如何在基于android的tensorflow lite对象检测应用程序中向语音添加文本？

我正在开发一款应用程序，帮助盲人发现路上的障碍。为此，每当检测到任何对象时，我需要应用程序说出对象名称（即椅子、桌子）。

我个人以前从未使用过TensorFlow，但是，如果它类似于firebase ML Kit中的对象检测API，我将执行以下操作

你可以试着在摄像机前获取对象的标签，然后使用Android的TTS API大声读出字符串

我不知道你的应用程序是安卓还是iOS。我以前在Android上使用过TTS

以下是文件：

这里是我用TTS构建的一个演示应用程序。它读取您在编辑文本中键入的任何内容

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要实现的目标与两项机器学习任务有关：（1）目标检测和过滤您感兴趣的对象（如障碍物）；（2） 文本到语音（TTS）-说出该对象的名称。您需要将它们合并到一个管道中

对于第一个任务，有时API可以用于许多情况，但可能无法识别您感兴趣的所有对象。这取决于API可以提供多少类对象。另一个因素是，假设你的应用程序需要进行实时检测，那么调用API的互联网延迟可能是有限的

考虑到上述情况，您可能希望培训自己的移动检测模型，并将其部署到Android上。Android中有一个TensorFlow Lite对象检测示例：。它完全在设备上运行（不需要互联网连接），所以您可以下载并尝试。本博客介绍如何训练自定义模型：

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对于第二项任务，TTS相对成熟，因此通常不需要训练您自己的模型。正如另一个回复所指出的，您可以在Android SDK中使用TTS:。它也可以脱机运行。

第一个任务已经完成。事实上，我被第二个任务困住了。你们有在tensorflowlite中工作的TTS代码吗？你们找到解决方案了吗？