一种文本转语音的方法及系统与流程

本发明涉及文本处理，尤其涉及一种文本转语音的方法及系统。

背景技术：

1、现有的文本到语音合成（text-to-speech，tts）系统在处理包含中文拼音、英文音标和数理化公式的文本时，存在以下几个主要问题：

2、1.漏生成：tts系统在处理复杂文本时，容易忽略或漏掉某些特殊符号、拼音、音标和公式，导致生成的语音不完整。

3、2.生成错误：由于tts系统对拼音、音标和公式的识别和处理能力有限，生成的语音内容可能出现错误发音或错误解释，影响语音的准确性和可理解性。

4、3.多语言和多领域的局限性：现有的tts系统在处理多语言文本（如中英文混合）和专业领域文本（如医学术语、法律术语、数理化公式）时，表现出明显的局限性，无法生成高质量的语音输出。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题是：提供一种文本转语音的方法及系统，能够提高语音输出的完整性和准确性。

2、为了解决上述技术问题，本发明采用的一种技术方案为：

3、一种文本转语音的方法，包括步骤：

4、接收输入文本，所述输入文本包括特殊文本；

5、使用自然语言处理技术基于预设知识图谱对所述输入文本中的所述特殊文本进行识别和标记，得到标记文本；

6、使用人工智能大模型将所述标记文本转换为可发音的文本表示，得到转义后的文本；

7、使用语音生成模型对所述转义后的文本进行处理，生成语音输出。

8、为了解决上述技术问题，本发明采用的另一种技术方案为：

9、一种文本转语音的系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

10、接收输入文本，所述输入文本包括特殊文本；

11、使用自然语言处理技术基于预设知识图谱对所述输入文本中的所述特殊文本进行识别和标记，得到标记文本；

12、使用人工智能大模型将所述标记文本转换为可发音的文本表示，得到转义后的文本；

13、使用语音生成模型对所述转义后的文本进行处理，生成语音输出。

14、本发明的有益效果在于：接收包括特殊文本的输入文本，使用自然语言处理技术（nlp）基于预设知识图谱对输入文本中的特殊文本进行识别和标记，得到标记文本，使用人工智能（ai）大模型将标记文本转换为可发音的文本表示，得到转义后的文本，使用语音生成模型对转义后的文本进行处理，生成语音输出，以此通过nlp技术能够准确且完整地识别和标记输入文本中的特殊文本，比如拼音、音标和数理化公式等，再使用ai大模型进行转义，实现了智能化推理，即便其中包括特殊文本，也能确保后续生成的语音内容准确无误，从而提高了语音输出的完整性和准确性。

1.一种文本转语音的方法，其特征在于，包括步骤：

2.根据权利要求1所述的一种文本转语音的方法，其特征在于，所述使用自然语言处理技术基于预设知识图谱对所述输入文本中的所述特殊文本进行识别和标记，得到标记文本包括：

3.根据权利要求1所述的一种文本转语音的方法，其特征在于，所述使用人工智能大模型将所述标记文本转换为可发音的文本表示，得到转义后的文本包括：

4.根据权利要求1所述的一种文本转语音的方法，其特征在于，所述使用语音生成模型对所述转义后的文本进行处理，生成语音输出包括：

5.根据权利要求1所述的一种文本转语音的方法，其特征在于，还包括：

6.一种文本转语音的系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

7.根据权利要求6所述的一种文本转语音的系统，其特征在于，所述使用自然语言处理技术基于预设知识图谱对所述输入文本中的所述特殊文本进行识别和标记，得到标记文本包括：

8.根据权利要求6所述的一种文本转语音的系统，其特征在于，所述使用人工智能大模型将所述标记文本转换为可发音的文本表示，得到转义后的文本包括：

9.根据权利要求6所述的一种文本转语音的系统，其特征在于，所述使用语音生成模型对所述转义后的文本进行处理，生成语音输出包括：

10.根据权利要求6所述的一种文本转语音的系统，其特征在于，还包括：