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1.ogg是语音压缩源码语音压缩源码什么？
2.语音编解码WMA(Windows Media Audio)
3.最小的语音合成软件代码解析-SAM
4.中文语音生成网络vits-chinese运行实战

ogg是什么？

       以ogg播放器为例，安卓打开ogg的语音压缩源码语音压缩源码方法如下：

       1、首先需要在手机上安装支持ogg播放器。语音压缩源码语音压缩源码

       2、语音压缩源码语音压缩源码然后点击ogg文件，语音压缩源码语音压缩源码选择打开即可。语音压缩源码语音压缩源码源码编辑器源码画笔

       Ogg全称为OGGVobis（oggVorbis），语音压缩源码语音压缩源码是语音压缩源码语音压缩源码一种新的音频压缩格式，类似于MP3等的语音压缩源码语音压缩源码音乐格式。可以纳入各式各样自由和开放源代码的语音压缩源码语音压缩源码编解码器，包含音效、语音压缩源码语音压缩源码视频、语音压缩源码语音压缩源码文字（字幕）与元数据的语音压缩源码语音压缩源码处理。Ogg是语音压缩源码语音压缩源码完全免费、开放和没有专利限制的语音压缩源码语音压缩源码。OggVorbis文件的cms咖啡网站源码扩展名为OGG。Ogg文件格式可以不断地进行大小和音质的改良，而不影响旧有的编码器或播放器。在Ogg的多媒体框架下，Theora提供有损的图像层面，而通常用音乐导向的Vorbis编解码器作为音效层面。针对语音设计的压缩编解码器Speex和无损的音效压缩编解码器FLAC与OggPCM也可能作为音效层面使用。

语音编解码WMA(Windows Media Audio)

       音频编解码技术中，Windows Media Audio (WMA) 是由微软公司制定的一种音频格式，其特点是专注于压缩效率。WMA的频宽需求在至kbps之间，压缩比例可达到倍，这使得在比特率低于K时，WMA在同等有损编码格式中的表现极为出色，展现出卓越的音质和文件大小优势。

       然而，苹果cms宝塔源码当比特率提升至K以上时，WMA的音质提升并不明显，音质损失开始增大。这是一个显著的转折点，表明WMA在追求更高比特率时的性价比逐渐下降。另外，WMA标准并非开放源码，而是微软的专有技术，这意味着在使用上存在一定的限制。

       WMA在VoIP(语音通话)领域得到了广泛应用，其版税采取按个收取的方式，这可能对版权和商业使用有一定影响。WMA之所以能迅速获得认可，主要得益于其在压缩比和音质上的优秀表现，尤其是楔形线画法源码在较低采样频率下仍能保证较高的音质，以及与Windows MediaPlayer的无缝集成，使得播放体验良好。

最小的语音合成软件代码解析-SAM

       SAM（Software Automatic Mouth）是一款体积小巧的语音合成软件，纯软件性质，商业用途，离线运行无需联网。它由c语言编写，编译后文件大小约为kB，支持在Windows、Linux、esp、esp上编译使用。原源代码非公开，但有网站提供反编译后的c源代码。此软件可以在线测试效果，顺德小程序源码用户输入文字即可体验语音合成功能。

       SAM软件的说明书提供了详细的使用指南。网站上同时介绍了软件的分析过程，以及esp上的移植代码。对于代码关键部分的分析，主要集中在SAM中的个音素上。音素按0-编号，每个音素都有特定属性，如ID、名称、正常长度、重音长度、共振峰频率和幅度等。音素名称由1-2个字符组成，存储在phonemeNameTable1和phonemeNameTable2中。phonemeLengthTable表示音素的默认长度，单位为帧，约ms。音素分为三类，并有特定的频率和幅度数据。

       SAM的关键函数依次执行，上一个函数的输出为下一个函数的输入。主要函数包括TextToPhonemes、PhonemeStr2PhonemeIdx、RenderAll、CreateFrames和ProcessFrames2Buffer。这些函数负责从文本到音素的转换、音素索引和长度的获取、所有音素的渲染、频率和幅度数据的生成以及帧处理等核心操作。语音合成的关键代码位于processframes.c文件中，通过公式计算生成波形，涉及元音、浊辅音的合成，以及清辅音的直接读取文件处理。如果音素的flags属性不为0，则将根据特定条件添加部分录音内容，决定是否合成浊辅音。

中文语音生成网络vits-chinese运行实战

       一 环境配置

       在一台笔记本上，使用pycharm完成conda env环境的搭建，安装pip依赖项miniconda3。若遇到安装WeTextProcessing时出现依赖pynini安装失败的问题，请在conda环境中执行命令conda install -c conda-forge pynini，之后再执行pip install WeTextProcessing。完成环境配置后，直接在cpu上运行工程代码。

       二 工程代码路径

       工程代码包含依赖模型、底模文件、标贝数据集和修改后文件，直接在cpu上运行，节省调试时间。工程文件压缩后总大小为3.G，扫码支付后获得百度网盘下载链接，自行下载。

       三 模型原理

       vits-chinese是在vits网络基础上的改进，将音频短时帧傅里叶变换作为输入spec，speaker id作为输入sid，与原网络保持一致。

       四 训练

       目标是新增speaker:Arik的语音训练，使用标贝数据集进行。亦可基于标贝数据集的label，自录语音制作数据集。关键步骤包括数据重采样、规范化label、数据预处理、数据调试以及启动训练。

       重采样：使用python脚本完成数据重采样。

       规范化label：通过python脚本处理数据集中的label。

       数据预处理：配置json文件，处理数据。

       数据调试：执行python脚本检查数据处理结果。

       启动训练：在指定目录下运行训练脚本。

       五 推理

       使用python脚本进行推理，输入配置文件和模型路径，执行推理过程。输出音频效果如示例所示，训练4个周期后，语音音色接近Arik，收敛效果优于so-vits-svc模型，推荐作为中文语音转换的标杆模型。

       附：该工程代码基于vits-chinese，源码地址：github.com/PlayVoice/vi...