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# Python 语音

> Python 实现文本转语音（TTS）和语音转文本（STT）

> 更新日期：2026-06-06

## 文本转语音（TTS）

```python theme={null}
from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="sk-xxx", base_url="https://api.crazyrouter.com/v1")

# 生成语音
response = client.audio.speech.create(
    model="tts-1",
    voice="alloy",
    input="你好，欢迎使用 Crazyrouter API 服务。"
)

# 保存为 MP3 文件
response.stream_to_file("output.mp3")
print("语音已保存到 output.mp3")
```

### 可用声音

| 声音        | 特点    |
| --------- | ----- |
| `alloy`   | 中性、平衡 |
| `echo`    | 男性、沉稳 |
| `fable`   | 男性、温暖 |
| `onyx`    | 男性、深沉 |
| `nova`    | 女性、活泼 |
| `shimmer` | 女性、柔和 |

### 高质量 TTS

```python theme={null}
# 使用 tts-1-hd 获得更高音质
response = client.audio.speech.create(
    model="tts-1-hd-1106",
    voice="nova",
    input="高质量语音合成示例",
    response_format="opus",  # 支持 mp3, opus, aac, flac
    speed=1.0  # 0.25 到 4.0
)

response.stream_to_file("output_hd.opus")
```

## 语音转文本（STT）

```python theme={null}
# Whisper 语音识别
audio_file = open("recording.mp3", "rb")

transcript = client.audio.transcriptions.create(
    model="whisper-1",
    file=audio_file,
    language="zh"  # 可选，指定语言提高准确率
)

print(transcript.text)
```

### 带时间戳的转录

```python theme={null}
transcript = client.audio.transcriptions.create(
    model="whisper-1",
    file=open("recording.mp3", "rb"),
    response_format="verbose_json",
    timestamp_granularities=["segment"]
)

for segment in transcript.segments:
    print(f"[{segment['start']:.1f}s - {segment['end']:.1f}s] {segment['text']}")
```

## 语音翻译

将非英语语音翻译为英文文本：

```python theme={null}
audio_file = open("chinese_audio.mp3", "rb")

translation = client.audio.translations.create(
    model="whisper-1",
    file=audio_file
)

print(translation.text)  # 英文输出
```

<Note>
  TTS 支持的模型包括 `tts-1`、`tts-1-hd-1106` 和 `tts-1`。STT 使用 `whisper-1` 模型。
</Note>