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.. _py_tts:

16. TTS (Text-to-Speech)
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Dieses Beispiel zeigt, wie das TTS-Modul (Text-to-Speech) verwendet wird, um
PiCrawler sprechen zu lassen. Es unterstützt zwei Engines: **Piper**
(hochwertiges neuronales TTS) und **Espeak** (leichtgewichtiges klassisches
TTS). Geben Sie einen beliebigen Text ein und der Roboter liest ihn laut vor.

**Code ausführen**

.. raw:: html

    <run></run>

.. code-block::

    cd ~/picrawler/examples
    sudo python3 16_tts.py

Nach dem Start des Programms werden der Engine-Typ und das Modell angezeigt.
Geben Sie einen beliebigen Satz ein und drücken Sie **Enter** — der Roboter
spricht ihn. Geben Sie ``quit`` ein, um das Programm zu beenden, oder drücken
Sie **Strg+C**.

**Code**

.. note::
    Sie können den folgenden Code **Ändern/Zurücksetzen/Kopieren/Ausführen/Stoppen**.
    Navigieren Sie dazu zum Quellcode-Pfad wie ``picrawler\examples``. Nach dem
    Ändern des Codes können Sie ihn direkt ausführen, um das Ergebnis zu sehen.

.. raw:: html

    <run></run>

.. code-block:: python

    #!/usr/bin/env python3
    from robot_hat.tts import Piper, Espeak

    # Text-to-Speech-Demo mit dem robot_hat TTS-Modul
    # Strg+C zum Beenden

    # Setzen Sie USE_PIPER=True für hochwertiges neuronales TTS (Piper), False für Espeak
    USE_PIPER = True

    # Piper-Modell: "en_US-ryan-low" (Englisch), "zh_CN-huayan-x_low" (Chinesisch)
    # Für Deutsch: "de_DE-thorsten-medium" siehe |link_piper_voice|
    TTS_MODEL = "en_US-ryan-low"

    def main():
        print("=== PiCrawler Text-to-Speech Demo ===")

        if USE_PIPER:
            print(f"Engine: Piper ({TTS_MODEL})")
            tts = Piper(model=TTS_MODEL)
        else:
            print("Engine: Espeak")
            tts = Espeak()

        print("Text zum Sprechen eingeben, oder 'quit' zum Beenden")
        print()

        try:
            while True:
                text = input("Text zum Sprechen: ").strip()
                if text.lower() == 'quit':
                    break
                if text:
                    print(f"Spreche: {text}")
                    tts.say(text)
        except KeyboardInterrupt:
            print("\nBeenden...")

    if __name__ == "__main__":
        main()


**Wie funktioniert es?**

#. Zwei verfügbare TTS-Engines

   .. code-block:: python

      from robot_hat.tts import Piper, Espeak

   Das ``robot_hat``-Paket bietet zwei TTS-Engines:

   - **Piper**: Eine neuronale netzwerkbasierte Engine, die natürliche,
     hochwertige Sprache erzeugt. Benötigt eine Sprachmodell-Datei.
   - **Espeak**: Eine leichtgewichtige, regelbasierte Engine, die mit
     minimalen Ressourcen läuft.

#. Auswahl von Engine und Modell

   .. code-block:: python

      USE_PIPER = True
      TTS_MODEL = "en_US-ryan-low"

   Setzen Sie ``USE_PIPER`` auf ``True`` für Piper oder ``False`` für Espeak.
   Bei Verwendung von Piper wählt ``TTS_MODEL`` die Stimme aus. Gängige Modelle:

   - ``"en_US-ryan-low"`` — Amerikanisch-englische Männerstimme
   - ``"zh_CN-huayan-x_low"`` — Chinesische Frauenstimme
   - ``"de_DE-thorsten-medium"`` — Deutsche Männerstimme (siehe |link_piper_voice|)

#. Erstellen der TTS-Instanz

   .. code-block:: python

      if USE_PIPER:
          tts = Piper(model=TTS_MODEL)
      else:
          tts = Espeak()

   Je nach ``USE_PIPER``-Flag wird die entsprechende Engine instanziiert.
   Beide Engines teilen dieselbe ``say()``-Schnittstelle, sodass ein Wechsel
   der Engine keine weiteren Codeänderungen erfordert.

#. Die Eingabeschleife

   .. code-block:: python

      while True:
          text = input("Text zum Sprechen: ").strip()
          if text.lower() == 'quit':
              break
          if text:
              print(f"Spreche: {text}")
              tts.say(text)

   Das Programm fordert Sie zur Texteingabe auf:

   - Geben Sie einen beliebigen Satz ein und drücken Sie **Enter**, um den
     Roboter sprechen zu lassen.
   - Geben Sie ``quit`` ein, um die Schleife zu beenden.
   - Drücken Sie jederzeit **Strg+C**, um zu unterbrechen.

#. Vergleich mit STT

   Diese Lektion ist die Ergänzung zu :ref:`py_stt`. Zusammen bilden STT
   (Spracherkennung) und TTS (Sprachsynthese) die Ein- und Ausgabehälften
   einer Sprachschnittstelle für PiCrawler.