Hintergrund des Themas
Die duale Technologielösung von Audibit gewährleistet die korrekte Aussprache von technischen Artikeln, die oft Programmierbegriffe (z. B. Kubernetes), mathematische Symbole und andere spezielle Inhalte enthalten, die von herkömmlichen TTS-Engines leicht falsch interpretiert werden können.
Technologische Lösungswege
- Vorbehandlungsstufe::
- Begriffsersetzungsregeln vor OpenAI-API-Aufrufen hinzufügen (src/utils/textProcessor.js bearbeiten)
- Isolierung des
-Tags für Codeschnipsel aktivieren
- Auswahl des Motors::
- Technische Inhalte werden mit Hilfe von Lemonfoxs Academic Voice Library priorisiert.
- Gemeinsamer Inhalt verwendet OpenAIs flüsterleises Modell
Wartungsprogramm
Erstellen Sie einen benutzerdefinierten Thesaurus (gespeichert in public/glossary.json), zu dem Community-Nutzer neue Begriffe per Pull Request hinzufügen können. Vorschläge für Fachbegriffe, die einheitlich erscheinen:
- Hinzufügen von phonetischen Kommentaren zum Aussprachefeld in der Firestore-Datenbank
- Identifizierung ähnlicher Begriffe für eine einheitliche Verarbeitung mittels Pinecone-Vektorsuche
Wenn unmittelbare Probleme auftreten, können sie vorübergehend durch die Verwendung der Pinyin-Anmerkungsmethode gelöst werden (z. B. @pragma → [praegma]).
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelAudibit: Umwandlung beliebter technischer Artikel in anhörbare Audio-PodcastsDie
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