Перейти к содержимому

___ от DeepSeek — Локальный запуск ПО для перевода, транскрипции и озвучивания.

___ от GPT — Локальный запуск ПО для перевода, транскрипции и озвучивания.

Нужен автономно распознавать голоса на русском, немецком и английском для использования на языке программирования Python на ноутбук с операционкой Windows 11 ?

???

https://chat.deepseek.com/a/chat/s/eef04a76-3bf1-4dcb-a84b-3826b07b442b

нужно получить ответ.

Нужен офлайн-переводчик для русского, немецкого и английского языков, который можно использовать в программе на Python с операционкой Windows 11.

Для создания офлайн-переводчика на Python, который поддерживает русский, немецкий и английский языки, можно использовать библиотеку translate или googletrans в сочетании с офлайн-моделями перевода, такими как OpenNMT или MarianMT. Однако, если вам нужен полностью офлайн-режим, лучше использовать предварительно обученные модели, такие как MarianNMT или Helsinki-NLP.

Вот пример использования библиотеки transformers от Hugging Face с моделью Helsinki-NLP для офлайн-перевода:

Установка необходимых библиотек

bash

Copy

pip install transformers torch

Пример кода для перевода

python

Copy

from transformers import MarianMTModel, MarianTokenizer

# Загрузка предварительно обученной модели и токенизатора
def load_model_and_tokenizer(src_lang, tgt_lang):
    model_name = f'Helsinki-NLP/opus-mt-{src_lang}-{tgt_lang}'
    tokenizer = MarianTokenizer.from_pretrained(model_name)
    model = MarianMTModel.from_pretrained(model_name)
    return model, tokenizer

# Функция перевода
def translate(text, src_lang, tgt_lang):
    model, tokenizer = load_model_and_tokenizer(src_lang, tgt_lang)
    translated = model.generate(**tokenizer(text, return_tensors="pt", max_length=512))
    return tokenizer.decode(translated[0], skip_special_tokens=True)

# Пример использования
text_to_translate = "Привет, как дела?"
src_lang = "ru"  # Исходный язык (русский)
tgt_lang = "en"  # Целевой язык (английский)

translated_text = translate(text_to_translate, src_lang, tgt_lang)
print(f"Перевод: {translated_text}")

Поддерживаемые языки

Модели Helsinki-NLP поддерживают множество языков, включая русский, немецкий и английский. Вы можете найти полный список моделей на странице моделей Hugging Face.

Примеры моделей:

  • Русский -> Английский: Helsinki-NLP/opus-mt-ru-en
  • Английский -> Русский: Helsinki-NLP/opus-mt-en-ru
  • Немецкий -> Английский: Helsinki-NLP/opus-mt-de-en
  • Английский -> Немецкий: Helsinki-NLP/opus-mt-en-de

Примечания:

  1. Офлайн-режим: Модели загружаются из интернета при первом использовании, но затем могут использоваться офлайн.
  2. Производительность: Для работы с большими объемами текста или для повышения производительности может потребоваться использование GPU.
  3. Локализация: Убедитесь, что вы используете правильные коды языков (например, ru для русского, de для немецкого, en для английского).

Этот подход позволяет вам создать офлайн-переводчик, который можно интегрировать в ваше приложение на Python под Windows 11.

Нужен автономный голосовой движок для озвучки текста программе Python на ноутбук с операционкой Windows 11 ?

Для создания автономного голосового движка, который сможет озвучивать текст в программе на Python на ноутбуке с Windows 11, можно использовать несколько библиотек и инструментов. Вот основные варианты:

1. Pyttsx3

  • Pyttsx3 — это оффлайн-библиотека для синтеза речи, которая работает без необходимости в интернете. Она поддерживает несколько голосовых движков, включая SAPI5 на Windows, и позволяет настраивать скорость, громкость и голос.
  • Установка:bashCopypip install pyttsx3
  • Пример использования:pythonCopyimport pyttsx3 engine = pyttsx3.init() engine.say(«Привет, это пример озвучки текста.») engine.runAndWait()

2. gTTS (Google Text-to-Speech)

  • gTTS — это библиотека, которая использует Google Text-to-Speech API для генерации речи. Однако она требует подключения к интернету для работы.
  • Установка:bashCopypip install gtts
  • Пример использования:pythonCopyfrom gtts import gTTS import os tts = gTTS(«Привет, это пример озвучки текста.», lang=’ru’) tts.save(«output.mp3») os.system(«start output.mp3»)

3. Microsoft Speech API (SAPI)

  • На Windows можно использовать встроенный голосовой движок через SAPI. Это можно сделать с помощью библиотеки comtypes.
  • Установка:bashCopypip install comtypes
  • Пример использования:pythonCopyfrom comtypes.client import CreateObject engine = CreateObject(«SAPI.SpVoice») engine.Speak(«Привет, это пример озвучки текста.»)

4. Coqui TTS

  • Coqui TTS — это мощная библиотека для синтеза речи с поддержкой множества языков и голосов. Она требует установки дополнительных моделей, но работает оффлайн.
  • Установка:bashCopypip install TTS
  • Пример использования:pythonCopyfrom TTS.api import TTS tts = TTS(model_name=»tts_models/ru/ruslan/vits», progress_bar=False, gpu=False) tts.tts_to_file(text=»Привет, это пример озвучки текста.», file_path=»output.wav»)

5. RHVoice

  • RHVoice — это открытый движок синтеза речи, который поддерживает русский язык. Для использования в Python можно установить его через rhvoice-wrapper.
  • Установка:bashCopypip install rhvoice-wrapper
  • Пример использования:pythonCopyfrom rhvoice_wrapper import TTS tts = TTS(voice=’anna’) tts.speak(‘Привет, это пример озвучки текста.’)

6. Vosk + TTS

  • Если вам нужно не только синтезировать речь, но и распознавать её, можно использовать связку Vosk для распознавания и pyttsx3 или Coqui TTS для синтеза.

Выбор подходящего решения

  • Если вам нужен простой и автономный движок, pyttsx3 — это отличный выбор.
  • Если требуется более качественная озвучка и вы готовы работать с моделями, попробуйте Coqui TTS.
  • Если важно использовать встроенные возможности Windows, используйте SAPI.

Все эти инструменты можно интегрировать в вашу программу на Python для озвучки текста на ноутбуке с Windows 11.

Добавить комментарий