Histórico da questão
科技类文章常包含编程术语(如Kubernetes)、数学符号等特殊内容,常规TTS引擎容易出现误读。Audibit通过双重技术方案确保发音准确性。
技术解决路径
- estágio de pré-tratamento::
- 在OpenAI API调用前添加术语替换规则(编辑src/utils/textProcessor.js)
- 对代码片段启用<code>标签隔离处理
- 引擎选择::
- 技术类内容优先使用Lemonfox的『学术语音库』
- 普通内容采用OpenAI的whisper-large模型
维护方案
建立自定义术语库(存放于public/glossary.json),社区用户可通过Pull Request补充新术语。对于持续出现的专业词汇,建议:
- 在Firestore数据库的pronunciation字段添加音标注释
- 通过Pinecone向量搜索识别相似术语统一处理
遇到即时性问题时,可暂时用拼音注释法(如@pragma→[praegma])临时解决。
Essa resposta foi extraída do artigoAudibit: transformando artigos populares de tecnologia em podcasts de áudio prontos para serem ouvidosO