podcast llm

Podcast-llm: génération de podcast propulsée par AI

Un système intelligent qui génère automatiquement des conversations de podcast engageantes à l'aide de LLMS et de la technologie de texte-parole.

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Caractéristiques

• Deux modes de fonctionnement:
  • Mode de recherche: Recherche automatisée et rassemblement de contenu à l'aide de la recherche Tavily
  • Mode contextuel: générer des podcasts à partir de matériaux source fournis (URL et fichiers)
• Génération de contour dynamique du podcast
• Écriture de script conversationnel naturel avec plusieurs tours de questions-réponses
• Synthèse de texte vocale de haute qualité à l'aide de Google Cloud ou ElevenLabs
• Système de point de contrôle pour économiser les progrès et la génération de CV
• Voix configurables et paramètres audio
• Gradio UI

Exemples

Écoutez les exemples de podcasts générés à l'aide de podcast-llm:

Sortie JSON structurée de LLMS (Google Multippeaker Voices)

Récupération de collision d'OVNI (Voix ElevenLabs)

Les étoiles fixes beenien (voix multispeaker Google)

Aperçu du podcast-llm (Google Multippeaker Voices)

Automatisation des processus robotiques (Google Voices)

Interface Web

Installation

1. Installer à l'aide de PIP:

   pip install podcast-llm

2. Configurer des variables d'environnement dans .env :

    OPENAI_API_KEY=your_openai_key
   GOOGLE_API_KEY=your_google_key 
   ELEVENLABS_API_KEY=your_elevenlabs_key
   TAVILY_API_KEY=your_tavily_key
   ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key
   

Usage

1. Générer un podcast sur un sujet:

    # Research mode (default) - automatically researches the topic
   podcast-llm " Artificial Intelligence "
   
   # Context mode - uses provided sources
   podcast-llm " Machine Learning " --mode context --sources paper.pdf https://example.com/article

2. Options:

    # Customize number of Q&A rounds per section
   podcast-llm " Linux " --qa-rounds 3
   
   # Disable checkpointing
   podcast-llm " Space Exploration " --checkpoint false
   
   # Generate audio output
   podcast-llm " Quantum Computing " --audio-output podcast.mp3
   
   # Generate Markdown output
   podcast-llm " Machine Learning " --text-output podcast.md

3. Personnaliser les voix et autres paramètres de config/config.yaml

4. Lancez l'interface Web Gradio:

    # Start the web UI
   podcast-llm-gui

   Cela lance une interface Web conviviale où vous pouvez:

   • Entrez un sujet de podcast
   • Choisissez entre les modes de recherche et de contexte
   • Télécharger les fichiers source et les URL pour le mode contexte
   • Configurer des tours de questions-réponses et des points de contrôle
   • Spécifiez les chemins de sortie pour le texte et l'audio
   • Surveiller les progrès de la génération en temps réel

Licence

Ce projet est concédé sous licence sous Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)

Cela signifie que vous êtes libre de:

• Partager: Copier et redistribuer le matériel dans n'importe quel moyen ou format
• Adapter: remix, transformer et s'appuyer sur le matériau

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• Attribution: vous devez donner un crédit approprié, fournir un lien vers la licence et indiquer si des modifications ont été apportées
• Non commercial: vous ne pouvez pas utiliser le matériel à des fins commerciales
• Aucune restriction supplémentaire: vous ne pouvez pas appliquer des conditions juridiques ou des mesures technologiques qui empêchent légalement les autres de faire quoi que ce soit le permis permis

Pour un usage commercial, veuillez contacter [email protected] pour obtenir une licence commerciale.

Le texte complet de la licence peut être trouvé sur: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/legalcode

Remerciements

Ce projet a été inspiré par PodcastFy, qui fournit un cadre pour générer des podcasts à l'aide de LLMS.

Cette implémentation diffère en automatisant le processus de recherche et de collecte de contenu, permettant une génération de podcast entièrement autonome sur aucun sujet sans nécessiter de recherche manuelle ou de conservation du contenu.