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一周万星的文本转语音开源项目「GitHub 热点速览」

上周的热门开源项目让我想起了「图灵测试」，测试者在不知道对面是机器还是人类的前提下随意提问，最后根据对方回复的内容，判断与他们交谈的是人还是计算机。如果无法分辨出回答者是机器还是人类，则说明机器已通过测试，具有人类的智力水平。 虽然现在大模型的回答还充满 AI "味"，可以一眼识破，但 GitHub 上有个开源项目：ChatTTS，它根据文本生成的语音，已经可以做到"以假乱真"，不单单是我这么觉得，一周飙升了 1w+ Star，已经足以说明大家对它的认可。 作者为了限制 ChatTTS 生成的语音，在 4 万小时模型的训练过程中添加了少量额外的高频噪音，并尽可能压缩了音质，让其更好分辨出来，从而防止不法分子用它进行诈骗等违法行为，看来生成效果已经好到作者自己都"害怕"的地步了?* 还有位开发者（lihaoyun6）因为看不惯 macOS 的录屏软件收费，就自己动手做了一个轻巧的 macOS 屏幕录制工具：QuickRecorder，它不仅功能齐全还免费开源。如果你觉得自己桌面有点单调，这有个小工具（RunCat_for_windows）可以在任务栏上显示一只奔跑的小猫，它会陪着你一起加班或写代码。文生图的效果很看提示词的质量，Omost 让你仅需一条极简的描述就能生成一张细节满满的图片，比如"一个有趣的卡通蝙蝠侠与小丑战斗"。 最后，推荐一个用当下最新的前端技术栈构建的管理后台模版：soybean-admin 和一个非常漂亮的终端文件管理器：superfile 本文目录 开源新闻 1.1 强大的对话式文本转语音模型：ChatTTS 开源热搜项目 2.1 直接使用 ChatTTS 的 WebUI：ChatTTS-ui 2.2 轻巧的 macOS 屏幕录制工具：QuickRecorder 2.3 开源的在线办公套件：Univer 2.4 清新优雅的管理后台模板：soybean-admin 2.5 极简提示词的文生图工具：Omost HelloGitHub 热评 3.1 在 Windows 任务栏飞奔的"小猫"：RunCat_for_windows 3.2 非常漂亮的终端文件管理器：superfile 结尾 开源新闻 1.1 强大的对话式文本转语音模型：ChatTTS 该项目是专门为对话场景设计的文本转语音模型，支持中、英双语。它不仅能够生成自然、流畅的语音，还能控制和添加笑声、停顿和语气词等。ChatTTS 生成较短的语音效果很好，几乎听不出 AI "味"。 import ChatTTS from IPython.display import Audio chat = ChatTTS.Chat() chat.load_models(compile=False) # 设置为True以获得更快速度 texts = ["在这里输入你的文本",] wavs = chat.infer(texts, use_decoder=True) torchaudio.save("output1.wav", torch.from_numpy(wavs[0]), 24000) GitHub 地址→github.com/2noise/ChatTTS 开源热搜项目 2.1 直接使用 ChatTTS 的 WebUI：ChatTTS-ui 主语言：Python ，Star：2.1k ，周增长：2k 该项目为 ChatTTS 提供了开箱即用的本地网页界面，可以直接在本地浏览器中使用 ChatTTS，支持文字合成语音、中英文、数字混杂等功能，并提供了 API 接口。 GitHub 地址→github.com/jianchang512/ChatTTS-ui 2.2 轻巧的 macOS 屏幕录制工具：QuickRecorder 主语言：Swift ，Star：2.6k ，周增长：500 这是一个用 SWiftUI 编写、仅 10MB 的 macOS 屏幕录制工具，它只为做好录屏这一件事，不仅免费且功能丰富，支持窗口录制、应用录制、录制移动设备、窗口声音内录、鼠标高亮、隐藏桌面文件等功能。 GitHub 地址→github.com/lihaoyun6/QuickRecorder 2.3 开源的在线办公套件：Univer 主语言：TypeScript ，Star：5.1k ，周增长：1k 这是一个功能丰富、易于集成的在线办公套件，它提供了类似 Google 文档、幻灯片（开发中）和表格的功能，支持富文本、表格公式、数据验证、国际化等功能。 GitHub 地址→github.com/dream-num/univer 2.4 清新优雅的管理后台模板：soybean-admin 主语言：TypeScript ，Star：8.3k ，周增长：300 该项目是采用 Vu3、Vite5、Pinia 和 UnoCSS 等技术栈构建的管理后台模板，它不仅拥有漂亮的界面，还有清晰的项目结构、严格的类型检查、统一的代码规范，内置丰富的主题配置、国际化方案、页面组件，并且支持移动端。 GitHub 地址→github.com/soybeanjs/soybean-admin 2.5 极简提示词的文生图工具：Omost 主语言：Python ，Star：2.6k ，周增长：2k 该项目基于 LLM 的编程能力帮用户自动完善文生图的提示词，可以根据用户输入的简短提示词生成高质量的图片，还支持图片局部修改等功能，比如将图片中的龙变成恐龙，极大地降低了编写文生图的门槛，无需复杂的提示词即可生成满意的图片。 GitHub 地址→github.com/lllyasviel/Omost HelloGitHub 热评 在这个章节，将会分享下本周 HelloGitHub 网站上的热门开源项目，欢迎与我们分享你上手这些开源项目后的使用体验。 3.1 在 Windows 任务栏飞奔的"小猫"：RunCat_for_windows 主语言：C# 这是一个用 C# 写的小工具，它会在 Windows 任务栏显示一只奔跑的小猫动画，CPU 使用率越高它跑得越快。 项目详情→hellogithub.com/repository/7c37c2e3bf3142e7bf5891f5070e3606 3.2 非常漂亮的终端文件管理器：superfile 主语言：Go 这是一个现代终端文件管理器，为命令行文件操作提供了一个直观且漂亮的界面。它默认采用 Vim 风格的快捷键操作，还支持插件和主题自定义。 项目详情→hellogithub.com/repository/d791057ece4f4662be25202c21405a27 结尾 以上就是本期「GitHub 热点速览」的全部内容，希望你能够在这里找到自己感兴趣的开源项目，如果你有其他好玩、有趣的 GitHub 开源项目想要分享，欢迎来 HelloGitHub 与我们交流和讨论。 往期回顾 MLOps 学习之旅 3 个好玩的前端开源项目
2024-06-04
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润乾蒋步星 | 非结构化数据分析技术是忽悠

大数据概念兴起的同时也带热了非结构化数据分析。传说一个企业中80%的数据都是非结构化数据，如果按占据空间来算，这个比例大体不假，毕竟音视频这类数据真地很大。 有这么大的数据量，需要进行分析是很自然的事了，而要分析当然就要有相应的技术手段了。 那为什么说非结构化数据分析技术是忽悠呢？ 不存在通用的非结构化数据计算技术 非结构化数据五花八门，有声音图像、文本网页、办公文档、设备日志、….；每类数据的都有各自的计算处理手段，比如语音识别、图像比对、文本搜索、图结构计算等等，但是并不存在一种适用于所有非结构化数据的通用计算技术。 语音识别的方法不能用于图像比对、文本搜索和图结构计算也扯不上关系。 一个厂商如果擅长某种技术，那一定会直接宣称自己专业于该领域，而不会泛泛地说自己精于非结构化数据分析。 比如人脸识别做得非常精准、或是文本敏感词挖掘的专业公司，
2017-08-14

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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