AsyncFakeYou

Asyncfakeyou

AsyncFakeyou ist eine asynchrone Python-Bibliothek für die Interaktion mit der Fakeyou-API von Text-to-Speech. Sie können TTS -Anfragen einreichen, ihren Status verfolgen und die resultierenden Audiodateien auf asynchroner Weise herunterladen, indem Sie Asyncio, AIOHTTP und AioFiles verwenden.

Merkmale

• Asynchrone Anfragen, um API zu fälschen.
• Generierung mit paralleler Ausführungskontrolle
• Behandeln Sie die Benutzerauthentifizierung mit Sitzungs Cookies

Installation

 pip install asyncfakeyou

Einfache Verwendung

Sie können eine direkte URL für die generierte Audiodatei erhalten.

 from asyncfakeyou import AsyncAudioGen
import asyncio


async def text_to_speech ():
    gen = AsyncAudioGen ( cookies = "your_cookie_string" )
    audio_url = await gen . fetch_audio ( "model_token_here" , "sample_text" )
    print ( audio_url )


asyncio . run ( text_to_speech ())

Oder Sie können die generierte Audiodatei in ein bestimmtes Verzeichnis herunterladen.

 from asyncfakeyou import AsyncAudioGen
import asyncio


async def text_to_speech ():
    gen = AsyncAudioGen ( cookies = "your_cookie_string" )
    audio_url = await gen . fetch_and_save_audio ( "model_token_here" , "sample_text" ,
                                               output_path = "./audio" ,
                                               filename = "generated_audio.wav" )
    print ( audio_url )


asyncio . run ( text_to_speech ())

Wie bekomme ich Kekse?

Der cookies -Parameter der AsyncAudioGen -Klasse ist optional. Ich empfehle jedoch, es festzulegen, da es Ihnen eine höhere Warteschlangenpriorität bietet, auch ohne bezahltes Abonnement. Wenn Sie ein Premium -Konto haben, können Sie alle Vorteile durch diese API nutzen.

 from asyncfakeyou import receive_cookies
import asyncio


async def get_my_cookies ():
    cookies = await receive_cookies ( "your_username_or_email" , "your_password" )
    print ( cookies )


asyncio . run ( get_my_cookies ())

Parallele Ausführung

Wenn Sie mehrere Audiodateien generieren müssen, können Sie den Vorgang beschleunigen, indem Sie fetch_tasks und fetch_and_save_tasks verwenden. Diese Methoden verarbeiten eine feste Anzahl von Aufgaben parallel (Parameter concurrent_tasks ) und fehlgeschlagenen Anforderungen automatisch wieder aufzunehmen. Der Standardwert für concurrent_tasks beträgt 3, aber Sie können diesen Parameter optimieren.

Sie können die direkten URLs für die generierten Audiodateien iterieren.

 from asyncfakeyou import AsyncAudioGen
import asyncio


async def multiple_text_to_speech ():
    gen = AsyncAudioGen ( cookies = "your_cookie_string" )
    audio_tasks = [
        ( "model_token_1" , "sample_text_1" ),
        ( "model_token_2" , "sample_text_2" ),
        ( "model_token_3" , "sample_text_3" )
    ]
    async for audio_url in gen . fetch_tasks ( audio_tasks ):
        print ( audio_url )


asyncio . run ( multiple_text_to_speech ())

Oder Sie können die generierten Audiodateien in ein bestimmtes Verzeichnis herunterladen.

 from asyncfakeyou import AsyncAudioGen
import asyncio


async def multiple_text_to_speech ():
    gen = AsyncAudioGen ( cookies = "your_cookie_string" )
    audio_tasks = [
        ( "model_token_1" , "sample_text_1" , "filename1.wav" ),
        ( "model_token_2" , "sample_text_2" , "filename2.wav" ),
        ( "model_token_3" , "sample_text_3" , "filename3.wav" )
    ]
    await gen . fetch_and_save_tasks ( audio_tasks , output_path = "./audio" )


asyncio . run ( multiple_text_to_speech ())

Beitragen

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