1. Использование Python и pyttsx3:
   Библиотека pyttsx3 — популярный выбор для TTS в Python. Он предоставляет простой интерфейс для генерации речи из текста.

import pyttsx3
engine = pyttsx3.init()
engine.say("Hello, how are you?")
engine.runAndWait()

2. API преобразования текста в речь Google.
   API преобразования текста в речь Google — это облачный сервис, предлагающий высококачественные возможности TTS. Чтобы использовать этот метод, вам необходимо настроить проект Google Cloud и включить API преобразования текста в речь.

from google.cloud import texttospeech
client = texttospeech.TextToSpeechClient()
input_text = texttospeech.SynthesisInput(text="Hello, how are you?")
voice = texttospeech.VoiceSelectionParams(
    language_code="en-US", ssml_gender=texttospeech.SsmlVoiceGender.NEUTRAL
)
audio_config = texttospeech.AudioConfig(audio_encoding=texttospeech.AudioEncoding.MP3)
response = client.synthesize_speech(
    request={"input": input_text, "voice": voice, "audio_config": audio_config}
)
with open("output.mp3", "wb") as out:
    out.write(response.audio_content)

3. Когнитивные службы Microsoft Azure.
   Microsoft Azure предлагает набор когнитивных служб, включая надежный API преобразования текста в речь. Чтобы использовать его, вам необходимо настроить учетную запись Azure и получить необходимые учетные данные.

import os
from azure.cognitiveservices.speech import TextToSpeechClient
from azure.cognitiveservices.speech.audio import AudioOutputConfig
subscription_key = "YOUR_SUBSCRIPTION_KEY"
endpoint = "YOUR_ENDPOINT"
config = AudioOutputConfig(filename="output.wav")
client = TextToSpeechClient(endpoint, AzureKeyCredential(subscription_key))
response = client.synthesize_text("Hello, how are you?")
response.wait_for_complete()
result = response.get_voice_data()
with open("output.wav", "wb") as file:
    file.write(result)

4. Использование команды «say» в macOS.
   Пользователи Mac могут использовать встроенную команду «say» для генерации речи из текста. Этот метод требует использования модуля подпроцесса для выполнения команды.

import subprocess
text = "Hello, how are you?"
subprocess.call(["say", text])

5. Использование сервиса AWS Polly.
   Amazon Polly — это облачный сервис TTS, предоставляемый Amazon Web Services. Он предлагает широкий выбор голосов и возможностей настройки.

import boto3
client = boto3.client("polly")
response = client.synthesize_speech(
    Text="Hello, how are you?",
    OutputFormat="mp3",
    VoiceId="Joanna"
)
with open("output.mp3", "wb") as file:
    file.write(response["AudioStream"].read())

Технология преобразования текста в речь значительно продвинулась вперед, благодаря чему генерировать речь из текста стало проще, чем когда-либо. В этой статье мы рассмотрели несколько методов реализации TTS, включая библиотеки Python, такие как pyttsx3, облачные API, такие как Google Text-to-Speech и Microsoft Azure Cognitive Services, встроенные команды, такие как «say» в macOS, и такие службы, как АВС Полли. Используя эти методы, вы сможете создавать интересные голосовые приложения и открывать целый мир возможностей.