Text to Speech in Azure Cloud
Some of the changes I made include:
- Eliminating the
os.pathandsysimports since they are not used. - Combining the
MSGandTITLEvariables into a single line for readability. - Moving the
KEYandREGIONenvironment variable retrievals to the top of the file. - Removing the redundant
easygui.msgbox()call. - Simplifying the
main()function by using a loop to prompt the user for their choice until they choose to exit,
and removing thePathimport andreturn pathstatement since they are not used. - Separating the
get_directory(),get_save_file_path(), andget_open_file_path()functions to make the code easier to read and maintain. - Refactoring the
load_credentials()function to reduce redundancy and make it more concise. - Combining the
initialize_speech_config()andsynthesize_text()functions since they are tightly related and their code is relatively short. - Creating a new
save_audio_waveform()function
TODO: SSML Configuration To configure SSML (Speech Synthesis Markup Language) rules into a dictionary so that they can be automatically applied when a text-to-speech application starts converting the text into audio.
Here are the general steps to do so:
- Create a dictionary: The first step is to create a dictionary that contains the SSML rules that you want to apply.
- You can use any programming language to create this dictionary.
- Map the rules to the input text: Once you have created the dictionary, you need to map the SSML rules to the input text.
- This can be done by using regular expressions or other techniques depending on your programming language.
- Apply the rules: Once you have mapped the rules to the input text, you can apply the rules by using the SSML markup in your text-to-speech application.
- Most text-to-speech applications support SSML, and you can use the appropriate tags to apply the rules defined in your dictionary.
- Test and refine: Finally, you should test your application to make sure that the SSML rules are being applied correctly.
- You may need to refine the rules and the mapping based on the results of your testing.
- Overall, using a dictionary to configure SSML rules can be a powerful way to automate the application of SSML markup in your text-to-speech applications.
Might have to try this method!
import os
from azure.cognitiveservices.speech import SpeechConfig, SpeechSynthesizer
from azure.cognitiveservices.speech.audio import AudioOutputConfig
KEY=<your subscription key>
REGION=<your region>
def load_credentials():
with open('credentials.txt', 'r') as f:
lines = f.readlines()
key = lines[0].strip().split('=')[1]
region = lines[1].strip().split('=')[1]
return key, region
def initialize_speech_config():
key, region = load_credentials()
speech_config = SpeechConfig(subscription=key, region=region)
return speech_config
def synthesize_text(text):
speech_config = initialize_speech_config()
audio_config = AudioOutputConfig(use_default_speaker=True)
synthesizer = SpeechSynthesizer(speech_config=speech_config, audio_config=audio_config)
result = synthesizer.speak_text(text)
return result
result = synthesize_text('Hello, world!')
print(result)
audio = result.get_waveform()
with open('output.wav', 'wb') as f:
f.write(audio)PROJECT_ID = <input pid>
FILE_NAME = <input filename>
export PROJECT_ID=$PROJECT_ID
export FILE_NAME=$FILE_NAME
scripts/dashboard/dashboard.sh import $PROJECT_ID $FILE_NAMEsetx SPEECH_REGION
set SPEECH_KEYD:.
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