用法

快速开始

这是一个基本的使用示例：

from RealtimeTTS import TextToAudioStream, SystemEngine, AzureEngine, ElevenlabsEngine

engine = SystemEngine() # 替换为你的TTS引擎流 = 文本转语音流(engine) stream.feed("你好，世界！") 你今天怎么样？ stream.play_async()

供稿文本

你可以输入单个字符串：

stream.feed("你好，这是一句话。")

或者你可以为实时流媒体提供生成器和字符迭代器：

def write(prompt: str):
    for chunk in openai.
```聊天完成。创建(
        模型="gpt-3.5-turbo",
        消息=[{"角色": "用户", "内容": prompt}],
        流式=True
    ):
        如果 (text_chunk := chunk["choices"]上下文：[0]  
文本翻译：[0]["德尔塔"].get("content")) 不是 None:
            生成文本块

文本流 = 写入("A three-sentence relaxing speech.")

stream.feed(text_stream)

```python
char_iterator = iter("逐字符流式传输。")
stream.feed(char_iterator)

播放

异步地：

stream.play_async()
while stream.is_playing():
    time.sleep(0.1)

同步：

stream.play()

测试库

测试子目录包含一组脚本，帮助您评估和理解RealtimeTTS库的功能。

请注意，大多数测试仍然依赖于“旧”的OpenAI API（<1.0.0）。在 openai_1.0_test.py 中演示了新 OpenAI API 的用法。

simple_test.py
- 描述：一个“你好，世界”风格的演示，展示了该库的最简单用法。
complex_test.py
- 描述：一个全面的演示，展示了该库提供的大多数功能。
coqui_test.py
- 描述：本地coqui TTS引擎的测试。
translator.py
- 依赖项: 运行 pip install openai realtimestt。
- 描述：实时翻译成六种不同的语言。
openai_voice_interface.py
- 依赖项: 运行 pip install openai realtimestt。
- 描述: 唤醒词激活并通过语音界面访问OpenAI API。
advanced_talk.py
- 依赖项: 运行 pip install openai keyboard realtimestt。
- 描述: 在开始AI对话之前选择TTS引擎和声音。
minimalistic_talkbot.py
- 依赖项: 运行 pip install openai realtimestt。
- 描述: 一个20行代码的基本对话机器人。
simple_llm_test.py
- 依赖项: 运行 pip install openai。
- 描述: 如何将库与大型语言模型集成的简单演示 (LLMs).
test_callbacks.py
- 依赖项: 运行 pip install openai。
- 描述: 展示回调并让您在实际应用环境中检查延迟时间。

暂停、继续和停止

暂停音频流：

stream.pause()

恢复暂停的直播：

stream.resume()

立即停止直播：

stream.stop()

需求说明

Python 版本：
要求：Python >= 3.9，< 3.13
原因：该库依赖于来自coqui的GitHub库“TTS”，该库需要在此范围内的Python版本。
PyAudio：用于创建输出音频流
stream2sentence：将输入的文本流拆分成句子
pyttsx3：系统文本转语音引擎
pydub：用于转换音频块格式
azure-cognitiveservices-speech：Azure 语音合成引擎
elevenlabs：Elevenlabs 文字转语音转换引擎
coqui-TTS：Coqui的XTTS文本转语音库，用于高质量本地神经TTS

向Idiap研究所致敬，感谢他们维护了coqui tts的一个分支。

openai：与OpenAI的TTS API互动
gtts：谷歌翻译文本转语音转换