Anforderungen im Hintergrund
Bei E-Books, Kursunterlagen und anderen Inhalten mit 10.000 Wörtern haben herkömmliche Tools Probleme wie Verarbeitungsunterbrechungen und Segmentierungsfehler.
Systematisches Programm
- Wege der Technologieumsetzung
- Aufteilung von Dokumenten in mehrere .txt-Dateien nach Kapiteln (≤5000 Zeichen pro Datei)
- Batch-Übermittlung über die Projekt-API-Schnittstelle (Gleichzeitigkeit ≤ 3 muss konfiguriert werden)
- Benachrichtigungen über den Abschluss der Verarbeitung über einen Webhook erhalten
- automatische Konfiguration
- MAX_BATCH_SIZE=2000 in .env einstellen
- Zeitgesteuerte Ausführung von scripts/auto_convert.py über crontab
- Ausgabedateien werden automatisch nach UUID benannt und gespeichert
- Behandlung von Ausnahmen
- Unterstützt unterbrochene Übertragungen nach Netzwerkunterbrechungen
- Fehlerprotokolle log/error_details.json bereitstellen
- Einstellbare Schwellenwerte für Zeichenquotenwarnungen
Tipps zur Verbesserung der Effizienz
Bei doppeltem Inhalt wird empfohlen, die Sprachcaching-Funktion zu aktivieren, bei der derselbe Texthash nur einmal synthetisiert wird.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOperatives Open-Source-Projekt, das mehrere fortschrittliche Sprachsynthesedienste integriertDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Sprachsynthese für umfangreiche Texte automatisieren?
