文字轉語音(書到有聲書)
是否曾經希望您可以在不犧牲寶貴的閱讀時間的情況下享受您最喜愛的書籍? 我們很多人都面臨這種困境。我們有想讀的書,但生活卻阻礙了我們。
以下是一些常見的挑戰:
- 聽有聲書是繁忙日程中的便捷選擇。
- 閱讀通常需要集中註意力和保持固定的姿勢,這使得同時處理多項任務變得困難。
- 同時購買文字和音訊版本可能會很昂貴,而純音訊版本並不總是理想的。
幸運的是,有一個簡單的編碼解決方案可以將您現有的電子書免費轉換為有聲讀物。
解:gTTS
Python 函式庫 gTTS
提供了一種從文字產生語音的簡單方法。
gTTS 是什麼?
gTTS
利用 Google 翻譯的文字轉語音 API。 它是一款支援多種語言和 MP3 輸出的多功能工具,非常適合有聲讀物、自動訊息和輔助功能應用程式。
gTTS 主要功能:
- 多語言支援:將文字轉換為多種語言的語音,包括英語、西班牙語、法語等。
-
地區口音: 透過指定頂級域 (TLD)(如
.com
、.co.uk
或.co.in
。 來微調口音)
-
可調速度:
slow
參數可讓您控制語速以提高理解能力。
範例:文字轉語音
這是一個簡單的程式碼片段:
from gtts import gTTS # Text to convert text = "Hello, welcome to the world of text-to-speech!" # Create gTTS object speech = gTTS(text=text, lang='en', tld='com', slow=False) # Save as MP3 speech.save("output.mp3") print("Audio file 'output.mp3' created successfully.")
簡化的解決方案:現成的儲存庫
為了更方便,我創建了一個儲存庫來簡化使用文字轉語音將 .epub
和 .fb2
檔案轉換為 MP3 有聲讀物的過程。
立即開始欣賞音頻格式的電子書!
以上是文字轉語音(書到有聲書)的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

Python在自動化、腳本編寫和任務管理中表現出色。 1)自動化:通過標準庫如os、shutil實現文件備份。 2)腳本編寫:使用psutil庫監控系統資源。 3)任務管理:利用schedule庫調度任務。 Python的易用性和豐富庫支持使其在這些領域中成為首選工具。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優
