ReadSpeaker speechEngine SDK Embedded
ReadSpeaker speechEngine SDK Embedded stattet ARM-basierte Geräte, mobile Apps und eingebettete Systeme mit natürlichen KI-Stimmen aus. Es läuft vollständig auf dem Gerät, eine Netzverbindung ist nicht erforderlich. 150+ KI-Stimmen in 50+ Sprachen für iOS, Android und Embedded Linux.
Warum auf dem Gerät
Viele Geräte können sich nicht auf die Cloud verlassen. Ein Medizinmonitor, ein Fahrzeug oder eine Industriesteuerung muss in dem Moment sprechen, in dem es nötig ist, jedes Mal. speechEngine SDK Embedded synthetisiert Sprache vollständig auf dem Gerät, sodass die Audioausgabe auch ohne Netz gleichbleibend und unmittelbar bleibt. Ihre Daten verlassen die Hardware nie, und die Latenz hängt nie von einem Signal ab.
Gemacht für Embedded-Systeme
Jede Stimme belegt 6 bis 35 MB Speicherplatz und läuft in 20 bis 30 MB Arbeitsspeicher. Das passt auf die begrenzte Hardware, auf der eingebettete Produkte aufbauen, von ARM-32-Bit-Controllern bis zu 64-Bit-Mobilchips, ohne Abstriche beim natürlichen Klang.
speechEngine SDK Embedded schöpft aus dem ReadSpeaker-Katalog mit mehr als 150 KI-Stimmen in über 50 Sprachen. Neue Stimmen und Sprachen kommen regelmäßig hinzu, sodass dasselbe SDK ein Produkt in einem Markt oder in fünfzig ausliefern kann.
Passen Sie Sprechgeschwindigkeit, Tonhöhe und Lautstärke an das Gerät an. Mit SSML (Speech Synthesis Markup Language) fügen Sie Pausen ein, wechseln mitten im Satz Stimme oder Sprache und ergänzen phonetische Transkriptionen. Ein Benutzerwörterbuch je Sprache mit IPA-Unterstützung korrigiert die Aussprache von Produktnamen und Fachbegriffen ein für alle Mal.
Technische Daten
speechEngine SDK Embedded ist für Systeme mit geringem Speicherbedarf ausgelegt. Die folgenden Werte erlauben Ihnen, Ihre Hardware zu dimensionieren, bevor Sie sich festlegen.
| Specification | Value |
|---|---|
| Betriebssysteme | iOS · Android · Embedded Linux (weitere eingebettete Betriebssysteme auf Anfrage) |
| CPU | ARM 32/64 Bit. Neural Standard: 1 GHz oder höher (nur 64 Bit) · Neural Lite: 800 MHz oder höher |
| RAM | 6 bis 30 MB |
| Arbeitsspeicher zur Laufzeit | 20 bis 30 MB (Neural Lite und Neural Standard) |
| Speicherbedarf der Stimmen | 6 bis 32 MB (Neural Lite) · 9 bis 35 MB (Neural Standard), Deep-Neural-Networks-Technologie |
| Audioausgabe | 8 Formate: 16-Bit-Linear-PCM, 8-Bit-A-law, 8-Bit-μ-law, 8-Bit-Unsigned-Linear-PCM Wave, 4-Bit-Dialogic-ADPCM und Wave-Varianten |
| Texteingabe | Reiner Text (Multibyte) · SSML (UTF-8) |
| Dokumentation | Produktspezifikation (PDF) |
Neural Standard und Neural Lite
Wählen Sie das Gleichgewicht, das zu Ihrer Hardware passt. Neural Standard läuft auf 64-Bit-ARM ab 1 GHz, mit Stimmen von 9 bis 35 MB für den reichsten Klang. Neural Lite läuft auf ARM ab 800 MHz, mit Stimmen von 6 bis 32 MB für die knappsten Geräte. Beide nutzen Deep-Neural-Network-Technologie.
| Neural Lite | Neural Standard | |
|---|---|---|
| CPU | ARM 800 MHz+ | ARM 1 GHz+ (nur 64 Bit) |
| Speicherbedarf der Stimmen | 6 bis 32 MB | 9 bis 35 MB |
| Technologie | Deep Neural Networks | Deep Neural Networks |
Plattformen
speechEngine SDK Embedded wird mit den APIs, Beispielcode und Dokumentation für eine schnelle Integration ausgeliefert. Entwickeln Sie in C/C++ unter Embedded Linux, in Objective-C unter iOS oder in Java unter Android. Jede Lieferung enthält die Bibliotheken der Sprach-Engine, die Stimmdateien und die Integrationsdokumentation für Ihre lizenzierte Plattform sowie Unterstützung durch unser Team.
| Platform | Language |
|---|---|
| Embedded Linux | C / C++ |
| iOS | Objective-C |
| Android | Java |
Integration
Engine initialisieren, Stimme laden und synthetisieren. Den Rest erledigt das SDK auf dem Gerät.
/* Illustrative - confirm exact API against the SDK docs before use */
#include "rs_embedded_tts.h"
int main() {
rsEngine *engine = rsEngineCreate("license.dat");
rsEngineLoadVoice(engine, "en-US-neural-standard");
rsEngineSetRate(engine, 1.0);
rsEngineSpeak(engine, "Welcome aboard.", RS_AUDIO_PCM16);
rsEngineDestroy(engine);
return 0;
}Nur zur Veranschaulichung. Die genauen API-Signaturen Ihrer ausgelieferten Plattform finden Sie in der SDK-Dokumentation und im Beispielcode.
Wo es läuft
Von mobilen Apps bis zu geschäftskritischer Hardware gibt speechEngine SDK Embedded Produkten eine verlässliche Stimme, wo immer sie laufen, auch in der Verteidigung und anderen eingeschränkten Umgebungen.
Gesprochene Warnungen und Anzeigen auf Monitoren und Steuerungen, die nicht auf die Cloud warten können.
Lösungen für das Gesundheitswesen ansehenNavigation, Abbiegehinweise und Ansagen im Fahrzeug, die auch dann reagieren, wenn das Fahrzeug das Signal verliert.
Lösungen für den Transportsektor ansehenNatürliche Sprache für AAC-Kommunikationsgeräte und digitale DAISY-Hörbücher.
Lösungen für assistive Technologien ansehenSprachausgabe direkt auf dem Gerät, die interaktiven Spielzeugen und Servicerobotern eine natürliche Stimme für lebendigere Interaktion gibt.
Lösungen für eingebettete Systeme und Geräte ansehenKlare Sprachausgabe für Alarm- und Notfallmeldesysteme.
Hörbücher, Sprachenlernen und mobile Apps, die offline sprechen, ganz ohne Netzverbindung.
FAQ
Ja. speechEngine SDK Embedded synthetisiert Sprache vollständig auf dem Gerät, eine Netzverbindung ist nicht erforderlich. Verarbeitung und Daten bleiben auf der Hardware, sodass die Sprachausgabe auch offline oder in eingeschränkten Umgebungen unmittelbar und gleichbleibend ist.
Es unterstützt iOS, Android und Embedded Linux ab Werk. Weitere eingebettete Betriebssysteme sind auf Anfrage möglich. Wenden Sie sich mit Ihrer Zielplattform an unser Team.
Es läuft auf ARM-32/64-Bit-Prozessoren. Neural-Standard-Stimmen brauchen eine 64-Bit-ARM-CPU mit 1 GHz oder mehr; Neural-Lite-Stimmen laufen ab 800 MHz. Das SDK benötigt 6 bis 30 MB RAM und 20 bis 30 MB zur Laufzeit.
Jede Stimme belegt 6 bis 32 MB bei Neural Lite und 9 bis 35 MB bei Neural Standard. Beide Stufen nutzen Deep-Neural-Network-Technologie, Sie erhalten also natürlichen Klang bei eingebettetem Speicherbedarf.
speechEngine SDK Embedded unterstützt mehr als 150 KI-Stimmen in über 50 Sprachen. Neue Stimmen und Sprachen kommen regelmäßig hinzu. Eine vollständige Liste finden Sie auf der ReadSpeaker-Website.
Sie können in C/C++ unter Embedded Linux, in Objective-C unter iOS und in Java unter Android integrieren. Jedes SDK-Paket enthält die APIs, Beispielcode und Dokumentation für den Einstieg.
Ja. Mit SSML passen Sie die Prosodie an, fügen Pausen und phonetische Transkriptionen ein und wechseln mitten im Text Stimme oder Sprache. Ein Benutzerwörterbuch je Sprache mit IPA-Unterstützung erlaubt Ihnen, eigene Aussprachen für Fachbegriffe festzulegen.
Es gibt 8 Audioformate aus, darunter 16-Bit-Linear-PCM, 8-Bit-A-law und μ-law, 4-Bit-Dialogic-ADPCM sowie mehrere Wave-Varianten. So passen Sie die Ausgabe an die Audio-Pipeline Ihres Zielgeräts an.
speechEngine SDK Embedded ist für Systeme auf dem Gerät mit geringem Speicherbedarf auf ARM- und Mobil-Hardware gemacht. speechEngine SDK targets desktop and PC-based applications on Windows and Linux. See speechEngine SDK if you're building for desktop.