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
本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/99688626 7-9 人以群分 (25 分) 社交网络中我们给每个人定义了一个“活跃度”
Indexer缓存k8s资源对象,并提供便捷的方式查询。例如获取某个namespace下的所有资源
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:
本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96307903 7-9 最长对称子串 对给定的字符串,本题要求你输出最长对称子串的长度。
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
水仙花数是指一个N位正整数(7≥N≥3),它的每个位上的数字的N次幂之和等于它本身。例如:153=13+53+33。 要求编写程序,计算所有N位水仙花数。
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)。
本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727548 7-9 目录树 (30 分) 在ZIP归档文件中,保留着所有压缩文件和目录的相对路径和名称
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本章的最后一个小节介绍PCA在人脸识别领域的一个特殊的应用,也就是所谓的特征脸。本小节会介绍什么是特征脸,并通过可视化的方式直观的感受特征脸。
多个条件分支记录错误信息,可以封装进一个方法,在记录异常信息的地方抛出异常,并给出相应信息。在该方法外部捕获,记录异常信息。异常处理和正常业务流程隔离。
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。
本题目要求读入1个正整数n,然后编写递归函数reverse(int n)实现将该正整数逆序输出。
本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473534 7-9 电路布线 (30 分) 在解决电路布线问题时,一种很常用的方法就是在布线区域叠上一个网格
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
7-9 天梯赛座位分配 天梯赛每年有大量参赛队员,要保证同一所学校的所有队员都不能相邻,分配座位就成为一件比较麻烦的事情。
7-9 人以群分 社交网络中我们给每个人定义了一个“活跃度”,现希望根据这个指标把人群分为两大类,即外向型(outgoing,即活跃度高的)和内向型(introverted,即活跃度低的)。
过去做一条短视频,流程是:写文案 → 找素材 → 配音 → 剪辑 → 加字幕 → 导出。现在 AI 正在把这条链路压缩成一句话的事。 画面惊艳但可控性有限可编程视频框架Remotion、HyperFrames用代码定义每一帧,精确控制动画和时序全链路自动化引擎Pixelle-Video、OpenMontage输入主题,自动完成脚本→配音 }])print(response.choices[0].message.content)第二步:配音合成将旁白文本送入 TTS 模型(如 Edge-TTS、ChatTTS、GPT-SoVITS),生成带自然语气的音频文件 以生成一条 2 分钟(约 30 个 4 秒镜头)的视频为例,文本生成约 0.05 元,语音合成约 0.1 元,视频分镜生成约 7-9 元,单条视频总算力成本可控制在 10 元以内。五、不同方案怎么选?
根据Google+博文显示,最近发布的Linux Kernel 4.15的速度要比4.11快7-9%;在激活内核页表隔离(KPTI)情况下速度仅比4.11慢了1-2%。 ?