tts joinery

TTS-Joinery

TTS-Joinery ist eine Python-Bibliothek und ein CLI-Tool, um die Längenbeschränkungen bei text-sprachigen APIs zu bearbeiten.

Da derzeit beliebte APIs auf 4096 Zeichen begrenzt sind, wird diese Bibliothek:

• Teilen Sie den Eingabetxt in Sätze mit dem NLTK -PunkT -Modul (für bessere Audio, indem Sie in der Mitte eines Wortes oder Satzes zu einem besseren Audio vermieden werden).
• Führen Sie jeden Chunk durch die TTS -API durch
• Verbinden Sie die resultierende Ausgabe zusammen, um eine einzelne MP3 -Datei zu erstellen

Derzeit wird nur die OpenAI -API unterstützt, um in Zukunft mehr hinzuzufügen.

Installation

pip install tts-joinery

Oder verwenden Sie pipx , um als eigenständiges Werkzeug zu installieren.

Erfordert FFMPEG für die Audiodateiverarbeitung.

Die Installation kann je nach System variieren. Unter Linux können Sie Ihren Systempaketmanager verwenden. Bei brew install ffmpeg funktionieren.

Verwendung

Befehlszeilenschnittstelle (CLI)

Die CLI wird erwartet, einen OpenAI -API -Schlüssel in einer Umgebungsvariablen OPENAI_API_KEY oder in einer .env -Datei zu finden.

Syntax

 ttsjoin [OPTIONS] [COMMAND]

Optionen

 Options:
--input-file FILENAME   Plaintext file to process into speech, otherwise stdin
--output-file FILENAME  MP3 result, otherwise stdout
--model TEXT            Slug of the text-to-speech model to be used
--service TEXT          API service (currently only supports openai)
--voice TEXT            Slug of the voice to be used
--no-cache BOOLEAN      Disable caching
--help                  Show this message and exit.

Commands:
  cache [clear, show]

Beispiele

1. Verwenden einer Eingabedatei und Angabe einer Ausgabedatei:

ttsjoin --input-file input.txt --output-file output.mp3 --model tts-1 --service openai --voice onyx

2. Verwenden von STDIN und STDOut mit Standardoptionen:

 echo " Your text to be processed " | ttsjoin > output.mp3

3. Jeder Textblock wird für die Leistung zwischengespeichert, wenn der gleiche Text mehrmals ausgeführt wird. Dies kann deaktiviert werden:

ttsjoin --input-file input.txt --output-file output.mp3 --no-cache

5. Cache -Verzeichnis löschen

ttsjoin cache clear

Python Library

Sie können TTS-Joinery auch als Teil Ihres Python-Projekts verwenden:

 import nltk

from joinery . op import JoinOp
from joinery . api . openai import OpenAIApi

# Only need to download once, handled for you automatically in the CLI
nltk . download ( 'punkt_tab' , quiet = True )

tts = JoinOp (
    text = 'This is only a test!' ,
    api = OpenAIApi (
        model = 'tts-1-hd' ,
        voice = 'onyx' ,
        api_key = OPENAI_API_KEY ,
    ),
)

tts . process_to_file ( 'output.mp3' )

Changelog

v1.0.4 (2024-10-11)

• Problem mit NLTK -Abhängigkeit #4 behoben
• Modell-, Sprach- und Service-CLI-Parameter sind jetzt von Fall unempfindlich

v1.0.3 (2024-10-05)

• Cache -Verwaltungsbefehle zu CLI hinzugefügt
• Beim Ausführen einen Fehler behoben
• End-to-End-Tests hinzugefügt

v1.0.2 (2024-10-03)

• Der Absturz beim Ausführen mit deaktiviertem Caching (#3) behoben

Beitragen

Beiträge willkommen, insbesondere andere TTS -APIs, überprüfen Sie die Probleme im Voraus und öffnen Sie eine PR. Code ist mit Schwarz formatiert.

Der Test kann manuell durchgeführt werden. Suite enthält End-to-End-Tests mit Live-API-Aufrufen, stellen Sie sicher, dass Sie über einen OpenAI_API_Key .env.test eingestellt sind, und führen Sie pytest aus. Sie können Entwicklungsabhängigkeiten mit pip install -e .[test]

Mitwirkende

Besonderer Dank an:

• Mayank Vishwakarma (@mayankwebbing)

Lizenz

Dieses Projekt ist unter der MIT -Lizenz lizenziert.

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