vtbai

コーディングの関数....

• VTS APIキーワードトリガー式
• 文の感情的推論は、VTS式をトリガーします
• Azure API TTS
• キャラクターのロールプレイングベストAIをリンクします
• マルチリンクリンク
• chatglm-6bローカル1
• Chatterbot Local 2
• Twitch＆YouTubeプラットフォームのサポート

リソース

• Vits Vitsソース

• モーゴーは中国人を迎えます

• vits_with_chatgpt-gpt3 tts推論リファレンス

• BlivedMは、Bステーションのライブブロードキャストルーム情報をクロールします

• デモンストレーションモデルVITSモデル（商用使用、自然人が合意した法的なサウンドソースを改良するか、Azureを使用してください）

• 建築

Bilibili Live Broadcast Roomからの弾幕とギフトをつかみ、それらを受け取り、公式のChatGPTに送信し、GPTコールバックメッセージを待ち、VITSを使用してTTS推論を実行し、キーワード/VTS APIに基づいて式をトリガーして音を再生します。プレイするとき、VTSは音に応じて唇の形に一致します。

会社または上司でない限り、Live2dを手でこすることが非常に重要です。第一に、それは時間がかかり、第二に、VTSとPRPRLIVEを使用して、キーワードを使用して式ショートカットキーをトリガーすることができ、VTS APIライブブロードキャスト効果はまだ問題ありません。

このライブブロードキャストプロセスは、テストされ、勝利の下で渡されます。理論的には、LinuxとMacは適切なPy環境でも使用できます。 PyバージョンはConda 3.10.10です

注：能力がある人はマウスとオイルパイプを同じように伸ばすことができます、py thread coroutineプロセスサメ私

ワークフロー

blivedm（グラブライブブロードキャストルーム情報） - > openai（猫の女の子の対話） - > vits（ttsテキストから音声） - > vts（音声から唇、ショートカットキートリガー式） - > obs（プッシュストリーム）

関数

• APIリクエストをサポートし、リンクなどの拡張機能を使用し、テキストへの音声変換後のリクエストhttp://127.0.0.1:8080?text=hello
• サポートの優先順位：API>キャプテン>ギフト> SC> BARC、ギフトと弾幕のキューの能力は5/10で、最後のタイムラインはいっぱいです。 SCとキャプテンには容量制限がありません。

私の開発環境

• CPU：5700g
• GPU：コアディスプレイ
• マザーボード：ASUS B550M TUF
• ハードドライブ：Kaixia RC20
• 記憶：16*4（3133Hz jinbaida）
• 電源：デルタ300W
• シャーシ：X40 5.5L

主な速度は、OpenAIおよびCPU推論を要求することであり、GPUの使用ははるかに高速になります。爆発を防ぐために同性愛者に敏感な単語を検出する必要があるため、SSEは使用できません。

OBS、VTS、およびQuehun AIが完全に開かれています。 CPU負荷は、推論するときに約70％です。理論的に言えば、2Kの予算を備えたbe食5600Gも実行でき、消費電力は100W以下であり、ITXが実行され、自転車が必要です。実際の状況では、NカードGPUを使用してより良く実行してください。

建設プロセス

Conda、OBS、VTS、VSCODEをインストールしていることを確認してください

Condaを使用して新しいPython 3.10環境を作成し、VSCODEを起動してください

git clone -b 1.1-py https://github.com/newreport/vtbai.git
cd vtbai 
start.bat
# configmy_config.ini 填写房间号和 openai key
python main.py
# 弹幕，将 resource 中的 hmtl 拖到 obs 里

]