เกี่ยวกับ Codelab นี้
1 ภาพรวม
Text-to-Speech API ช่วยให้นักพัฒนาซอฟต์แวร์สร้างคำพูดที่เหมือนกับมนุษย์ได้ API จะแปลงข้อความเป็นรูปแบบเสียง เช่น WAV, MP3 หรือ Ogg Opus และยังรองรับอินพุตภาษามาร์กอัปการสังเคราะห์เสียง (SSML) เพื่อระบุการหยุดชั่วคราว ตัวเลข การจัดรูปแบบวันที่และเวลา และวิธีการออกเสียงอื่นๆ
ในบทแนะนำนี้ คุณจะมุ่งเน้นที่การใช้ Text-to-Speech API กับ Python
สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้
- วิธีตั้งค่าสภาพแวดล้อม
- วิธีแสดงรายการภาษาที่รองรับ
- วิธีแสดงรายการเสียงที่ใช้ได้
- วิธีการสังเคราะห์เสียงจากข้อความ
สิ่งที่คุณต้องมี
แบบสำรวจ
คุณจะใช้บทแนะนำนี้อย่างไร
คุณจะให้คะแนนประสบการณ์การใช้งาน Python อย่างไร
คุณจะให้คะแนนประสบการณ์การใช้งานบริการ Google Cloud อย่างไร
2 การตั้งค่าและข้อกำหนด
การตั้งค่าสภาพแวดล้อมตามเวลาที่สะดวก
- ลงชื่อเข้าใช้ Google Cloud Console และสร้างโปรเจ็กต์ใหม่หรือใช้โปรเจ็กต์ที่มีอยู่ซ้ำ หากยังไม่มีบัญชี Gmail หรือ Google Workspace คุณต้องสร้างบัญชี
- ชื่อโครงการคือชื่อที่แสดงของผู้เข้าร่วมโปรเจ็กต์นี้ เป็นสตริงอักขระที่ Google APIs ไม่ได้ใช้ โดยคุณจะอัปเดตวิธีการชำระเงินได้ทุกเมื่อ
- รหัสโปรเจ็กต์จะไม่ซ้ำกันในทุกโปรเจ็กต์ของ Google Cloud และจะเปลี่ยนแปลงไม่ได้ (เปลี่ยนแปลงไม่ได้หลังจากตั้งค่าแล้ว) Cloud Console จะสร้างสตริงที่ไม่ซ้ำกันโดยอัตโนมัติ ปกติแล้วคุณไม่สนว่าอะไรเป็นอะไร ใน Codelab ส่วนใหญ่ คุณจะต้องอ้างอิงรหัสโปรเจ็กต์ (โดยปกติจะระบุเป็น
PROJECT_ID) หากคุณไม่ชอบรหัสที่สร้างขึ้น คุณสามารถสร้างรหัสแบบสุ่มอื่นได้ หรือคุณจะลองดำเนินการเองแล้วดูว่าพร้อมให้ใช้งานหรือไม่ คุณจะเปลี่ยนแปลงหลังจากขั้นตอนนี้ไม่ได้และจะยังคงอยู่ตลอดระยะเวลาของโปรเจ็กต์ - สำหรับข้อมูลของคุณ ค่าที่ 3 คือหมายเลขโปรเจ็กต์ ซึ่ง API บางตัวใช้ ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับค่าทั้ง 3 ค่าได้ในเอกสารประกอบ
- ถัดไป คุณจะต้องเปิดใช้การเรียกเก็บเงินใน Cloud Console เพื่อใช้ทรัพยากร/API ของระบบคลาวด์ การใช้งาน Codelab นี้จะไม่มีค่าใช้จ่ายใดๆ หากมี หากต้องการปิดทรัพยากรเพื่อหลีกเลี่ยงการเรียกเก็บเงินที่นอกเหนือจากบทแนะนำนี้ คุณสามารถลบทรัพยากรที่คุณสร้างหรือลบโปรเจ็กต์ได้ ผู้ใช้ Google Cloud ใหม่มีสิทธิ์เข้าร่วมโปรแกรมช่วงทดลองใช้ฟรี$300 USD
เริ่มต้น Cloud Shell
แม้ว่าคุณจะดำเนินการ Google Cloud จากระยะไกลได้จากแล็ปท็อป แต่คุณจะใช้ Cloud Shell ใน Codelab ซึ่งเป็นสภาพแวดล้อมบรรทัดคำสั่งที่ทำงานในระบบคลาวด์
เปิดใช้งาน Cloud Shell
- คลิกเปิดใช้งาน Cloud Shell
จาก Cloud Console
หากเริ่มต้นใช้งาน Cloud Shell เป็นครั้งแรก คุณจะเห็นหน้าจอตรงกลางที่อธิบายว่านี่คืออะไร หากระบบแสดงหน้าจอตรงกลาง ให้คลิกต่อไป
การจัดสรรและเชื่อมต่อกับ Cloud Shell ใช้เวลาเพียงไม่กี่นาที
เครื่องเสมือนนี้โหลดด้วยเครื่องมือการพัฒนาทั้งหมดที่จำเป็น โดยมีไดเรกทอรีหลักขนาด 5 GB ถาวรและทำงานใน Google Cloud ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของเครือข่ายและการตรวจสอบสิทธิ์ได้อย่างมาก งานส่วนใหญ่ใน Codelab นี้สามารถทำได้โดยใช้เบราว์เซอร์
เมื่อเชื่อมต่อกับ Cloud Shell แล้ว คุณควรเห็นข้อความตรวจสอบสิทธิ์และโปรเจ็กต์ได้รับการตั้งค่าเป็นรหัสโปรเจ็กต์แล้ว
- เรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้ใน Cloud Shell เพื่อยืนยันว่าคุณได้รับการตรวจสอบสิทธิ์แล้ว
gcloud auth list
เอาต์พุตจากคำสั่ง
Credentialed Accounts
ACTIVE ACCOUNT
* <my_account>@<my_domain.com>
To set the active account, run:
$ gcloud config set account `ACCOUNT`
- เรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้ใน Cloud Shell เพื่อยืนยันว่าคำสั่ง gcloud รู้เกี่ยวกับโปรเจ็กต์ของคุณ
gcloud config list project
เอาต์พุตจากคำสั่ง
[core] project = <PROJECT_ID>
หากไม่ใช่ ให้ตั้งคำสั่งด้วยคำสั่งนี้
gcloud config set project <PROJECT_ID>
เอาต์พุตจากคำสั่ง
Updated property [core/project].
3 การตั้งค่าสภาพแวดล้อม
ก่อนที่จะเริ่มใช้ API การอ่านออกเสียงข้อความ ให้เรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้ใน Cloud Shell เพื่อเปิดใช้ API
gcloud services enable texttospeech.googleapis.com
คุณควรจะเห็นบางสิ่งเช่นนี้:
Operation "operations/..." finished successfully.
คุณสามารถใช้ API การอ่านออกเสียงข้อความได้แล้ว
ไปที่ไดเรกทอรีหน้าแรก
cd ~
สร้างสภาพแวดล้อมเสมือนของ Python เพื่อแยกทรัพยากร Dependency ต่อไปนี้
virtualenv venv-texttospeech
เปิดใช้งานสภาพแวดล้อมเสมือน
source venv-texttospeech/bin/activate
ติดตั้ง IPython และไลบรารีของไคลเอ็นต์ API การอ่านออกเสียงข้อความ
pip install ipython google-cloud-texttospeech
คุณควรจะเห็นบางสิ่งเช่นนี้:
... Installing collected packages: ..., ipython, google-cloud-texttospeech Successfully installed ... google-cloud-texttospeech-2.16.3 ...
ตอนนี้คุณพร้อมที่จะใช้ไลบรารีของไคลเอ็นต์ Text-to-Speech API แล้ว
ในขั้นตอนถัดไป คุณจะต้องใช้ล่าม Python แบบอินเทอร์แอกทีฟที่ชื่อ IPython ซึ่งคุณติดตั้งไว้ก่อนหน้านี้ เริ่มเซสชันโดยการเรียกใช้ ipython ใน Cloud Shell:
ipython
คุณควรจะเห็นบางสิ่งเช่นนี้:
Python 3.9.2 (default, Feb 28 2021, 17:03:44) Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information IPython 8.18.1 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help. In [1]:
คุณพร้อมส่งคำขอแรกและสร้างรายการภาษาที่รองรับแล้ว...
4 แสดงรายการภาษาที่รองรับ
ในส่วนนี้ คุณจะได้รับรายการภาษาที่รองรับทั้งหมด
คัดลอกโค้ดต่อไปนี้ลงในเซสชัน IPython
from typing import Sequence
import google.cloud.texttospeech as tts
def unique_languages_from_voices(voices: Sequence[tts.Voice]):
language_set = set()
for voice in voices:
for language_code in voice.language_codes:
language_set.add(language_code)
return language_set
def list_languages():
client = tts.TextToSpeechClient()
response = client.list_voices()
languages = unique_languages_from_voices(response.voices)
print(f" Languages: {len(languages)} ".center(60, "-"))
for i, language in enumerate(sorted(languages)):
print(f"{language:>10}", end="\n" if i % 5 == 4 else "")
โปรดใช้เวลาสักครู่เพื่อศึกษาโค้ดและดูว่าโค้ดใช้วิธีการไลบรารีของไคลเอ็นต์ list_voices ในการสร้างรายการภาษาที่รองรับอย่างไร
เรียกใช้ฟังก์ชัน
list_languages()
คุณควรจะได้รับรายการดังต่อไปนี้ (หรือใหญ่กว่า)
---------------------- Languages: 58 -----------------------
af-ZA am-ET ar-XA bg-BG bn-IN
ca-ES cmn-CN cmn-TW cs-CZ da-DK
de-DE el-GR en-AU en-GB en-IN
en-US es-ES es-US eu-ES fi-FI
fil-PH fr-CA fr-FR gl-ES gu-IN
he-IL hi-IN hu-HU id-ID is-IS
it-IT ja-JP kn-IN ko-KR lt-LT
lv-LV ml-IN mr-IN ms-MY nb-NO
nl-BE nl-NL pa-IN pl-PL pt-BR
pt-PT ro-RO ru-RU sk-SK sr-RS
sv-SE ta-IN te-IN th-TH tr-TR
uk-UA vi-VN yue-HK
รายการนี้จะแสดงภาษาและตัวแปรต่างๆ รวม 58 ภาษา เช่น
- ภาษาจีนและจีนกลางไต้หวัน
- ภาษาอังกฤษแบบออสเตรเลีย อังกฤษ อินเดีย และอเมริกัน
- ภาษาฝรั่งเศสจากแคนาดาและฝรั่งเศส
- ภาษาโปรตุเกสจากบราซิลและโปรตุเกส
รายการนี้จะไม่ได้รับการกำหนดตายตัวและเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ เมื่อมีเสียงใหม่พร้อมให้ใช้งาน
สรุป
ขั้นตอนนี้ช่วยให้คุณระบุภาษาที่รองรับได้
5 แสดงรายการเสียงที่ใช้ได้
ในส่วนนี้ คุณจะได้รับรายการเสียงที่ให้บริการในภาษาต่างๆ
คัดลอกโค้ดต่อไปนี้ลงในเซสชัน IPython
import google.cloud.texttospeech as tts
def list_voices(language_code=None):
client = tts.TextToSpeechClient()
response = client.list_voices(language_code=language_code)
voices = sorted(response.voices, key=lambda voice: voice.name)
print(f" Voices: {len(voices)} ".center(60, "-"))
for voice in voices:
languages = ", ".join(voice.language_codes)
name = voice.name
gender = tts.SsmlVoiceGender(voice.ssml_gender).name
rate = voice.natural_sample_rate_hertz
print(f"{languages:<8} | {name:<24} | {gender:<8} | {rate:,} Hz")
โปรดใช้เวลาสักครู่เพื่อศึกษาโค้ดและดูว่าโค้ดใช้วิธีการไลบรารีของไคลเอ็นต์ list_voices(language_code) เพื่อแสดงรายการเสียงที่ใช้ได้สำหรับภาษานั้นๆ อย่างไร
ดูรายการเสียงภาษาเยอรมันที่พร้อมใช้งาน ดังนี้
list_voices("de")
คุณควรจะเห็นบางสิ่งเช่นนี้:
------------------------ Voices: 20 ------------------------ de-DE | de-DE-Neural2-A | FEMALE | 24,000 Hz de-DE | de-DE-Neural2-B | MALE | 24,000 Hz ... de-DE | de-DE-Standard-A | FEMALE | 24,000 Hz de-DE | de-DE-Standard-B | MALE | 24,000 Hz ... de-DE | de-DE-Studio-B | MALE | 24,000 Hz de-DE | de-DE-Studio-C | FEMALE | 24,000 Hz de-DE | de-DE-Wavenet-A | FEMALE | 24,000 Hz de-DE | de-DE-Wavenet-B | MALE | 24,000 Hz ...
มีเสียงผู้หญิงและผู้ชายหลายแบบ รวมถึงเสียงมาตรฐาน, WaveNet, Neural2 และ Studio:
- เสียงมาตรฐานจะสร้างขึ้นโดยอัลกอริทึมการประมวลผลสัญญาณ
- เสียงของ WaveNet, Neural2 และ Studio เป็นเสียงที่มีคุณภาพสูงกว่าซึ่งสังเคราะห์โดยโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง ทำให้ฟังดูเป็นธรรมชาติมากขึ้น
ต่อไปก็ฟังรายการเสียงภาษาอังกฤษที่พร้อมให้บริการ ดังนี้
list_voices("en")
ซึ่งคุณควรจะเห็นสิ่งต่อไปนี้
------------------------ Voices: 90 ------------------------ en-AU | en-AU-Neural2-A | FEMALE | 24,000 Hz ... en-AU | en-AU-Wavenet-A | FEMALE | 24,000 Hz ... en-GB | en-GB-Neural2-A | FEMALE | 24,000 Hz ... en-GB | en-GB-Wavenet-A | FEMALE | 24,000 Hz ... en-IN | en-IN-Standard-A | FEMALE | 24,000 Hz ... en-IN | en-IN-Wavenet-A | FEMALE | 24,000 Hz ... en-US | en-US-Neural2-A | MALE | 24,000 Hz ... en-US | en-US-News-K | FEMALE | 24,000 Hz ... en-US | en-US-Standard-A | MALE | 24,000 Hz ... en-US | en-US-Studio-M | MALE | 24,000 Hz ... en-US | en-US-Wavenet-A | MALE | 24,000 Hz ...
นอกจากจะมีเสียงที่หลากหลายในเพศและคุณภาพที่ต่างกันแล้ว ยังมีสำเนียงที่หลากหลายให้เลือกอีกด้วย ได้แก่ อังกฤษแบบออสเตรเลีย อังกฤษ อินเดีย และอเมริกัน
ใช้เวลาสักครู่เพื่อทำรายการเสียงที่ใช้ได้กับภาษาและตัวแปรที่คุณต้องการ (หรือทุกเสียง) ดังนี้
list_voices("fr")
list_voices("pt")
list_voices()
สรุป
ขั้นตอนนี้ช่วยให้คุณแสดงรายการเสียงที่ใช้ได้ อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับเสียงและภาษาที่รองรับ
6 สังเคราะห์เสียงจากข้อความ
คุณใช้ API การอ่านออกเสียงข้อความเพื่อแปลงสตริงเป็นข้อมูลเสียงได้ คุณสามารถกำหนดค่าเอาต์พุตของการสังเคราะห์เสียงได้หลายวิธี ซึ่งรวมถึงการเลือกเสียงที่ไม่ซ้ำกันหรือการปรับเอาต์พุตในระดับระดับเสียง ระดับเสียง อัตราการพูด และอัตราการสุ่มตัวอย่าง
คัดลอกโค้ดต่อไปนี้ลงในเซสชัน IPython
import google.cloud.texttospeech as tts
def text_to_wav(voice_name: str, text: str):
language_code = "-".join(voice_name.split("-")[:2])
text_input = tts.SynthesisInput(text=text)
voice_params = tts.VoiceSelectionParams(
language_code=language_code, name=voice_name
)
audio_config = tts.AudioConfig(audio_encoding=tts.AudioEncoding.LINEAR16)
client = tts.TextToSpeechClient()
response = client.synthesize_speech(
input=text_input,
voice=voice_params,
audio_config=audio_config,
)
filename = f"{voice_name}.wav"
with open(filename, "wb") as out:
out.write(response.audio_content)
print(f'Generated speech saved to "{filename}"')
โปรดใช้เวลาสักครู่เพื่อศึกษาโค้ดและดูว่าโค้ดใช้วิธีการไลบรารีของไคลเอ็นต์ synthesize_speech ในการสร้างข้อมูลเสียงและบันทึกเป็นไฟล์ wav อย่างไร
ตอนนี้ ให้สร้างประโยคที่มีสำเนียงต่างๆ 2-3 สำเนียง:
text_to_wav("en-AU-Neural2-A", "What is the temperature in Sydney?")
text_to_wav("en-GB-Neural2-B", "What is the temperature in London?")
text_to_wav("en-IN-Wavenet-C", "What is the temperature in Delhi?")
text_to_wav("en-US-Studio-O", "What is the temperature in New York?")
text_to_wav("fr-FR-Neural2-A", "Quelle est la température à Paris ?")
text_to_wav("fr-CA-Neural2-B", "Quelle est la température à Montréal ?")
คุณควรจะเห็นบางสิ่งเช่นนี้:
Generated speech saved to "en-AU-Neural2-A.wav" Generated speech saved to "en-GB-Neural2-B.wav" Generated speech saved to "en-IN-Wavenet-C.wav" Generated speech saved to "en-US-Studio-O.wav" Generated speech saved to "fr-FR-Neural2-A.wav" Generated speech saved to "fr-CA-Neural2-B.wav"
หากต้องการดาวน์โหลดไฟล์ที่สร้างขึ้นทั้งหมดพร้อมกัน คุณสามารถใช้คำสั่ง Cloud Shell จากสภาพแวดล้อม Python ได้ ดังนี้
!cloudshell download *.wav
ตรวจสอบความถูกต้องและเบราว์เซอร์ของคุณจะดาวน์โหลดไฟล์ดังนี้
เปิดแต่ละไฟล์และฟังผลลัพธ์
สรุป
ในขั้นตอนนี้ คุณใช้ Text-to-Speech API เพื่อแปลงประโยคเป็นไฟล์ wav เสียงได้ อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับการสร้างไฟล์เสียงแบบเสียง
7 ยินดีด้วย
คุณได้เรียนรู้วิธีใช้ API การอ่านออกเสียงข้อความโดยใช้ Python เพื่อสร้างเสียงพูดที่เหมือนมนุษย์แล้ว
ล้างข้อมูล
หากต้องการล้างสภาพแวดล้อมในการพัฒนาซอฟต์แวร์ ให้ดำเนินการดังนี้จาก Cloud Shell
- หากคุณยังอยู่ในเซสชัน IPython ให้กลับไปที่ Shell:
exit - หยุดใช้สภาพแวดล้อมเสมือนของ Python:
deactivate - ลบโฟลเดอร์สภาพแวดล้อมเสมือน:
cd ~ ; rm -rf ./venv-texttospeech
หากต้องการลบโปรเจ็กต์ Google Cloud จาก Cloud Shell ให้ทำดังนี้
- เรียกข้อมูลรหัสโปรเจ็กต์ปัจจุบัน:
PROJECT_ID=$(gcloud config get-value core/project) - ตรวจสอบว่านี่คือโปรเจ็กต์ที่คุณต้องการลบ:
echo $PROJECT_ID - ลบโปรเจ็กต์:
gcloud projects delete $PROJECT_ID
ดูข้อมูลเพิ่มเติม
- ทดสอบเดโมในเบราว์เซอร์ที่ https://cloud.google.com/text-to-speech
- เอกสารประกอบการอ่านออกเสียงข้อความ: https://cloud.google.com/text-to-speech/docs
- Python บน Google Cloud: https://cloud.google.com/python
- ไลบรารีไคลเอ็นต์ Cloud สำหรับ Python: https://github.com/googleapis/google-cloud-python
ใบอนุญาต
ผลงานนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตทั่วไปครีเอทีฟคอมมอนส์แบบระบุแหล่งที่มา 2.0