このオープンソースプロジェクトは、テキストの取得から音声合成までの技術チェーンの全体像を示しており、モジュールの詳細な研究の数が含まれています：1）Requests + BeautifulSoupインクリメンタルクローラの実装に基づいて、2）正規表現と大規模なモデルAPI対話構文解析アルゴリズムの使用、3）様々なTTSエンジンの適応層の設計のドッキング、4）FFmpegのオーディオに基づいてポスト処理パイプラインに基づく。
学習パスは4つのステップで展開されます。初心者はプリセットの設定で完全なプロセスを体験できます。上級者はvoice_mapping.pyを修正して、さまざまな音声の組み合わせをテストできます。開発者はsupported_sites.pyを拡張して、新しいブックソースを追加できます。研究者はnlp_processor.pyを置き換えて、より優れた対話認識モデルを取得できます。プロジェクトの課題領域には、Azure TTSとの連携やEPUBフォーマットのサポートを追加するソリューションなど、すでにいくつかの成功事例があります。
このプロジェクトは、最新のPython技術スタック（uv仮想環境、型アノテーション、非同期IOなど）に依存しているため、現代のPython開発を学ぶための良質な教材にもなっています。開発チームは特にauto_chapter_splitter.pyのテキストチャンキングアルゴリズムに注目することを推奨しています。これは音声合成の品質とメモリフットプリントのバランスをとるための重要な技術ポイントです。
この答えは記事から得たものである。小説を自動的にクロールし、多文字のオーディオブックを生成するツールについて
