Automatisiertes Produktionsprogramm für emotionales Phonetikmaterial
Mit der TTS+SER-Kombinationsfunktion von Kimi-Audio kann dies durch den folgenden Prozess erreicht werden:
- Textauszeichnung: Einfügung in das Original-Lehrbuch
[happy]und andere Sentiment-Tags, wird das XML-Format empfohlen:<segment emotion="happy">今天真是美好的一天!</segment> - Batch-Sprachsynthese: Verwendung
KimiAudioBatchDie Klasse behandelt den Auszeichnungs-Text und die Schlüsselparameter:tts_params = {"emotion_embedding":True, "speaker_idx":2} - Qualitätsüberprüfung im geschlossenen KreislaufSenden Sie die erzeugten Audiodaten zurück an das SER-Modul, um die Übereinstimmung mit dem Sentiment zu überprüfen; setzen Sie den Schwellenwert >0,85, um die Prüfung zu bestehen.
Fortschrittliche Lösungen können Audio-Pipelines aufbauen:
1) Textvorverarbeitung → 2) Emotionale TTS-Erzeugung → 3) SEC-Szenenklassifizierung → 4) SER-Qualitätsprüfung → 5) AAC-Untertitelerzeugung. Es wird empfohlen, Docker-Compose zu verwenden, um Microservices für jedes Modul bereitzustellen und die Aufgabenplanung über Redis-Warteschlangen zu erreichen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelKimi-Audio: Open-Source-Audioverarbeitung und Dialogbasis-ModellDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie können wir die automatische Generierung von Sprachmaterial mit emotionalen Kommentaren in Bildungsanwendungen erreichen?
