OTP语音芯片和TTS语音芯片的差异性

2023-11-23 03:30
文章标签 芯片 语音 差异性 otp tts

本文主要是介绍OTP语音芯片和TTS语音芯片的差异性,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

OTP(One-Time Programmable)语音芯片和TTS(Text-to-Speech)语音芯片是两种不同类型的声音处理芯片。OTP主要用于播放预录声音片段,而TTS则根据文本实时生成语音。OTP的灵活性较弱,适用于固定声音输出,TTS则更灵活且可定制,适用于多种场景。选择合适的语音芯片需根据应用需求。

1. 输出功能的不同:OTP语音芯片是一种预记录芯片,在芯片制造过程中被编程以包含预先录制和存储的声音样本。它可以直接输出这些预先录制的声音,通常用于播放预定的语音片段或声效。而TTS语音芯片是一个根据输入的文本生成语音的合成器。它能够将文本转化为人工智能生成的自然语音输出。

2. 灵活性的强弱:OTP语音芯片的声音内容是固定在,通常只能播放所预先录制的声音样本;用户无法再次对其更改。相比之下,TTS语音芯片具有更大的灵活性,可以根据用户输入的不同文本实时合成不同的语音。

3. 定制性的高低:TTS语音芯片通常支持多种语音合成引擎和参数设置,可以根据用户需求进行定制,定制性较强,可以满足不同的声音风格和方案需求。相比之下,OTP语音芯片的声音内容在制造过程中被固定下来,无法进行定制。

4. 产品适用场景的不同:OTP语音芯片主要用于一些特定的应用场景,如玩具、电子产品中的声效播放、定制化的声音提醒等。而TTS语音芯片则更广泛地应用于语音合成、语音交互、自动语音识别等领域。它可以根据需求实时合成不同的语音输出。

总体而言,OTP语音芯片用于播放预先录制的声音片段,适用于固定且简单的声音输出需求,而TTS语音芯片能够根据文本实时合成语音,适用于需要灵活和可定制的语音合成场景。需要根据具体的应用需求来选择合适的语音芯片。

这篇关于OTP语音芯片和TTS语音芯片的差异性的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/415029

相关文章

阿里开源语音识别SenseVoiceWindows环境部署

SenseVoice介绍 SenseVoice 专注于高精度多语言语音识别、情感辨识和音频事件检测多语言识别: 采用超过 40 万小时数据训练,支持超过 50 种语言,识别效果上优于 Whisper 模型。富文本识别:具备优秀的情感识别,能够在测试数据上达到和超过目前最佳情感识别模型的效果。支持声音事件检测能力,支持音乐、掌声、笑声、哭声、咳嗽、喷嚏等多种常见人机交互事件进行检测。高效推

让树莓派智能语音助手实现定时提醒功能

最初的时候是想直接在rasa 的chatbot上实现,因为rasa本身是带有remindschedule模块的。不过经过一番折腾后,忽然发现,chatbot上实现的定时,语音助手不一定会有响应。因为,我目前语音助手的代码设置了长时间无应答会结束对话,这样一来,chatbot定时提醒的触发就不会被语音助手获悉。那怎么让语音助手也具有定时提醒功能呢? 我最后选择的方法是用threading.Time

AI(文生语音)-TTS 技术线路探索学习:从拼接式参数化方法到Tacotron端到端输出

AI(文生语音)-TTS 技术线路探索学习:从拼接式参数化方法到Tacotron端到端输出 在数字化时代,文本到语音(Text-to-Speech, TTS)技术已成为人机交互的关键桥梁,无论是为视障人士提供辅助阅读,还是为智能助手注入声音的灵魂,TTS 技术都扮演着至关重要的角色。从最初的拼接式方法到参数化技术,再到现今的深度学习解决方案,TTS 技术经历了一段长足的进步。这篇文章将带您穿越时

基于人工智能的智能家居语音控制系统

目录 引言项目背景环境准备 硬件要求软件安装与配置系统设计 系统架构关键技术代码示例 数据预处理模型训练模型预测应用场景结论 1. 引言 随着物联网(IoT)和人工智能技术的发展,智能家居语音控制系统已经成为现代家庭的一部分。通过语音控制设备,用户可以轻松实现对灯光、空调、门锁等家电的控制,提升生活的便捷性和舒适性。本文将介绍如何构建一个基于人工智能的智能家居语音控制系统,包括环境准备

LLM系列 | 38:解读阿里开源语音多模态模型Qwen2-Audio

引言 模型概述 模型架构 训练方法 性能评估 实战演示 总结 引言 金山挂月窥禅径,沙鸟听经恋法门。 小伙伴们好,我是微信公众号《小窗幽记机器学习》的小编:卖铁观音的小男孩,今天这篇小作文主要是介绍阿里巴巴的语音多模态大模型Qwen2-Audio。近日,阿里巴巴Qwen团队发布了最新的大规模音频-语言模型Qwen2-Audio及其技术报告。该模型在音频理解和多模态交互

【阅读文献】一个使用大语言模型的端到端语音概要

摘要 ssum框架(Speech Summarization)为了 从说话人的语音提出对应的文本二题出。 ssum面临的挑战: 控制长语音的输入捕捉 the intricate cross-mdoel mapping 在长语音输入和短文本之间。 ssum端到端模型框架 使用 Q-Former 作为 语音和文本的中介连接 ,并且使用LLMs去从语音特征正确地产生文本。 采取 multi-st

在亚马逊云科技上利用Graviton4代芯片构建高性能Java应用(上篇)

简介 在AI迅猛发展的时代,芯片算力对于模型性能起到了至关重要的作用。一款能够同时兼具高性能和低成本的芯片,能够帮助开发者快速构建性能稳定的生成式AI应用,同时降低开发成本。今天小李哥将介绍亚马逊推出的4代高性能计算处理器Gravition,带大家了解如何利用Graviton芯片为Java生成式AI应用提高性能、优化成本。 本篇文章将介绍如何在云平台上创建Graviton芯片服务器,并在Gra

2024年AI芯片峰会——边缘端侧AI芯片专场

概述 正文 存算一体,解锁大模型的边端侧潜力——信晓旭 当下AI芯片的亟需解决的问题 解决内存墙问题的路径 产品 面向大模型的国产工艺边缘AI芯片创新与展望——李爱军 端侧AI应用“芯”机遇NPU加速终端算力升级——杨磊 边缘端的大模型参数量基本小于100B AI OS:AI接口直接调用AI模型完成任务 具身智能的大脑芯片 大模

【语音告警】博灵智能语音报警灯JavaScript循环播报场景实例-语音报警灯|声光报警器|网络信号灯

功能说明 本文将以JavaScript代码为实例,讲解如何通过JavaScript代码调用博灵语音通知终端 A4实现声光语音告警。主要博灵语音通知终端如何实现无线循环播报或者周期播报的功能。 本代码实现HTTP接口的声光语音播报,并指定循环次数、播报内容。由于通知终端采用TTS语音合成技术,所以本次案例中无需预先录制音频。 代码实战 为了通过JavaScript调用博灵语音通知终端,实现HT

2024年AI芯片峰会——AI芯片架构创新专场

概述 2024年9月7日于北京举行。 官方链接: 大会官网 正文 对存内计算的思考——戴瑾 面向边缘端大语言模型的RPP架构芯片与落地实践——李原 LLM推理端的特征 边缘计算的特征 来源《联想集团边缘计算白皮书》出炉 Llama2计算过程举例 RPP架构 RPP软件栈 RPP的PPA AI 芯片架构创新开启打算里第二增长曲