Edge浏览器的语音模型怎么集成到python中使用

2025-07-23 01:09:25 8 分享链接 人工智能 开发笔记 python

edge-tts 是一个用于调用 Microsoft Edge 浏览器内置文本转语音（TTS）服务的 Python 库。它通过逆向工程 Edge 浏览器使用的语音合成 API，允许开发者在不依赖浏览器的情况下，直接在 Python 程序中使用微软的云语音服务。

主要特点

1. 高质量语音：使用微软的神经网络语音模型，生成自然流畅、富有情感的语音
2. 多语言支持：支持全球超过 100 种语言和方言
3. 丰富的语音选项：提供多种语音角色（男声/女声）和风格（如新闻、对话、客服等）
4. 语速/音调/音量调节：可精细控制语音的各种参数
5. 流式输出：支持将生成的语音直接输出到音频文件或流
6. 完全免费：无需 API 密钥，直接调用微软公共服务

安装方法

pip install edge-tts

基本用法

1. 简单文本转语音

import asyncio
import edge_tts

async def basic_tts():
    text = "你好，这是一个基本的文本转语音示例。"
    voice = "zh-CN-YunxiNeural"  # 中文语音模型
    output_file = "basic_output.mp3"
    
    communicate = edge_tts.Communicate(text, voice)
    await communicate.save(output_file)
    print(f"语音已保存到 {output_file}")

asyncio.run(basic_tts())

2. 自定义语音参数

async def advanced_tts():
    text = "这个示例展示了如何自定义语音参数。"
    voice = "zh-CN-XiaoxiaoNeural"  # 中文女性语音
    
    # 自定义语速、音调、音量
    communicate = edge_tts.Communicate(
        text=text,
        voice=voice,
        rate="+20%",  # 语速加快20%
        volume="+10%",  # 音量提高10%
        pitch="+5Hz"  # 音调提高5Hz
    )
    
    await communicate.save("advanced_output.mp3")

3. 获取可用语音列表

async def list_voices():
    voices = await edge_tts.VoicesManager.create()
    
    # 获取所有中文语音
    chinese_voices = voices.find(Language="zh-CN")
    
    print("可用的中文语音模型：")
    for voice in chinese_voices:
        print(f"ID: {voice['Name']}")
        print(f"  显示名称: {voice['FriendlyName']}")
        print(f"  性别: {voice['Gender']}")
        print(f"  本地名称: {voice['ShortName']}")
        print(f"  风格: {voice['StyleList']}")  # 支持的语音风格
        print("-" * 40)

支持的语言和语音

edge-tts 支持超过 100 种语言，包括但不限于：

• 中文：zh-CN（中国大陆）、zh-HK（中国香港）、zh-TW（中国台湾）
• 英语：en-US（美国）、en-GB（英国）、en-AU（澳大利亚）等
• 日语：ja-JP
• 韩语：ko-KR
• 法语：fr-FR、fr-CA
• 西班牙语：es-ES、es-MX
• 德语：de-DE
• 俄语：ru-RU

每个语言通常有多个语音模型可供选择（男声/女声），部分语音还支持特定的情感风格，如"开朗"、"悲伤"、"愤怒"等。

高级功能

1. SSML（语音合成标记语言）支持

async def ssml_example():
    # 使用SSML实现更复杂的语音控制
    ssml_text = """
    <speak version="1.0" xmlns="http://www.w3.org/2001/10/synthesis" xml:lang="zh-CN">
        <voice name="zh-CN-YunxiNeural">
            <prosody rate="+15%">这段文字的语速加快了15%。</prosody>
            <prosody volume="-10%">这段文字的音量降低了10%。</prosody>
            <emphasis level="strong">这段文字被强调了。</emphasis>
            <break time="1s" /> <!-- 1秒停顿 -->
            这是一个<sub alias="人工智能">AI</sub>语音示例。
        </voice>
    </speak>
    """
    
    # 注意：使用SSML时，text参数传入SSML文本，voice参数仍需指定
    communicate = edge_tts.Communicate(ssml_text, "zh-CN-YunxiNeural")
    await communicate.save("ssml_output.mp3")

2. 流式输出

async def stream_example():
    text = "这个示例展示了如何使用流式输出。"
    voice = "zh-CN-YunxiNeural"
    
    # 创建流式通信对象
    communicate = edge_tts.Communicate(text, voice)
    
    # 流式写入文件
    with open("stream_output.mp3", "wb") as file:
        async for chunk in communicate.stream():
            if chunk["type"] == "audio":
                file.write(chunk["data"])
            elif chunk["type"] == "WordBoundary":
                # 可以获取每个单词的时间戳
                print(f"Word: {chunk['text']}, Offset: {chunk['offset']}ms")

3. 长文本处理

async def long_text_processing():
    # 超长文本
    long_text = "这是一段非常长的文本..." * 500  # 假设这是一段很长的文本
    
    # 自动分段处理
    max_length = 2000  # 每段最大长度
    text_chunks = [long_text[i:i+max_length] for i in range(0, len(long_text), max_length)]
    
    for i, chunk in enumerate(text_chunks):
        output_file = f"long_text_part_{i+1}.mp3"
        communicate = edge_tts.Communicate(chunk, "zh-CN-YunxiNeural")
        await communicate.save(output_file)
        print(f"已生成第 {i+1}/{len(text_chunks)} 部分")

注意事项

1. 网络依赖：该库需要访问微软的云服务，因此需要稳定的网络连接
2. 使用限制：虽然没有明确的API调用限制，但过度频繁的请求可能会导致临时封禁
3. 语音模型更新：微软会定期更新语音模型，可能会导致某些语音ID变更
4. 本地使用：如果需要离线使用，建议考虑其他本地TTS引擎，如 pyttsx3

常见问题解答

1. Q: 为什么某些语音模型无法使用？
   A: 可能是语音ID拼写错误，或者微软已更新语音列表。建议使用 VoicesManager 动态获取可用语音。
2. Q: 生成的语音有杂音或不连贯？
   A: 可能是网络不稳定导致的。可以尝试重新生成，或降低长文本的分段长度。
3. Q: 是否可以在移动设备上使用？
   A: 理论上可以，但更适合在桌面或服务器环境中使用。移动应用建议直接使用平台原生的TTS API。

通过 edge-tts，你可以轻松为你的应用添加高质量的语音功能，无论是开发有声读物、语音助手还是其他交互式应用。