今天我们将给大家介绍如何使用Lighthouse轻量服务器搭建一个属于自己的在线视频配音工具,可以将文案制作为mp3文件并且生成对应的字幕视频,以便大家在制作视频的过程中方便地为自己的视频添加自然逼真的配音 推荐同学们买一台作为学习使用,用来部署晓晓配音完全绰绰有余 image.png 购买完成后我们可以在控制台重置其系统为Ubunut+Docker专版,由于此系统自带了Docker环境,我们上手就能立刻开始部署 我们需要在防火墙放行对应的端口,推荐一次性开一个范围的端口,这样我们在部署服务的时候就可以不用每次都到控制台编辑规则了 20220414190405.png 登录我们的轻量服务器,然后在任意目录克隆晓晓配音的源代码 ,因此晓晓配音的链接有效期并不长,生成的mp4和mp3文件都是定时过期的 mkdir /tts_storage 然后,我们可以使用-v 参数将此目录作为缓存挂载到容器内部,同时使用-e 传递可用的端口号给容器服务使用 然后使用docker logs查看容器服务是否正常开启 docker logs ms_tts 当看到服务顺利监听到8019端口后,部署就完成了 run.png 最后我们就可以通过ip端口的方式访问晓晓配音服务了
值得一提的是,该课程有专门的中文版网址,其中机器翻译和中文字幕不要太溜! 如果您是机器学习爱好者或想要从事机器学习工作,这是一个不可多得的自学福利! ? ▌MLCC中文版课程 ---- ---- 令人震惊的是,点击MLCC课程,进去竟然基本上是中文讲课。 据Google称,“此视频讲座的配音是使用机器学习技术生成的。” ,这点我们也可以听出课程的中文配音有明显的机器口音,但是其吐字是非常清晰的,配合中文字幕,对于我们来说听讲毫无压力,不得不说是对我们学习机器学习是一个巨大的福音(有个别机器翻译可能有错,在学习的时候还需要稍加注意 下面我们从课程《机器学习简介》来体验一下其机器翻译和语音合成技术的成果:(视频贴上来,链接如下) https://v.qq.com/x/page/g0562fdcy50.html MLCC中文版链接:
三种模式,按你的工作方式生成普通模式适合最简单的全文配音。把文章、脚本或旁白粘贴到左侧输入框,点击生成即可得到一个完整音频,不要求分页,也不会因为普通换行就强制拆成多个文件。 Edge TTS 语音合成助手支持丰富的 Edge TTS 音色,提供中文和 English 界面,不需要填写 API Key。 它适合视频旁白、影视解说、短视频脚本、播客文稿、课程配音、语言学习和批量音频素材制作。 如果你正在寻找“TXT 每行生成一个 MP3”“逐页生成配音”“句间停顿加 SRT 字幕”的 Windows 工具,欢迎试试 v1.4.0。 #EdgeTTS #语音合成 #AI配音 #视频旁白 #批量配音 #SRT字幕 #开源软件 #Windows工具 #Python项目
为了提倡居民节约用电,某省电力公司执行“阶梯电价”,安装一户一表的居民用户电价分为两个“阶梯”:月用电量50千瓦时(含50千瓦时)以内的,电价为0.53元/千瓦时;超过50千瓦时的,超出部分的用电量,电价上调0.05元/千瓦时。请编写程序计算电费。
对于分类问题,我们不再像回归问题那样,找出直线的斜率和截距。为了方便理解,将拥有一个特征的回归问题所绘制的图示和拥有两个特征的分类问题绘制的图示进行对比。
2-2 SPU和SKU详解 商城系统中的商品信息肯定避免不了SPU和SKU这两个概念,本节就给大家详细介绍下这块的内容 1、掌握SKU和SPU关系 SPU = Standard Product Unit
> x <- vector("character",length=10) > x1 <- 1:4 > x2 <- c(1,2,3,4) > x3 <- c(TRUE,10,"a") #如果给向量赋值时元素类型不一致,R就会强制转换,将他们变为同一类型 > x4 <- c("a","b","c","d")
工具名称:自动批量配音软件 运行系统:Windows 工具大小:6.5MB 工具截图: 使用方法: 需要设置阿里参数或腾讯参数,点击相应参数后的【获取】,可自动跳转到相应的获取页面(免费)。
HHDB Server在计算节点、数据节点、配置库等层次提供全面的高可用保障。提供完善的心跳检测、故障切换对存储节点同步追平判断、全局自增序列在故障时自动跳号、客户端连接Hold等机制,保障数据服务的可用性与数据的一致性。
本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101169860 2-2 学生成绩链表处理 (20 分) 本题要求实现两个函数,一个将输入的学生成绩组织成单向链表
二分模板 int mid=0; while(left<right){ mid=(left+right)/2; if(check(mid)<K) r=mid; else l=mid+1; } 前缀和模板 : 前缀呢 无非就是 从left->right的和: ( s[right] - s[left-1]) import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(Stri
open()打开文件。windows系统默认的是gbk编码,如果不指定字符编码,就会使用系统默认的字符编码打开文件。比如这时python就会使用gbk编码去读utf-8文件,运行后会报错或者读到乱码。
「原理:」检查性别差异。先验信息,女性的受试者的F值必须小于0.2,男性的受试者的F值必须大于0.8。这个F值是基于X染色体近交(纯合子)估计。不符合这些要求的受试者被PLINK标记为“PROBLEM”。
免费在线AI配音工具;XECYV配音可以文字转语音、声音克隆等,支持多种语言和语音风格,更能情感控制,高自然度语音合成,接近真人音色,适用于播客、营销、创作等各种场景。 工具地址:https://xecyv.com/dubbing音色库:覆盖全场景XECYV配音提供多种音色。既有适合短视频搞笑的活泼声音,也有播音新闻腔和广告宣传音色。声音很难分辨是真人还是AI。 情绪模拟:AI配音更像真人很多文本转语音工具只能平淡朗读,XECYV配音支持怀旧、欢快、激情、恐惧、惊讶、抒情、伤心等多种情绪。 例如,为一段恐怖故事配音时,选择“恐惧”模式后,语速、音调、气息都明显变。自动识别多音字、整数、小数、电话号码、日期、金额等,并按照正确方式朗读。 多人角色配音:有声小说神器输入一段包含多个人物的对话,XECYV配音可以为不同角色分配不同音色,生成类似广播剧的效果。这一功能对有声读物创作者来说是很实用的。
在最新发布的TimelineStudiov1.0.0中,我们完成了一次重要的中文AI配音升级:中文配音从Piper/VITSONNX切换到Kokoromulti-langv1.1,并将模型转换为适合浏览器运行的 项目早期使用Piper/VITSONNX实现中文配音。Piper模型结构相对紧凑,适合浏览器部署,也帮助我们较早跑通了从文字生成语音、将配音放入时间线、关联字幕并最终导出视频的完整流程。 但随着使用场景从功能验证走向真实视频创作,旧的中文配音路径逐渐暴露出一些不足。首先是自然度。 因此,我们没有继续修补原有的中文Piper路径,而是将中文及中英混合配音整体迁移到了Kokoromulti-langv1.1。 从产品角度看,这次升级解决了四个核心问题:中文配音更加自然;中文音色从两条增加到四条;支持不中断语气的中英文混合生成;更高质量的模型仍然能够在浏览器本地运行。
过去一段时间,我们一直在为TimelineStudio寻找更适合浏览器运行的中文配音模型。 经过多轮模型测试,我们最终将中文配音切换到了HojoTTSLight80M,并完成了WebGPU、WASM、模型切片、长文本分句和双镜像下载等工程适配。 它的优势是部署简单、运行稳定,但在实际配音中仍存在一些明显问题:中文语气相对平直;中英文切换时容易出现突兀的停顿;长句的节奏和气息不够自然;笑声、语气词和句尾释放感偏机械;为了支持多个角色,需要携带较多声线资源 例如:展开代码语言:TXTAI代码解释今天我们发布了新的浏览器配音能力。它不需要上传素材,也不依赖远程推理。中文和英文可以在同一个工作流中完成。 当前成果完成这次升级后,TimelineStudio的中文配音流程已经具备:HojoTTSLight80MFP16浏览器推理;两位经过授权的中文参考声线;中文和中英混合语音生成;WebGPU与WASM混合执行
2-2 线性表之链表 及其C++实现 采用顺序存储结构的顺序表,其数据元素是用一组地址连续的存储单元来依次存放的,无须为表示数据元素之间的逻辑关系而增加额外的存储空间,其逻辑关系蕴含在存储单元的邻接关系中
这期是 HenCoder 布局部分的第二期:重写 onMeasure() 来全新定制自定义 View 的尺寸。
在RTOS中,本质也是去读写寄存器,但是需要有统一的驱动程序框架。 所以:RTOS驱动 = 驱动框架 + 硬件操作
翻译:疯狂的技术宅 说明:本文翻译自系列文章《Data Structures With JavaScript》,总共为四篇,原作者是在美国硅谷工作的工程师 Cho S. Kim 。由京程一灯老编 疯