树莓派5 笔记26：ollama大型语言模型_中文输入法_Python_espeak文字转语音

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 今日继续学习树莓派5 8G：（Raspberry Pi，简称RPi或RasPi）

 本人所用树莓派5 装载的系统与版本如下:

 版本可用命令 (lsb_release -a) 查询:

Opencv 与 python 版本如下：

下载大语言模型，下载中文输入法，Python_espeak文字转语音

目录

大型语言模型与ollama：

ollama主要功能与特点： 

下载与验证ollama：

验证下载：

安装中文输入法：

​编辑

切换输入法：

下载语言模型：

文字转语音：

下载espeak：

测试espeak：

关键列说明：

在Python中使用espeak：

网上查阅资料贴出：

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大型语言模型与ollama：

大型语言模型（Large Language Models，简称LLM）是一类基于人工智能技术的高级文本生成系统， 其主要特点是能够通过大规模的训练数据来学习和理解人类语言，并能够生成自然流畅的文本。

ollama主要功能与特点： 

1. 简化部署：Ollama旨在简化在Docker容器中部署LLM的过程，使得管理和运行这些模型变得更加容易。
2. 捆绑模型组件：它将模型权重、配置和数据捆绑到一个包中，称为Modelfile，这有助于优化设置和配置细节，包括GPU使用情况。
3. 支持多种模型：Ollama支持多种大型语言模型，如Llama 2、Code Llama、Mistral、Gemma等，并允许用户根据特定需求定制和创建自己的模型。
4. 跨平台支持：支持macOS和Linux平台，Windows平台的预览版也已发布。用户可以通过简单的安装过程，在各自平台上运行Ollama。
5. 命令行操作：安装完成后，用户可以通过简单的命令行操作启动和运行大型语言模型。例如，要运行Gemma 2B模型，只需执行命令ollama run gemma:2b。
6. 资源要求：为了顺畅运行大模型，需要一定的内存或显存。例如，至少需要8GB的内存/显存来运行7B模型，至少需要16GB来运行13B模型，至少需要32GB来运行34B的模型。

下载与验证ollama：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

验证下载：

安装中文输入法：

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y fcitx fcitx-googlepinyin

安装完后重启系统，添加输入法：

先取消 Only Show Current Language选项勾选，然后输入方式列表内容选择 Google PinYin,最后点击 OK 选项，关闭这个界面

切换输入法：

Ctrl + 空格

下载语言模型：

这里我下了俩个阿里的语言模型：

阿里的通义千问：

ollama pull qwen2:7b

ollama run qwen2:1.5b

通过终端输入调出大模型：

​
ollama run qwen2:7b

ollama run qwen2:1.5b

​

它们都是能离线运行的对话模型，但注意只有树莓派5能够运行这俩大模型，而且树莓派5的8G版本才能运行7b的大模型，4G版本只能运行1.5b

文字转语音：

下载espeak：

sudo apt-get install espeak

测试espeak：

在终端输入：

espeak -vzh “世界你好”

这句中文能正常播放，但有报错，这行报错意味着句子其实是没法正常播放的

可以在此时输入以下句子测试一下，你会发现句子只发音了一半Hello：

 espeak -vzh “hello world”

这是因为命令中使用了中文引号（“ 和 ”），在大多数 Unix/Linux 系统中可能不被识别。应使用英文引号（" 或 '），或者不使用引号，因为 "hello world" 作为一个简单的字符串，通常不需要引号。

复制以下代码即可正常读出hello world：

espeak -vzh "hello world"

对于发音声音的选择：

可以在终端输入来查询语言，发音：

espeak --voices

关键列说明：

1. Language: 这一列列出了每种声音支持的语言或方言。
2. VoiceName: 这一列包含了用于引用该声音的特定名称或代码。然而，请注意，这个列并不总是直接对应于espeak命令中用于指定声音的参数。
3. File: 在某些情况下，这一列可能包含了一个更具体的文件名或路径，但这通常不是直接用于espeak命令的参数。不过，它可以帮助您了解声音文件的位置或命名模式。
4. Other Languages: 这一列提供了额外支持的语言或方言的备注，这些信息有助于理解声音的适用性。

以下是使用美式英语发音的示例：

espeak -v en-us "hello world"

在Python中使用espeak：

替换'-v', 'en+f1'中的en+f1以选择不同的语音。espeak支持多种语言和声音。

你可以调整语速（-s）和音调（-p）参数，以找到最适合你需求的设置。

import subprocess


def speak(text):
    # 构造espeak命令
    # -v 是设置语音（例如，en+f1 是英语女性声音1）
    # -s 是设置语速（例如，150 是正常语速）
    # -p 是设置音调（例如，50 是正常音调）
    # 文本作为最后一个参数传入
    #command = ['espeak', '-v', 'zh+f2', '-s', '100', '-p', '50', text]#中文女
    #command = ['espeak', '-v', 'zh', '-s', '100', '-p', '50', text]#中文男   
    command = ['espeak', '-v', 'en+f1', '-s', '150', '-p', '50', text] #英文女
    
    # 使用subprocess.run运行命令
    subprocess.run(command)


# 使用函数

speak("Hello, this is espeak speaking through Python.")
#speak("你好世界")

网上查阅资料贴出：

基于树莓派的语音识别和语音合成_树莓派python离线语音识别-CSDN博客

python linux 中文语音合成,树莓派-6-中文语音合成和智能对话-CSDN博客

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