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.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Переопределение метода __floordiv__
  2. Оформление кода на Python
  3. Проверка типа объекта в Python
  4. Вызов функций по строке в Python.
  5. Константы в модуле cmath
  6. Оператор Walrus: правильное использование
  7. lru_cache оптимизация функций
  8. Принципы LSP и ISP в Python
  9. Работа с IP-адресами в Python
  10. Удаление дубликатов с помощью множеств
  11. Python Метод Union Множеств
  12. Работа с f-строками 2.0
  13. Pillow: работа с изображениями
  14. Функция zip() в Python
  15. Метод title() в Python
  16. Эффективная конкатенация строк с использованием join()
  17. Colorama: окрашивание текста в Python
  18. Генераторы данных
  19. Получение ID текущего процесса
  20. Установка Home Assistant
  21. Основы работы с базами данных в Python
  22. Строковое представление объектов
  23. Асинхронное программирование с asyncio
  24. Python Translator: создание локальных переводчиков
  25. Регистрация на TenChat
  26. Python: библиотеки и функции
  27. Создание комплексных чисел
  28. Сериализация данных в JSON с помощью json.dumps
  29. Распаковка с оператором *
  30. Создание лямбда-функций
  31. Работа с исключениями в Python
  32. Лямбда-функции в Python
  33. Работа со стеком в Python
  34. Преобразование в float
  35. Оператор «and» в Python
  36. Декораторы в Python
  37. Функция count() в Python
  38. Python Метод del.
  39. Поиск анаграмм с Counter
  40. Присвоение значений переменным в Python
  41. Частичное применение функций в Python
  42. Создание инструмента обнаружения плагиата
  43. Лимиты на ресурсы Python
  44. Разделение строки с помощью re.split()
  45. Преобразование чисел в слова
  46. Переопределение метода xor в Python
  47. Комплексные числа в Python
  48. Методы работы со списками
  49. Работа с часовыми поясами в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний