AVSpeechUtterance (SwiftUI 中文文档手册）

最新推荐文章于 2025-05-31 20:44:59 发布
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分类专栏： SwiftUI 中文文档与手册
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版权

AVSpeechUtterance

用于合成语音的文本以及影响语音的参数。

class AVSpeechUtterance : NSObject

总览

一个目的是语音合成的基本单元。AVSpeechUtterance

要合成语音，请创建带有文本的实例。您可以更改语音的语音，速率，音量或延迟参数。将语音传递到的实例以开始语音，或者如果合成器已经在讲话，则将其排队以便稍后讲话。AVSpeechUtteranceAVSpeechSynthesizer

您可以选择是否以及如何将正文拆分为多种语音。因为发声可以控制语音参数，所以您可以将文本分成需要不同参数的部分。例如，您可以通过提高音调和降低发声相对于其他单词的强度来强调句子，或者可以通过将每个句子置于前导或尾随延迟的发音中来在句子之间引入停顿。

设置并使用，以在合成器开始或结束发声时接收通知。在较长的文本中为每个有意义的单元创建语音，以便在语音进行时接收通知。AVSpeechSynthesizerDelegate

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实战需求 SwiftUI iOS 精品完整项目之学习类日本片假名App(教程含源码) 有助于记忆日本音节平假名和片假名。 本文价值与收获 看完本文后，您将能够作出下面的界面 看完本文您将掌握的技能 额外的片假名的单独选择器。 本地化为英语和西班牙语。 改进的假名字体。 设置自定义字体 .font(.custom("YuKyo-Medium", size: 100)) 机器发音 AVSpeechSynthesizer if vm.audio { synthesiz
Xcode如何删除swift package dependencies依赖
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使用SwiftUI开发一个文字转语音的朗读器
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我们创建了一个带有文本输入框和播放按钮的用户界面，并通过AVSpeechSynthesizer库将输入的文本转换为语音并播放出来。打开Xcode并选择"Create a new Xcode project"，然后选择"App"模板，并点击"Next"。在接下来的界面中，填写项目的名称，并选择SwiftUI作为用户界面。在本文中，我们将介绍如何使用SwiftUI和AVSpeechSynthesizer库来开发一个文字转语音的朗读器。通过这个朗读器，我们可以将输入的文本转换为语音并播放出来。
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SwiftUI 语音合成与语言识别教程之 04 语音合成 Speech Synthesiss是什么
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SwiftUI与Speech：语音识别和合成
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目的是教会大家如何在SwiftUI应用中使用Speech框架来实现语音识别和合成功能。范围涵盖了从基础概念的理解到实际项目的开发，让大家能够独立完成一个具备语音交互功能的SwiftUI应用。本文首先介绍相关术语和概念，然后引入核心概念并解释它们之间的关系，接着给出核心算法原理和操作步骤，通过项目实战详细展示代码实现，探讨实际应用场景，推荐相关工具和资源，最后分析未来趋势与挑战，并进行总结和提出思考题。SwiftUI。
AVSpeechSynthesizer详解
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介绍 从IOS5开始，IOS系统已经在siri上集成了语音合成的功能，但是是私有API。但是在IOS7，新增了一个简单的API----AVSpeechSynthesizer来做这件事情。 案列如下： #import "SpeechSynthesisViewController.h" #import @property (nonatomic, strong) AVSpeechSy
自己用html + js 一百行代码做一个朗读器
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感谢内容提供者：金牛区吴迪软件开发工作室 文章目录 前言 一、设置语言和朗读人员 二、设置音高【不是声音大小】 三、设置音速 四、设置声音大小 五、添加暂停和恢复播放功能 六、完整代码 前言 因为笔者最近在学习英语，所以才想找一个朗读器跟着一起念着读，结果没找到在线朗读器，没办法。。。只有自己动手做一个了，老话说的好：自己动手，丰衣足食~ 先给大家看下最终效果【没管样式哈~，只是保证有个结构和功能正常，样式可以自己画一画！】 废话不多说，代码开整！ 一、设置语言和朗读人员 我们需要获取到支.
AVSpeech – 视听语音数据集.torrent
06-20
AVSpeech是一个新的，大规模的视听数据集，包括语音视频剪辑没有干扰的背景噪声。视频片段长3-10秒，每个片段中可听到的声音都属于一个说话的人，在视频中可以看到。总的来说，这个数据集包含了大约4700个小时的视频片段，来自于YouTube上总共290k个视频，涵盖了各种人、语言和面部姿势。
AVSpeech数据集
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AVSpeech是一个大规模视听数据集，包含没有干扰背景信号的语音片段。这些片段的长度各不相同，长度在 3 到 10 秒之间，并且在每个片段中，视频中唯一可见的面孔和配乐中可听到的声音属于单个说话者。该数据集总共包含大约 4700 小时的视频片段，涉及大约 150,000 个不同的说话者，涵盖各种人物、语言和面部姿势。 我们提供两个 csv 文件供下载： train.csv (128MB) - 来自 270k 视频的一组视频片段注释。 test.csv (9MB) - 来自一组单独的 22k 视频的一组视频片段注释。 csv文件的格式如下： YouTube ID、开始片段、结束片段、X 坐标、Y 坐标 其中 X,Y 坐标标记了片段开头帧中说话者脸部的中心点，相对于帧大小进行标准化，其中 (0.0, 0.0) 对应于左上角，(1.0, 1.0) 对应于左上角到右下角。 训练集和测试集具有不相交的扬声器。
AVSpeech视听语音数据集
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AVSpeech 是一个新的、大规模的视听数据集，包括没有干扰的背景噪音的语音视频片段。这些片段的长度为 3-10 秒，在每个片段中，原声带中的听到的声音，属于视频中可看见的唯一在说话的人。 该数据集包含大约 4700 小时的视频片段，来自 29 万个 YouTube 视频，涵盖了各种各样的人、语言和面部姿势。
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使用PySimpleGUI和pyttsx3实现语音朗读的程序
Swift 实现iOS文字转语音
weixin_34066347的博客
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AVSpeechSynthesis
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10-17 3131
前言 当前的APP的查询都是使用手动输入，不仅效率低，而且查询的语句的限制比较大，不能够方便的扩展。如果能方便的扩展查询语句，那么APP的使用就会有很大的灵活性。可以设计各种问句和语句，可以方便的和用户进行交互。在这里使用了olami平台提供的语音平台接口，很方便的实现了查询语句的扩展，而且可以返回需要的结果。同时，Olami平台也提供了完整的语音识别功能，再结合iOS 提供的AVSpeechSy
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