Курс Python → Преобразование текста в речь с Python
Для того чтобы приступить к преобразованию текста в речь с использованием Python, необходимо установить несколько библиотек. Одной из ключевых библиотек является nltk (natural language toolkit), которая позволяет проводить анализ текста на естественном языке. Также потребуется установить newspaper3k — библиотеку для извлечения статей из веб-ресурсов, и gtts — библиотеку для синтеза речи.
После установки необходимых библиотек можно приступить к написанию программы на Python. Программа будет принимать URL-адрес статьи, которую необходимо преобразовать в аудиофайл формата mp3. Для этого используются функции из установленных библиотек, которые позволяют провести анализ текста и синтезировать речь.
Процесс преобразования текста в речь включает в себя несколько шагов. Сначала необходимо извлечь текст статьи с помощью библиотеки newspaper3k. Затем этот текст подвергается обработке с использованием nltk для удаления стоп-слов и других ненужных элементов. Наконец, синтезируется речь на основе обработанного текста с помощью gtts.
from newspaper import Article
from gtts import gTTS
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
# Получаем текст статьи по URL-адресу
article = Article('url_статьи')
article.download()
article.parse()
text = article.text
# Обрабатываем текст, удаляем стоп-слова
nltk.download('stopwords')
stop_words = set(stopwords.words('russian'))
filtered_text = ' '.join([word for word in text.split() if word.lower() not in stop_words])
# Синтезируем речь и сохраняем в аудиофайл
tts = gTTS(text=filtered_text, lang='ru')
tts.save('output.mp3')Таким образом, благодаря использованию Python и соответствующих библиотек, можно автоматизировать процесс преобразования текста в речь, что может быть полезно, например, для создания аудиоверсий статей или книг для людей с ограниченными возможностями.
Другие уроки курса "Python"
- Создание детектора плагиата
- Возврат нескольких значений
- Использование подчеркивания в REPL
- Контроль точности вывода чисел
- Метод join() для объединения элементов строки
- Метод rlshift для битового сдвига
- Замена подстроки
- Метод enumerate() в Python
- Лямбда-функции в Python
- Работа с CSV файлами в Python
- Бинарный поиск
- Работа с модулем glob в Python
- Работа с PosixPath() в Python
- Работа с модулем random
- Удаление дубликатов из списка с помощью dict.fromkeys
- JSON-esque в Python
- Методы обработки строк в Python
- Названия столбцов в Python таблицах
- Анализ кода — Python
- Отладка регулярных выражений в Python
- Работа с изображениями PIL
- Удаление элемента по индексу в Python
- Установка Python3.7 и PIP
- Работа с комплексными числами
- Возврат нескольких значений из функции
- Объединение списков с использованием itertools.chain
- Декораторы для регистрации функций
- Howdoi — получение ответов из терминала
- Объединение словарей в Python
- Оператор деления для класса Rational
- Метод add для класса Vector
- Класс UserDict: дополнительная функциональность
- Удаление первого элемента списка
- Метод clear для коллекций
- Python Метод sleep() времени
- Метод gt в Python
- Дефолтные параметры в Python
- Вставка переменных в шаблоны Flask
- Логирование с Logzero
- Подписка на SelectelNews в Twitter
- Изменение объектов в Python
- Декоратор для группы пользователей в Django
- Разделение строк в Python
- Объединение словарей в Python
- Добавление элемента к кортежу
- Настройка вывода NumPy
- Метод rmatmul для пользовательских матриц
- Нахождение хеша для бесконечности и NaN в Python
