Cameron Wong

I am not able to install mbrola voice in eSpeak-ng on Windows. I just don't know how to do it. The document seems outdated. eSpeak with mbrola on Windows works,...

我试过几次用户报opencc转换错误的情况，Google翻译都是正确的。例如： “大乘修行菩萨行门诸经要集卷上”，由于opencc存在“卷上”->"捲上"的词条，“卷”被错误转换成“捲”。 “第一出象腋经”中的“出”被错误转换成“齣”。 使用Google翻译协助校对和依赖用户反馈是不一样的。如你所说，用户一般是不反馈的。而如果我们自己写程序不断自动找Google翻译校对，那么就能不断找出有可疑的地方。如果一段文本使用opencc和Google翻译转换得出完全一样的结果，我会对这个转换结果的信心大很多（虽然有可能都转错了）。

我想到了一个更简便的办法：先用把繁体转成简体，再转换繁体，如果转换两次之后两个文件完全一致，那么就基本完美了。 然而，我发现问题比想象中复杂很多。简体和繁体不是一一对应的映射关系，转换过程有可能会丢失信息，也有口语和书面语的区别（无所谓对错）。随便找一个文件测试了一下，有一半的行数都不一致。如果只是有几行不一致，还有心思去校对。太多了就有种“还是洗洗去睡吧”的感觉。

Cantonese TTS is now available on Google Play: https://play.google.com/store/apps/details?id=cameronhuang150.ekho APK can be download at https://sourceforge.net/projects/e-guidedog/files/Ekho/8.7/ekho-cantonese-8.7.apk Source code is at https://github.com/hgneng/ekho-android-cantonese Thank you for patience.

Python version: 3.8.10 Tensorflow version: 2.8.4 Cuda version: cuda_11.2.r11.2/compiler.29618528_0 A relative issue: [https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/50735](url) But I have tried CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 with no luck.

硬件配置如下，理论上是够的。而且是一开始运行就崩溃。 实例规格 B1.large GPU：1 gpu(s)，每个GPU显存：24 GB CPU：8 core(s)，内存：24 GB

我换了一个Tensoflow 2.8.0的镜像，结果一样。不过我发现我之前用的镜像是Tensorflow 2.10.1。但是两个环境运行下面命令都返回2.8.4的版本。我怀疑我是不是不会用…… `python3 -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'`

我知道上面的问题是为什么了，Tensoflow 2.8.4的版本要求是写在requirements.txt里的。我需要改这个文件。不过我有些奇怪，为什么requirements.txt里的版本要求这么严格，都是等于某一个版本，而不能只写几个主要的，其它按依赖安装。因为现在我改Tensorflow的版本会触发其它依赖失败，需要注释若干行才能通过。 更换版本Tensorflow版本之后运行train还是报CUDA_ERROR_ILLEGAL_ADDRESS错误。查版本的时候又报了一些错误，我去问一下平台社区，也许我安装Tensorflow的方式有误。 ``` # python3 -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)' 2023-02-17 09:58:20.598049: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:193] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use...

试了镜像提供的Tensorflow 2.8.0, 2.9.3, 2.10.1（不是通过pip安装的），都报CUDA_ERROR_ILLEGAL_ADDRESS错误。暂时没有什么思路了。 说明一点：在镜像提供Tensorflow的前提下，我只通过pip单独安装了matplotlib和scipy，没有安装requirements.txt。我感觉requirements.txt那个列表好像不是那么必要。实际只需要装几个，其它的依赖会自动解决。

你应该曾经运行sudo make install，之后系统就会在/usr/local/share/ekho-data里找语音数据。你试试运行一下sudo make uninstall卸载。之后再运行./ekho 123，它就会在当前目录里找ekho-data/pinyin。