及应用机遇？请在以下评论区留下您独具匠心的观点与看法。除此之外，若您共鸣于此篇文章，请不吝点赞并转发，将这份对于人工智能语音合成技术魅力的认知传递给更广泛的人群。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri May 22 16:01:26 2020
功能：调用百度AI语音接口，把文字转换为mp3格式的语音
@author: zxz
"""
import time
import requests
import urllib.parse
import urllib.request
def fetch_token(): # 提交请求，拿到token
    api_key = "KPDENK867fZG************"   # 使用百度AI平台管理中心中创建的应用的API Key
    secret_key = "YtdRTsQuLgZkO680m3db************" # 使用百度AI平台管理中心中创建的应用的Secret Key
    token_url = "https://openapi.baidu.com/oauth/2.0/token"
    # print("fetch token begin")
    params = {"grant_type": "client_credentials",
              "client_id": api_key,
              "client_secret": secret_key}
    r = requests.get(url=token_url, params=params)
    if r.status_code == 200:
        rstr = r.json()
        #    print(r.status_code)
        #    print(rstr)
        #    print(r.text)
        #    print(rstr['access_token'])
        tok = rstr['access_token']
        return(tok)
    else:
        print(r.text)
        print('请求错误！')
"""  TOKEN end """
if __name__ == '__main__':
    token = fetch_token()
    TTS_URL = "https://tsn.baidu.com/text2audio"
    # text = u"莫听穿林打叶声，何妨吟啸且徐行。竹杖芒鞋轻胜马。谁怕？一蓑烟雨任平生。料峭春风吹酒醒，微冷，山头斜照却相迎。回首向来萧瑟处，归去。也无风雨也无晴。".encode('utf8')
    text = u"如今，有关品牌的闲谈远比精准的广告宣传更为可信。社交圈子接过了外部营销交流和个人喜好的火炬，成为影响力的主要来源。用户在选择品牌时倾向于听取朋友的经验，好像在建起一座社交圈子筑成的堡垒，免受虚假品牌宣传和营销手段的欺骗。".encode('utf8')
    # 发音人选择, 基础音库：0为度小美，1为度小宇，3为度逍遥，4为度丫丫，
    # 精品音库：5为度小娇，103为度米朵，106为度博文，110为度小童，111为度小萌，默认为度小美
    PER = 106
    # 语速，取值0-15，默认为5中语速
    SPD = 5
    # 音调，取值0-15，默认为5中语调
    PIT = 5
    # 音量，取值0-9，默认为5中音量
    VOL = 5
    # 下载的文件格式, 3：mp3(default) 4： pcm-16k 5： pcm-8k 6. wav
    AUE = 3
    FORMATS = {3: "mp3", 4: "pcm", 5: "pcm", 6: "wav"}
    FORMAT = FORMATS[AUE]
    data = urllib.parse.urlencode({'tex': text, 'per': PER, 'tok': token, 'cuid': '20009514', 'ctp': 1, 'lan': 'zh', 'aue': AUE})
    # print('test on Web Browser' + TTS_URL + '?' + data)
    req = requests.post(TTS_URL, data)
    print(req.status_code)
    if req.status_code == 200:
        # print(req.content)
        result_str = req.content
        save_file = time.strftime("%Y%m%d%H%M%S", time.localtime()) + '.' + FORMAT
        with open(save_file, 'wb') as of:
            of.write(result_str)
        print('success!')
    else:
        print('has error!')