pyttsx3 是python中最常用的文字转语音库，使用方便，功能较为完整

安装 pyttsx3：

首先安装 pyttsx3 lib：

• pip install pyttsx3

API封装

然后封装下pyttsx3 API，新建一个speaker.py 如下：

import pyttsx3

global __speak_engine
__speak_engine = None

def say(content):
	global __speak_engine
	if not __speak_engine:
		__speak_engine = pyttsx3.init()
		voices = __speak_engine.getProperty('voices')
		__speak_engine.setProperty('voice', voices[1].id)
		__speak_engine.setProperty('rate', 150)
		__speak_engine.setProperty('volume', 1)

	__speak_engine.say(content)
	__speak_engine.runAndWait()

其中Property的rate/voice/volume可以根据需要自行调整：

API使用

这样在使用中直接调用 say(…)，就可以实现中英文语音播报了：

（python3可以直接调用播报中文）

使用举例：

from speaker import *


if __name__ == '__main__':
    say("Hello Howie Xue, we can speak by Python now")
	say("你好")

博主热门文章推荐：

一篇读懂系列：

• 一篇读懂无线充电技术（附方案选型及原理分析）
• 一篇读懂：Android/iOS手机如何通过音频接口（耳机孔）与外设通信
• 一篇读懂：Android手机如何通过USB接口与外设通信（附原理分析及方案选型）

LoRa Mesh系列：

• LoRa学习：LoRa关键参数（扩频因子，编码率，带宽）的设定及解释
• LoRa学习：信道占用检测原理（CAD）
• LoRa/FSK 无线频谱波形分析（频谱分析仪测试LoRa/FSK带宽、功率、频率误差等）

网络安全系列：

• ATECC508A芯片开发笔记（一）：初识加密芯片
• SHA/HMAC/AES-CBC/CTR 算法执行效率及RAM消耗 测试结果
• 常见加密/签名/哈希算法性能比较 (多平台 AES/DES, DH, ECDSA, RSA等)
• AES加解密效率测试（纯软件AES128/256）–以嵌入式Cortex-M0与M3 平台为例

嵌入式开发系列：

• 嵌入式学习中较好的练手项目和课题整理（附代码资料、学习视频和嵌入式学习规划）
• IAR调试使用技巧汇总：数据断点、CallStack、设置堆栈、查看栈使用和栈深度、Memory、Set Next Statement等
• Linux内核编译配置（Menuconfig）、制作文件系统 详细步骤
• Android底层调用C代码（JNI实现）
• 树莓派到手第一步：上电启动、安装中文字体、虚拟键盘、开启SSH等
• Android/Linux设备有线&无线 双网共存（同时上内、外网）

AI / 机器学习系列：

• AI: 机器学习必须懂的几个术语：Lable、Feature、Model…
• AI：卷积神经网络CNN 解决过拟合的方法 （Overcome Overfitting）
• AI: 什么是机器学习的数据清洗（Data Cleaning）
• AI: 机器学习的模型是如何训练的？（在试错中学习）
• 数据可视化：TensorboardX安装及使用（安装测试+实例演示）