rss2podcast

RSS2Podcast

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Wie es funktioniert

Die Anwendung liest einen RSS -Feed, extrahiert die Artikel und fasst sie zusammen.

RSS + Ollama + TTS = Podcast

RSS

Die Anwendung liest einen RSS -Feed und extrahiert die Artikel. Jeder dieser Artikel wird dann durch das Abkratzen des Artikelsinhalts verarbeitet.

Ollama

Die Anwendung verwendet eine lokal gehostete Version von Ollama. Die Ollama -API wird verwendet, um den Artikelinhalt zusammenzufassen. Das verwendete Standardmodell ist Mistral: 7B

TTS

Der zusammengefasste Artikelinhalt wird dann mit der Coqui TTS -API in einen Audio -Podcast konvertiert.

Abhängigkeiten

In diesem Projekt müssen die folgenden Abhängigkeiten in Ihrem System installiert werden.

Ollama

Sie können den Ollama -Server installieren, indem Sie die Anweisungen auf der offiziellen Website befolgen.

Ollama muss auf Ihrem lokalen Computer ausgeführt werden, damit die Anwendung funktioniert. Die Anwendung ist so konfiguriert, dass die Standard -OLLAMA -Server -URL http://localhost:11434/api/generate . Dies kann über die Datei config.yaml geändert werden.

ffmpeg

ffmpeg ist ein Befehlszeilen-Tool zum Umgang mit Multimedia-Dateien. Es wird verwendet, um die generierten Audiodateien in das MP3 -Format umzuwandeln.

macos

Sie können Homebrew verwenden, um ffmpeg auf macOS zu installieren:

brew install ffmpeg

Fenster

1. Laden Sie den ffmpeg -Build für Windows von der offiziellen Website herunter.
2. Extrahieren Sie die heruntergeladene Zip -Datei.
3. Fügen Sie das bin -Verzeichnis aus dem extrahierten Ordner in den Pfad Ihres Systems hinzu.

Linux

Der Installationsbefehl hängt von Ihrer Linux -Verteilung ab.

Ubuntu/Debian

sudo apt update
sudo apt install ffmpeg

Coqui tts

Coqui TTS ist ein Synthese-System von Text-to-Speech-Synthese, das Deep Learning verwendet, um menschliche Sprache aus dem Text zu erstellen. Sie können den Coqui TTS -Server installieren, indem Sie die Anweisungen auf der offiziellen Website befolgen.

Docker

Starten Sie den Container mit dem folgenden Befehl:

docker run -d -p 5002:5002 --platform linux/amd64 --entrypoint /usr/local/bin/tts-server ghcr.io/coqui-ai/tts-cpu --model_name tts_models/en/ljspeech/vits

Installation

Klonen Sie das Repository und navigieren Sie in das Verzeichnis:

    git clone https://github.com/yourusername/your-repo.git
    cd your-repo

Installieren Sie dann die Abhängigkeiten:

go mod download

Verwendung

Um die Anwendung auszuführen, navigieren Sie zum CMD/RSS2Podcast -Verzeichnis und führen Sie aus:

go run main.go

Testen

Verwenden Sie zum Ausführen der Tests den folgenden Befehl:

go test ./...

Konfiguration

Die Konfiguration der Anwendung wird in einer config.yaml -Datei gespeichert. Hier ist, was jeder Abschnitt tut:

Podcast

Dieser Abschnitt enthält Informationen zum Podcast.

 podcast :
  subject : " News " # The subject of the podcast
  podcaster : " Cody " # The name of the podcaster

RSS

Dieser Abschnitt enthält Informationen zum RSS -Feed.

 rss :
  url : " https://www.reutersagency.com/feed/?taxonomy=best-topics&post_type=best " # The URL of the RSS feed
  max_articles : 10 # The maximum number of articles to fetch from the RSS feed
  filters : # Keywords to filter articles by
    - " Daily "
    - " Weekly "

Ollama

Dieser Abschnitt enthält Informationen zum Ollama -Dienst.

 ollama :
  end_point : " http://localhost:11434/api/generate " # The URL of the Ollama service
  model : " mistral:7b " # The model used by the Ollama service

TTS

Dieser Abschnitt enthält Informationen zum TTS-Dienst (Text-to-Speech).

 tts :
  url : " http://localhost:5002/api/tts " # The URL of the TTS service

Sie können diese Werte so ändern, dass sie Ihren Anforderungen entsprechen. Denken Sie daran, die Anwendung neu zu starten, nachdem Sie Änderungen an der Konfigurationsdatei vorgenommen haben.

Beitragen

Beiträge sind willkommen. Bitte öffnen Sie eine Pull -Anfrage mit Ihren Änderungen.

Lizenz

Dieses Projekt ist gemäß den Bedingungen der MIT -Lizenz lizenziert.