Programa de produção automatizada para materiais fonéticos emotivos
Usando a função de combinação TTS+SER da Kimi-Audio, isso pode ser feito pelo seguinte processo:
- marcação de textoInserção no livro didático original
[happy]e outras tags de sentimento, recomenda-se o formato XML:<segment emotion="happy">今天真是美好的一天!</segment> - Síntese de fala em lote: Uso
KimiAudioBatchA classe lida com texto de marcação e parâmetros-chave:tts_params = {"emotion_embedding":True, "speaker_idx":2} - Verificação de qualidade em circuito fechadoEnviar o áudio gerado de volta ao módulo SER para verificar a correspondência de sentimentos, definir o limite >0,85 para passar
As soluções avançadas podem criar pipelines de áudio:
1) Pré-processamento de texto → 2) Geração de TTS de emoção → 3) Classificação de cenas SEC → 4) Verificação de qualidade SER → 5) Geração de legendas AAC. Recomenda-se usar o Docker-Compose para implantar microsserviços para cada módulo e realizar o agendamento de tarefas por meio de filas Redis.
Essa resposta foi extraída do artigoKimi-Audio: processamento de áudio de código aberto e modelo de base de diálogoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como conseguir a geração automática de materiais de fala com anotações de emoções em aplicativos educacionais?
