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"
- Добавление элементов в список: append() vs extend()
- Разделение строки в Python
- Работа с файловой системой в Python
- Атрибуты класса и экземпляра
- Работа с атрибутом dict
- Метод radd для пользовательских чисел
- Тестирование с responses
- Методы split() и join() — Python строк.
- Карта бомбоубежищ в Москве и Питере
- Пропуск начальных строк с помощью dropwhile()
- Метод join() для объединения элементов строки
- Применение функции к каждому элементу списка
- Конвертация текстовых чисел с помощью Numerizer
- Функция zip() в Python
- Пространство имен в Python
- Метод __irshift__ для побитового сдвига вправо
- Удаление ресурса в Python
- Метод Enumerate() для списков
- Работа с IP-адресами в Python
- Замена подстроки
- Введение в PyTorch
- Возврат нескольких значений
- Открытие, чтение и закрытие файла
- Особенности запятых в Python
- Управление контекстом выполнения кода
- Проверка класса объекта
- Создание графиков в терминале
- Разделение строки на пары ключ-значение.
- Создание вложенных циклов for
- Справка по импортированным модулям
- Отображение HTML кода в Python
- Генератор списка в Python
- Генераторы в Python
- Метод join() для объединения строк
- Измерение потребления памяти при сортировке
- Применение функции map() с лямбда-функциями
- Атрибуты класса и экземпляра в Python
- Описание скриптов в README
- Проверка надежности пароля на Python
- Метод ior для битовых операций
- Таймер обратного отсчета
- Оператор in для Python
- Непрерывная проверка в Python
- Группировка элементов в словарь
- Подсказки при вводе данных в Python
- Операторы увеличения и уменьшения переменной
- Форматирование строк в Python.
