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最近先后在站点上线了两个纯前端的朗读工具：Read Aloud 和 智能朗读阅读器。两者都基于浏览器的 Web Speech API 实现，没有后端、没有上传、没有第三方语音服务。开发过程中踩了一些坑，也积累了一些可复用的经验，记录如下。

一、Web Speech API 基础

浏览器 TTS 的入口非常简洁：

const synth = window.speechSynthesis;
const utterance = new SpeechSynthesisUtterance(text);
synth.speak(utterance);

window.speechSynthesis 负责全局的语音队列，SpeechSynthesisUtterance 则是每一次发音的单元。在真正可用之前，建议先做兼容性判断：

if (!window.speechSynthesis) {
  alert('当前浏览器不支持 Web Speech API，无法使用朗读功能。');
  return;
}

目前 Safari、Chrome、Edge 等现代浏览器都支持该 API，但不同浏览器在语音质量、语音名、事件触发等方面差异明显，后面会详细说。

二、语音列表是异步加载的

第一次调用 speechSynthesis.getVoices() 时，返回的数组经常为空。这是因为浏览器需要异步加载系统语音包。

Seamless Communication

• ASR: Automatic speech recognition for 96 languages.
• S2ST: Speech-to-Speech translation from 100 source speech languages into 35 target speech languages.
• S2TT: Speech-to-text translation from 100 source speech languages into 95 target text languages.
• T2ST: Text-to-Speech translation from 95 source text languages into 35 target speech languages.
• T2TT: Text-to-text translation (MT) from 95 source text languages into 95 target text languages.

SeamlessM4T 概述

安装 [Seamless Communication][seamless_communication]

克隆仓库 git clone https://github.

该文档详细介绍了 2023年全国行业职业技能竞赛，涵盖了多个技术任务。任务一侧重于语音处理，通过Python代码展示了如何利用腾讯云API进行语音识别和语音合成，包括音频文件的Base64编码转换和请求参数配置，并输出了实际的识别结果。任务二则聚焦于语音模型，阐述了声学模型的初始化、加载预训练模型以及语音识别的整个流程，并提到了模型训练的配置。任务三涉及文本处理，通过requests库抓取网页内容，并利用re、BeautifulSoup和lxml.etree等工具进行网页内容解析和文本提取，同时展示了文本清洗、数据扩充以及使用Stanford CoreNLP进行中文分词、词性标注和命名实体识别。任务四是数据分析与可视化，展示了如何从Excel文件中读取急诊科就诊数据，并计算男女比例、每日就诊人数和各诊室就诊人数，最终通过matplotlib库生成饼状图、柱状图和折线图进行数据可视化。

2023年全国行业职业技能竞赛 第二届全国电子企业职业技能竞赛

任务一

任务1.1

任务1.2

PaddleSpeech

介绍

PaddleSpeech 是基于飞桨 PaddlePaddle 的语音方向的开源模型库，用于语音和音频中的各种关键任务的开发，包含大量基于深度学习前沿和有影响力的模型。

功能

• 语音识别
• 语音合成
• 声音分类
• 声纹提取
• 标点恢复
• 语音翻译

学习

• 飞桨PaddleSpeech语音技术课程
• 教程文档

安装

conda create -n paddlespeech python==3.10.9
conda activate paddlespeech

pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
pip install pytest-runner paddlespeech

pip install "numpy<1.24"

测试数据下载

wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav
wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/en.wav

FAQ paddlespeech asr --lang zh --input zh.