开源语音合成和处理工具整理
tensorflowtts 训练自己的歌曲
《tensorflowtts 训练自己的歌曲》 1. 引言 在当今数字时代，人工智能技术已经在各个领域展现出了巨大的潜力和应用前景。其中，自然语言处理技术被广泛应用于自动语音合成领域，而 tensorflowtts 就是一种基于 TensorFlow 的自然语言处理开源工具，它不仅可以应用于文字转语音的任务，还可以训练自定义的声音样本，比如自己的歌曲。
2. tensorflowtts 介绍 tensorflowtts 是一个基于 TensorFlow 的时域和频域语音合成引擎。它以 WaveRNN、MelGAN、Multi-band MelGAN、Mellotron 和 FastSpeech 等模型为基础，通过训练自定义的声音样本，可以实现个性化的语音合成任务。这使得用户可以根据自己的喜好和需求，让人工智能模型生成自己想要的声音。
3. 训练自己的歌曲 在 tensorflowtts 中，训练自己的歌曲需要进行一系列的步骤和准备工作。用户需要准备自己的歌曲样本，并对其进行处理和转换，以满足模型的输入要求。接下来，用户需要根据自己的歌曲样本，进行模型的训练和调优，以获得更加贴近个性化声音的输出结果。用户可以使用训练好的模型，生成自己想要的歌曲声音。 4. 深度和广度的评估 要深度评估 tensorflowtts 训练自己的歌曲的过程，需要从数据准备、模型训练、调参优化、生成输出等多个方面进行全面评估。在数据准备阶段，用户需要了解歌曲样本的音频特征和文件格式要求，以及如何进行有效的数据处理和转换。在模型训练阶段，需要评估模型的收敛速度、效果质量和参数选择等方面。在调参优化阶段，用户需要根据生成的声音效果，对模型的参数进行调整和优化，从而获得更加符合个性化声音的输出结果。在生成输出阶段，用户需要评估生成的歌曲声音与原始歌曲的相似度和可接受度。
5. 总结回顾 通过对 tensorflowtts 训练自己的歌曲的全面评估和探讨，可以发现这一技术在个性化语音合成方面具有广阔的应用前景和潜力。用户可以根据自己的需求和喜好，训练出更加符合个性化要求的歌曲声音，从而营造出更加个性化、有趣和创新的音乐体验。这也为人工智能技术在音乐创作和制作领域带来了新的可能性和机遇。
语音合成软件的常见功能及操作方法(Ⅲ)
语音合成软件的常见功能及操作方法语音合成技术是指通过计算机技术，将文字转化为自然语言的音频，使得计算机可以像人一样进行语音交流。
随着技术的不断进步，语音合成软件也在不断发展，功能越来越丰富，操作也越来越简便。
本文将围绕语音合成软件的常见功能及操作方法展开讨论。
一、常见功能1. 文字转语音语音合成软件最基本的功能就是将文字转化为语音，用户只需在软件中输入需要转化的文字内容，然后选择所需的语音风格和音调，即可生成符合要求的语音文件。
这项功能在很多领域中都有着广泛的应用，比如对于视障人士来说，可以帮助他们更方便地获取信息；对于电子书朗读功能来说，可以让用户在无法亲自阅读时，通过语音合成软件进行听书。
2. 语音转文字除了文字转语音功能，一些高级的语音合成软件还具备语音转文字的功能。
用户可以通过软件录入语音文件，然后软件自动将语音转化为文字格式，这对于一些需要进行文字记录的会议、讲座等场合非常有用。
3. 自定义语音风格一些语音合成软件还具备自定义语音风格的功能，用户可以根据自己的需要调整语音的音调、音量、语速等参数，使得生成的语音更符合实际需求。
这项功能对于一些特定行业的用户来说非常重要，比如广播、广告等领域需要根据不同的场景选择不同的语音风格。
4. 多语言支持随着全球化的发展，语音合成软件也越来越注重多语言的支持。
一些先进的语音合成软件可以支持多种语言的文字转语音，用户可以通过软件选择需要的语言进行转化，这使得软件的应用范围更为广泛，可以满足不同国家和地区的用户需求。
二、操作方法1. 安装软件要使用语音合成软件，首先需要下载并安装软件到计算机或移动设备上。
一般来说，用户可以在官方网站或应用商店中找到相应的软件安装包，然后按照提示进行安装即可。
2. 文字转语音在打开软件后，用户可以在界面中找到文字转语音的功能入口，然后输入需要转化的文字内容。
接下来，用户可以根据自己的需求选择语音风格和音调等参数，然后点击生成按钮，软件会自动将文字转化为语音并保存为音频文件。
ekho编译
ekho编译Ekho（中文名：易语言语音合成工具）是一款基于HMM技术的开源中文语音合成引擎。
它的特点是使用简单，界面友好，支持多种语音合成方式，同时还可以自定义发音、声调和语速等参数，可以让用户得到更加贴近自己口音和语速的语音输出效果。
在科技发展的今天，让机器快速生成语音已经是人类所需要的功能之一，语音合成技术进一步增强了计算机交互性和人机对话的可行性。
Ekho的主要特点：1.拥有开放源代码并且可以自由下载，自由传播的特点，这样用户可以根据自己的需求进行自由的修改和使用；2.支持多种语音合成方式，包括单字、拼音和汉字形式等；3.支持音量、音调及语速等参数的自定义，让用户可以根据自己的口音、语速等个性要素来生成语音；4.声音的质量较高，音色自然，让用户得到更好的体验；5.支持多种操作系统，包括Windows、MacOS和Linux等；6.可以自动识别中英文语音，适用范围广，不仅可以应用在教育，文学，电视新闻解说，广告等领域。
Ekho的优点在于它可以有效提供多种语音效果，可以自定义参数和速度，让用户体验更加贴合，同时Ekho支持的语音合成也很成熟，音质较高，基本可以满足用户的需求。
而且Ekho还是一款开源的软件，用户可以进行自由修改和传播，让广大用户得益。
其次，Ekho的应用范围也比较广泛，可以应用在不同领域，比如语音合成、人机交互、机器翻译、信息提醒、语音纠错等。
可以方便企业和个人进行应用。
总之，Ekho语音合成工具是一款非常优秀的中文语音合成引擎，具有许多的优点和特点，并且应用范围十分广泛，得到了广大用户的青睐。
同时，我们也要认识到Ekho也存在一些劣势，比如缺乏多语种支持，输出效果不够完美等，需要不断改进完善。
我相信在不久的将来，随着科学技术的不断进步，Ekho在技术上也会不断的更新和完美，为人类的语音交互带来更多的便利和创新。
人工智能语音合成实验报告
人工智能语音合成实验报告引言："语音是灵魂的音符，而人工智能是它的化身。
"——乔治.伯纳德·肖人工智能（AI）的不断发展为我们带来了许多前所未有的技术突破和应用创新。
语音合成作为AI的重要组成部分，为我们实现文本转语音的功能提供了广阔的可能性。
本实验报告将详细介绍人工智能语音合成实验的过程和结果。
实验目的：本实验旨在探索人工智能语音合成技术的发展趋势，并评估其在不同应用领域的效果。
通过实验，我们希望了解语音合成的原理、技术特点以及与自然人声之间的差异。
实验方法：1. 数据采集：首先，我们收集了大量的文本数据作为语音合成的输入。
这些数据包括新闻报道、网络文章、书籍等不同类型的文本。
2. 模型训练：使用深度学习算法，我们训练了一个语音合成模型。
训练过程中，我们通过将文本数据与与其相对应的音频数据进行对齐，以便模型能够学习到相应的语音特征。
3. 参数调优：为了提高语音合成的质量，我们不断尝试调整模型的参数，改进模型的表现。
通过反复试验和比较，我们最终找到了最适合的参数设置。
4. 语音合成：将待合成的文本输入已经训练好的模型中，通过模型的输出，生成对应的语音。
将生成的语音进行保存和评估，并与自然人声进行对比。
实验结果：通过我们的语音合成实验，我们发现现有的人工智能语音合成技术已经取得了令人瞩目的成果。
合成的语音质量和流畅度已经能够达到接近自然人声的程度。
在不同应用场景中，如语音助手、有声图书、电话客服等，人工智能语音合成技术都展现出其巨大的潜力和应用空间。
然而，我们也发现在某些特定情况下，语音合成系统仍然存在一些挑战和局限性。
在处理含有特定方言、口音或特殊声音的文本时，语音合成系统可能会出现误识别或合成不准确的问题。
此外，在情感表达和语气调侃等方面，语音合成系统的表现还有待进一步的改进。
结论：通过这次实验，我们对人工智能语音合成技术有了更深入的了解，并展望了其未来的发展趋势。
语音合成软件有哪些
现在市场上面语音合成的软件也蛮多的，不少用户也不知道哪款好用，小编这里就有一个蛮好用的软件，来做做语音合成，有图有真相。
操作选用工具：在应用市场下载【文字转语音助手】
操作步骤：
第一步：首先我们在浏览器或者手机应用市场里面搜索：【文字转语音助手】然后进行下载并安装。
第二步：打开工具后会出现一个文件库的页面，我们在这里点击中间的蓝色【+】号。
第三步：然后会跳转到【导入文件】和【新建文本】的界面，在此可以根据自己的需求进行选择，小编这里拿【导入文件】做演示。
第四步：这时会进入一个导入文件的界面，里面是手机已经保存好的文本，在这里选择需要转换的文本，没有的话可以点击右上角的全部文件按路径查找文本。
第五步：导入之后，点击预览，软件会对文字进行识别，耐心等待，识别完成之后，下面会有一个试听的按钮。
第六步：试听完成之后，可以进行声音的设置，调整语速、音量、音调以及发音人的声音。
第七步：试听满意之后可以点击右上角的勾号，在弹出的界面勾选文本和语音，编辑好文件名称，点击保存就行了。
以上就是小编给大家带来语音合成的操作步骤，看完之后，你学会了吗。
使用Deeplearning4j进行声音和音频处理
使用Deeplearning4j进行声音和音频处理声音和音频处理是现代科技领域中的重要研究方向之一。
在过去的几十年里，随着深度学习技术的发展，人们对于声音和音频处理的需求也越来越大。
Deeplearning4j作为一种强大的深度学习开源框架，提供了丰富的工具和功能，可以用于声音和音频数据的处理和分析。
本文将介绍如何使用Deeplearning4j进行声音和音频处理，并探讨其在实际应用中的潜力。
一、声音和音频处理的应用领域声音和音频处理技术在众多领域中具有广泛的应用。
以下是几个常见的应用领域：1. 语音识别：将语音信号转换成文字的过程，被广泛应用于智能助手、语音导航等领域。
2. 语音合成：将文字转换成语音信号的过程，被广泛应用于语音助手、自动电话系统等领域。
3. 音频分类：将音频信号分为不同的类别，例如音乐分类、语音情绪分类等。
4. 声音增强：通过消除噪声、增强特定声音等方式，改善音频的质量和可听性。
5. 音频分析：对音频信号进行频谱分析、节奏分析等，从中提取有用的信息。
二、Deeplearning4j介绍Deeplearning4j是一个基于Java的开源深度学习框架，能够让开发者更轻松地构建和训练深度神经网络模型。
它提供了丰富的工具和功能，旨在支持大规模的数据处理和分析。
Deeplearning4j具有以下特点：1. 分布式训练：Deeplearning4j支持在多个计算设备上进行分布式训练，可以更快地处理大规模的数据集。
2. 强大的网络结构：Deeplearning4j内置了许多常用的深度神经网络结构，如卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）等。
3. GPU加速：Deeplearning4j支持使用图形处理器（GPU）进行模型训练，大大提高了训练速度。
4. 多模态数据处理：Deeplearning4j可处理多种类型的数据，包括图像、文本和音频等。
三、Deeplearning4j在声音和音频处理中的应用Deeplearning4j在声音和音频处理中的应用非常广泛。
C语言中的音频处理和音频编解码技术
C语言中的音频处理和音频编解码技术音频处理是计算机科学领域中的一个重要分支，它涉及到对音频信号进行捕获、处理、分析和合成等多个方面。
在C语言中，我们可以利用各种音频处理库和编程技术来实现音频处理功能。
本文将介绍C语言中常用的音频处理和编解码技术。
一、音频处理库1.1 WAV文件格式处理：WAV是一种常见的音频文件格式，它使用PCM编码来存储音频数据。
我们可以使用C语言中的音频处理库来读取、写入和处理WAV文件。
其中，libsndfile是一个强大的音频处理库，它提供了一系列的函数来访问和处理WAV文件。
1.2 FFT和频谱分析：FFT（快速傅里叶变换）是一种常用的数字信号处理算法，可以将时域的音频信号转换为频域的频谱分析。
在C语言中，我们可以利用开源的FFT库，如FFTW（快速傅里叶变换库），实现音频信号的频谱分析和处理。
1.3 滤波器设计和应用：在音频处理中，滤波器是一种常用的处理工具，它可以通过改变音频信号的频率响应来实现降噪、增强音频特定频率的功能。
在C语言中，我们可以使用数字滤波器设计库，如IIR和FIR滤波器设计库，来设计和应用各种类型的滤波器。
二、音频编解码技术2.1 压缩编码：音频编解码是将音频信号从原始数据压缩成更小的格式，以便于存储和传输。
目前最常用的音频编码格式包括MP3、AAC和OGG等。
在C语言中，我们可以利用音频编解码库，如libavcodec（FFmpeg）库，实现音频编解码功能。
2.2 编码器参数设置：音频编解码器通常具有许多参数，可以通过设置这些参数来调整编码和解码的质量和性能。
在C语言中，我们可以使用音频编解码库提供的API来设置编码器的参数，例如比特率、声道数、采样率等。
2.3 实时音频流处理：实时音频流处理是音频编解码的一种应用场景，它要求对实时音频数据进行解码和处理，并在实时性要求较高的场景下输出。
在C语言中，我们可以利用音频编解码库提供的API和技术，如缓冲队列、多线程编程等，实现实时音频流的处理和输出。
freetts 参数
freetts 参数Freetts是一个开源的免费文本到语音合成系统，它提供了一系列的参数，用于调整合成音频的语音质量、音调、语速等参数。
本文将介绍Freetts的参数及其使用方法。
一、Freetts参数简介Freetts提供了一些重要的参数，可以通过调整这些参数来改变合成语音的音质、速度、音调等方面的效果。
以下是常用的几个参数：1. voice：指定合成语音的发音人。
Freetts提供了多个发音人的选择，如male、female、kevin等。
通过设置不同的voice参数，可以选择不同的语音风格。
2. pitch：调整合成语音的音调。
默认值为100，表示正常的音调。
通过增加或减小pitch的值，可以使合成语音的音调高低有所变化。
3. pitch_range：设置调整音调的范围。
默认值为10，表示pitch的变化范围在正负10之间。
通过增大或减小pitch_range的值，可以扩大或缩小调整音调的范围。
4. rate：调整合成语音的语速。
默认值为170，表示正常的语速。
通过增加或减小rate的值，可以使合成语音的语速变快或变慢。
5. volume：调整合成语音的音量。
默认值为100，表示正常的音量。
通过增大或减小volume的值，可以使合成语音的音量变大或变小。
二、Freetts参数使用示例下面是使用Freetts的参数的一个示例：```javaimport com.sun.speech.freetts.Voice;import com.sun.speech.freetts.VoiceManager;public class FreettsExample {public static void main(String[] args) {// 设置合成语音的发音人String voiceName = "kevin";VoiceManager voiceManager = VoiceManager.getInstance(); Voice voice = voiceManager.getVoice(voiceName);voice.allocate();// 设置其他参数voice.setPitch(150);voice.setPitchRange(15);voice.setRate(200);voice.setVolume(120);// 合成语音String text = "Hello, Freetts!";voice.speak(text);// 释放资源voice.deallocate();}}```在上述示例中，首先使用VoiceManager获取合成语音的发音人，这里选择了"kevin"作为发音人。
如何使用Audacity进行音频特效制作
如何使用Audacity进行音频特效制作[第一章节：Audacity简介]Audacity是一款免费开源的音频编辑软件，拥有丰富的音频处理功能和特效效果。
本章将介绍Audacity的基本功能和界面。
Audacity的主界面分为多个区域，包括菜单栏、工具栏、音轨区和控制区。
菜单栏提供了各种功能选项，工具栏包含了常用的编辑和播放控制按钮，音轨区用于显示和编辑音频轨道，控制区用于设置特效和参数。
[第二章节：导入和编辑音频]在Audacity中，可以通过“文件”菜单导入音频文件。
导入后，你可以在音轨区中看到音频波形图，可以通过拖拽来调整音频的位置和长度。
Audacity提供了一系列编辑工具，如剪切、复制、粘贴等，可以对音频进行切分、合并和复制操作。
你还可以使用淡入淡出、消音等工具来调整音频的渐变和静音效果。
[第三章节：实时特效处理]Audacity支持实时特效处理，可以实时预览和调整音频特效效果。
你可以使用实时特效处理来实时改变音频的声音和音调。
例如，你可以使用均衡器来调整音频的频率平衡，通过增益效果来调整音量，通过速度效果来改变音频的播放速度。
实时特效处理可以让你在调整特效时即时听到效果，方便你精确调整音频。
[第四章节：非实时特效处理]除了实时特效处理，Audacity还支持非实时特效处理。
非实时特效处理可以在最终导出音频时应用特效效果。
Audacity提供了多种非实时特效选项，如混响、回声、压缩、失真等。
你可以在特效菜单中选择相应的特效，并设置特效参数。
通过使用非实时特效处理，你可以在导出音频时加入各种特效效果，增强音频的吸引力和创意性。
[第五章节：附加特效插件]除了自带的特效效果，Audacity还支持第三方特效插件的使用。
这些插件可以在Audacity官方网站上下载并安装。
通过安装特效插件，你可以获得更多更丰富的特效效果。
例如，VST插件可以提供各种声音变化效果，LADSPA插件可以提供多种实时和非实时特效处理选项。
ChatGPT技术的开源工具与库推荐
ChatGPT技术的开源工具与库推荐近年来，自然语言处理（NLP）领域取得了巨大的进展，其中ChatGPT技术备受关注。
ChatGPT是一种基于生成式预训练模型的对话系统，可以生成连贯、有逻辑的回答，使得人机对话更加智能化和自然化。
为了方便开发者使用和研究ChatGPT技术，许多开源工具和库被开发出来。
在本文中，我们将推荐几个优秀的开源工具和库，帮助读者更好地探索和应用ChatGPT技术。
1. Hugging Face TransformersHugging Face Transformers是一个非常受欢迎的NLP库，提供了ChatGPT的预训练模型和相关的工具函数。
通过该库，开发者可以轻松地加载ChatGPT模型，并使用其进行对话生成。
同时，该库还提供了许多有用的函数，如文本编码、解码和生成等，方便开发者进行模型的定制和扩展。
此外，Hugging Face Transformers 还支持多种编程语言，如Python、JavaScript等，使得开发者可以在不同的环境中使用ChatGPT技术。
2. OpenAI ChatGPT APIOpenAI是ChatGPT技术的主要开发者之一，他们提供了ChatGPT API，使得开发者可以直接调用OpenAI的ChatGPT模型。
通过使用ChatGPT API，开发者可以将ChatGPT集成到自己的应用程序中，实现智能对话功能。
该API提供了简单易用的接口，开发者只需向API发送文本请求，即可获取ChatGPT生成的回答。
这为开发者提供了一个快速、高效的方式来使用ChatGPT技术。
3. ChatterBotChatterBot是一个开源的Python库，专门用于构建聊天机器人。
它提供了一套简单而强大的API，使得开发者可以轻松地创建基于ChatGPT的聊天机器人。
ChatterBot支持多种聊天引擎，包括ChatGPT，开发者可以根据自己的需求选择合适的引擎。
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开源TTS/语音合成和处理工具
1.FreeTTS
FreeTTS 是完全采用 Java 开发的语音合成系统，它是卡内基梅隆大学基于
Flite 这个小型的语音合成引擎开发的。
FreeTTS是一个语音合成系统写的JavaTM编程语言完全。它是根据Flite公司：
一个小运行时语音合成引擎卡内基梅隆大学的发展。弗莱特来源于节语音合成系
统，从爱丁堡大学和卡内基梅隆大学的festvox项目。这种FreeTTS版本包括：
*核心语音合成引擎*支持的多寡：邻一8kHz的双音子，男，美国英语语音办公
16KHz的双音子，男，美国英语语音办公16KHz的有限域，男*美国英语语音的
festvox的进口（美国英语的声音只）*对进口的festvox（仅限美式英文）*支
持工具中央结算系统的MBROLA北极的具体支持，支持的声音声音（单独下载）：
办公自动化16KHz的女性，美国英语语音O 2个16KHz的男性声音*美国英语为
JSAPI 1.0 *广泛的API文档部分支持*几个演示应用
1.eSpeak
eSpeak是一个紧凑的开放源码软件的语音合成器为英语和其他语言，为Linux
和Windows 。
eSpeak生产高质量的英语演讲。 它使用了不同的合成方法从其他开源语音合成
引擎，和声音完全不同。 这也许不是作为自然人或“平稳” ，但我觉得发音更
清晰，更容易听很长时间。
它可以运行命令行程序发言的文本文件或从标准输入。 一个共享库的版本也已
推出。
包括不同的声音，其特点可以改变。
能产生语音输出为WAV文件。
SSML （语音合成标记语言）的支持（未完成） ，并使用HTML 。
该计划及其数据，其中包括数种语言，总计约700千字节。
可以把文字，音素代码，所以它能够适应作为一个前端另一个语音合成引擎。
潜在的其他语言。 一些包含在不同阶段所取得的进展。 帮助母语为这些或
其他语言的欢迎。
开发工具可用于生产和调整音素数据。
写在C + +
Windows版本 目前的Windows SAPI5和命令行版本的eSpeak 。 SAPI5版本的
可以使用屏幕阅读器，如完，颌骨，超新星，以及窗的眼睛。
它们可以作为一个Windows安装程序包
该eSpeak语音合成器支持几种语言，但在大多数情况下，这些都是初稿，并需
要更多的工作来改善。 援助的母语是值得欢迎的这些或其他新的语言。 请与我
联系如果你想帮助。
eSpeak没有文字，语音合成的语言，一些比别人做得更好。南 非荷兰语，粤语，
克罗地亚语，捷克语，荷兰语，英语，世界语，芬兰语，法语，德语，希腊语，
印地语，匈牙利语，冰岛语，意大利语， Lojban ，马其顿语，普通话，挪威语，
波兰语，葡萄牙语，罗马尼亚语，俄语，塞尔维亚语，斯洛伐克语，西班牙语，
斯瓦希里语，瑞典，越南，威尔士。
3.eSpeak-Chinese
eSpeak-Chinese是一个TTS软件。它是基于Jonathan Duddington 的eSpeak，
由于中文词典太大，eSpeak缺省并不带中文词典，需另外下载。发布
eSpeak-Chinese只是为了方便用户安装。
国语支持的主要贡献者：
Kyle Wang （waxaca at 163.com) – 创建了最初的字典，规则和声音文
件。
Silas S. Brown (http://people.pwf.cam.ac.uk/ssb22/) - 改进词典(加
入CEDICT等).
粤语支持的主要贡献者:
黄冠能 - 创建了粤语字典，简易的规则和声音文件。
eSpeak-Chinese是eGuideDog项目的重要组成部分。另一个中文TTS(余音)在开
发中。它在设计上更简易但文件较大。由于使用了真人发声，它比eSpeak的声
音更自然。目前它只支持粤语。
4.Flite
Flite是一个小型、快速的TTS系统，是著名的语音合成系统festival的c版
本。可用于嵌入式系统
5.OpenVXI
OpenVXI 提供的是完整的 VXML 解析服务，同时也提供了有限语言的 TTS 支持。
Voice eXtensible Markup Language（简称 VXML）是被用来创建语音对话系统，
可以调用语音合成以及语音识别服务，可以用来记录语音录入和连接电话系统。
创建 VXML 语音的主要目的就是用 Web 开发的理念来开发交互式的语音应用。
VXML 提供了基于 Menu 和基于 Form 的两套框架，整合了语音识别和语音合成
两个关键服务，使得语音应用的开发变得更为方便和快捷。
VXML 和普通的标记语言一样，需要有浏览器进行解析；还需要提供语音识别和
语音合成服务的应用服务器；有时也需要有 http 服务器提供文档服务；当然，
如果需要与电话系统相连，就必须加上 VOIP （网络电话）的支持。如下图所示
的就是 VXML 的运行环境：
图 1. VXML 运行环境
一个企业级应用的系统框架
IVR (interactive voice-response services) 也就是自动应答服务，是使用
VXML 的典型企业级应用。IVR 和使用者通过电话，按键 (DTMF) 互动，如语音
订票，语音查询，语音投票等。普通的 IVR 都是支持 VXML 的解析和提供了 sip
协议的支持，通过和 ASR ( 语音识别 ) 应用服务器以及 TTS( 语音合成 ) 应
用服务器的集成，可以实现几乎所有的 VXML 封装的操作。
企业级的 VXML 应用需要如下的体系结构，以使用 IBM Voice Server (WVS) 为
例：
图 2. 一个 VXML 具体应用的例子
上图中的 IVR 事实上就是 VXML 解析器，通过解析 VXML，分发相应的工作给
WVS ，实现 VXML 封装的语音识别和语音合成的功能。
6.Festival
Festival 是 Linux 下的一个语音合成软件
使用方法：
$ festival --tts letter.txt
$ festival
festival> (SayText "Greetings from linuxhelp.blogspot.com")
$festival> (tts "myfile.txt")
在线演示：http://www.cstr.ed.ac.uk/projects/festival/onlinedemo.html
7.MBROLA
MBROLA 是一个 TTS 引擎，旨在尽可能的提供各种语言的语音合成器，这些语言
在其首页上都有说明。
8.AstLinux
AstLinux 是一个定制的Linux发行版，主要是围绕这 asterisk 这个语音交换
软件定制的。
9.HTS (HMM-based Speech Synthesis System)
HTS (HMM-based Speech Synthesis System)是一个语音合成系统
阅读 HTS 所使用的技术和算法，请看：
http://hts.sp.nitech.ac.jp/?Publications
10.Festvox
Festvox 是卡内基梅隆大学语音项目组开发的语音合成系统
11.Speak It
阅读的书页或选定文本使用微软语音合成引擎...
12.语音识别系统 Simon
Simon 是一个开源的语音识别系统，它不仅可以输入文字，而且可以代替键盘、
鼠标操作电脑。Simon 基于 Qt 用 C++ 开发，因为某些支持库与 KDE 相同，所
以可完美的集成到 KDE 4 中。除 KDE 之外，Simon 也可在 GNOME、Xfce、及其
他 X11 环境下运行。
13.语音合成引擎 gnuspeech
Gnuspeech是一个可扩展的语音合成实现包的基础上，实时，发音，语音合成按
规则。也就是说，它转换成语音的描述文本字符串，由一个发音辞典，信中对声
音的规则，节奏和语调模型资助;参数转换成一个低级别的发音合成的语音说明，
以及利用这些驱动发音模型的制作人声是正常的声音输出的GNU / Linux的设备
输出合适的道
14.语音合成引擎 Epos
Epos 是一个跟语言本身无关的规则驱动的语音合成系统，主要作科研用途
在线演示：http://epos.ure.cas.cz/cgi-bin/saye.cgi?lang=czech
15.语音合成软件 NeXTeNS
NeXTeNS 是一个荷兰语的Text-to-Speech的软件。
16.JVoiceXML
Java VoiceXML Interpreter 一个用Java写的免费VoiceXML的解析器，支持
JSAPI、JTAPI。
17.语音合成引擎 MARY
MARY 是一个支持英语、德语和藏语的 Text-to-Speech 合成系统