网站模板王,计算机网络技术就业方向工资,asp网站后台制作,哈尔滨网站制作建设上一讲里，我们通过 Whisper 模型，让 AI“听懂”了我们在说什么。我们可以利用这个能力，让 AI 替我们听播客、做小结。不过，这只是我们和 AI 的单向沟通。那我们能不能更进一步，让 AI 不仅能“听懂”我们说的话，通过 ChatGPT 去回答我们问的问题，最后还能让 AI 把这些内容…上一讲里，我们通过 Whisper 模型，让 AI“听懂”了我们在说什么。我们可以利用这个能力，让 AI 替我们听播客、做小结。不过，这只是我们和 AI 的单向沟通。那我们能不能更进一步，让 AI 不仅能“听懂”我们说的话，通过 ChatGPT 去回答我们问的问题，最后还能让 AI 把这些内容合成为语音，“说”给我们听呢？
当然可以，这也是我们这一讲的主题，会带你一起来让 AI 说话。和上一讲一样，不仅会教你如何使用云端 API 来做语音合成（Text-To-Speech），也会教你使用开源模型，给你一个用本地 CPU 就能实现的解决方案。这样，你也就不用担心数据安全的问题了。
使用 Azure 云进行语音合成
语音合成其实已经是一个非常成熟的技术了，现在在很多短视频平台里，你听到的很多配音其实都是通过语音合成技术完成的。国内外的各大公司都有类似的云服务，比如科大讯飞、阿里云、百度、AWS Polly、Google Cloud等等。不过，今天我们先来体验一下微软 Azure 云的语音合成 API。选用 Azure，主要有两个原因。
1. 因为微软和 OpenAI 有合作，Azure 还提供了 OpenAI 相关模型的托管。这样，我们在实际的生产环境使用的时候，只需要和一个云打交道就好了。
2. 价格比较便宜，并且提供了免费的额度。如果你每个月的用量在 50 万个字符以内，那么就不用花钱。
在运行代码之前，需要先去注册一个 Azure 云的账号，并且开通微软认知服务，然后开启对应的认知服务资源，获得自己的 API Key。在这里放了对应文档的链接，照着文档一步步操作，就能完成。在下面也放上了关键步骤的截图，具体注册过程，就不一一介绍了。 点击创建认知服务的链接，在自己的 Azure 云账号下，创建一个对应的认知服务 注：我选择了 East US 区域，因为这个区域也可以部署 OpenAI 的 ChatGPT 服务。 在创建认知服务完成之后，在部署成功的地方，点击Go to resource进入下一个界面 点击左侧的 Keys and Endpoint，然后点击右边的「复制」图标能够拿到对应的 API KEY 在拿到 API Key 之后，还是建议你把 API Key 设置到环境变量里面。避免你使用 Notebook 或者撰写代码的时候，不小心把自己的 Key 暴露出去，被别人免费使用。同样的，我们也在环境变量里设置一下我们使用的 Azure 服务的区域 eastus。
export AZURE_SPEECH_KEY=YOUR_API_KEY
export AZURE_SPEECH_REGION=eastus
当然，也不要忘了安装对应的 Python 包
