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"
- Переопределение метода __floordiv__
- Оформление кода на Python
- Проверка типа объекта в Python
- Вызов функций по строке в Python.
- Константы в модуле cmath
- Оператор Walrus: правильное использование
- lru_cache оптимизация функций
- Принципы LSP и ISP в Python
- Работа с IP-адресами в Python
- Удаление дубликатов с помощью множеств
- Python Метод Union Множеств
- Работа с f-строками 2.0
- Pillow: работа с изображениями
- Функция zip() в Python
- Метод title() в Python
- Эффективная конкатенация строк с использованием join()
- Colorama: окрашивание текста в Python
- Генераторы данных
- Получение ID текущего процесса
- Установка Home Assistant
- Основы работы с базами данных в Python
- Строковое представление объектов
- Асинхронное программирование с asyncio
- Python Translator: создание локальных переводчиков
- Регистрация на TenChat
- Python: библиотеки и функции
- Создание комплексных чисел
- Сериализация данных в JSON с помощью json.dumps
- Распаковка с оператором *
- Создание лямбда-функций
- Работа с исключениями в Python
- Лямбда-функции в Python
- Работа со стеком в Python
- Преобразование в float
- Оператор «and» в Python
- Декораторы в Python
- Функция count() в Python
- Python Метод del.
- Поиск анаграмм с Counter
- Присвоение значений переменным в Python
- Частичное применение функций в Python
- Создание инструмента обнаружения плагиата
- Лимиты на ресурсы Python
- Разделение строки с помощью re.split()
- Преобразование чисел в слова
- Переопределение метода xor в Python
- Комплексные числа в Python
- Методы работы со списками
- Работа с часовыми поясами в Python
