## 简介

`OBS Studio` ：免费且开源的音、视频录制工具，且支持众多直播大平台推流协议。

- Github开源地址：https://github.com/obsproject/obs-studio



## 声音

- **降噪**：混音器列表中，点击要降噪的音频右下角的 `三个点` ，选择 `滤镜` ，进入滤镜列表点击左下角 `+` ，选择 `噪声抑制`，可以自动对音频进行降噪处理。
- **回音**：建议录制配音时，将 `桌面音频`(电脑声音) 关闭，否则可能出现回音，可以自行对比关闭前后的录制效果再选择是否关闭。
- **音轨**：音频可以选择要生效的音轨，然后在设置中可以选择要输出的音轨，如果某个音频生效的音轨在输出中没有被选中，则不会输出该音轨的全部声音。

## 文字

- **字体**：在文本设置页面，点击 `字体` 进入字体选择和字号选择，可以修改文字大小。
- **轮廊**：比较好的文字效果，一般需要开启 `轮廊`，开启后可以选择轮廊的颜色。在文字设置的窗口向下滚动到最后，即可找到 `轮廊` 勾选框，勾上即打开轮廊。

## 录像

### 自动分割文件

OBS录像默认的文件时长是1小时，有时为了剪辑的便利性，需要文件时长更短一些，可以在开始录像前，前往设置更改分割时长：
1. 进入设置；
2. 进入`输出`设置菜单；
3. 选择`录像`的页签；
4. 勾上`自动分割文件`，并选择`按时间分割`；
5. 在`分割时间`中选择时长，如：`30min`——30分钟。

## OBS直播

### 虚拟摄像机

场景布局设置好后，可以点击【启动虚拟摄像机】来开启虚拟摄像机，开启后，将会把场景画面转化为类似摄像机的推视频流效果，其他直播平台大多都可以通过`摄像头采集`等类似功能将OBS画面获取到，从而间接实现通过OBS直播的效果。

> PS：B站直播姬现在可以直接选择获取`OBS虚拟摄像头`。

### 直播推流

除虚拟摄像机外，还可以直接通过OBS推流的方式，将场景视频流推送到各个平台，但前提是其他平台有提供三方推流的入口，如果有提供，一般会有`推流地址`和`推流码`两个参数，获取到这两个参数后，在OBS设置中将参数填入直播设置即可，建议选择`自定义`服务，然后再填`推流地址`和`推流码`。

### 屏幕尺寸（手机直播）

再设置中，找到`视频`设置，修改画布分辨率，即可改变可视区域的尺寸，在电脑上投屏直播手机画面，可以修改该参数适配手机屏幕尺寸，做到更好的直播效果。

- 采集手机可以尝试`1280*2560`该尺寸，如不合适，再适当微调即可。

## 赞助请求

 **建站不易，以下是一个广告，还请动动您的小手指，点击一次以示鼓励，谢谢！**


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> 就目前的访问量，即便每个访客都点一次广告，收入也不足以支付运营成本，`如果看不到广告，可能是网络原因或被拦截了，那就算了吧。祝你生活愉快~~`

OBS小技巧

## 简介

如何过你需要文本转语音的功能，有两种选择：

1. 使用第三方API：调用第三方接口获得转换后的语音文件，此时使用的时第三方的语音模型；
2. 自建API：调用自己开发的API，获得语音文件，此时需要你有可以使用的语音模型。

本文记录一些与 ChatGPT 的语音模型相关对话，基于 `GPT3.5`。



## 对话

### 有没有哪些已经训练好的中文语音模型？

目前，训练好的中文语音模型可能受到版权和专利的限制，因此在免费获取方面可能会有一些挑战。然而，一些研究机构和组织可能会发布一些已经训练好的模型供研究和非商业用途使用。以下是一些可能有用的资源：

1. Mozilla Common Voice:

`Mozilla Common Voice` 项目是一个开源的语音识别数据集和模型的项目。你可以在这里找到一些中文的语音数据集以及训练好的模型。

2. OpenSLR:

`OpenSLR` 提供了一些开源的语音数据集和工具，虽然不一定专注于中文，但你可能会在这里找到一些相关的资源。

3. THCHS-30:

`THCHS-30` 是一个中文语音数据集，包含了普通话的语音数据。你可以在该数据集上训练自己的语音模型。

请注意，使用这些资源时，务必遵循数据和模型的使用条款，并注意可能存在的许可问题。许多机构在提供数据和模型时都会有特定的使用限制。如果你的项目是商业用途，你可能需要考虑购买专业的语音模型服务，如云端语音识别服务，以确保合法性和高质量的服务。

### 去哪里找免费的训练好的语音模型？

在寻找免费的训练好的语音模型时，你可以考虑以下途径：

1. Hugging Face:

`Hugging Face` 提供了一个模型仓库，其中包括了各种免费的自然语言处理（NLP）和语音处理模型。你可以在其网站上查找并下载训练好的语音模型。

2. TensorFlow Hub:

`TensorFlow Hub` 是由 `TensorFlow` 提供的一个集成模型和数据的平台。你可以在 `TensorFlow Hub` 上搜索并找到一些免费的语音模型。

3. Mozilla DeepSpeech:

`Mozilla DeepSpeech` 是一个开源的语音识别引擎，它提供了已经训练好的模型，你可以在其 `GitHub` 仓库中找到。

4. Open Neural Network Exchange (ONNX) Model Zoo:

`ONNX Model Zoo` 提供了一系列已经训练好的深度学习模型，包括一些用于语音处理的模型。你可以在其网站上检索并下载这些模型。

5. TensorFlow Lite Model Zoo:

`TensorFlow Lite Model Zoo` 提供了一系列适用于移动和嵌入式设备的 `TensorFlow Lite` 模型，其中可能包括一些语音处理模型。

请注意，免费的语音模型的选择可能相对有限，而且质量可能因模型类型和用途而异。在使用模型之前，请查看模型的许可证和使用条件，以确保其满足你的项目需求。如果你需要更专业的语音处理服务，可能需要考虑商业提供者，如云端语音识别服务。

语音模型去哪找？

## 简介

一个简单的例子，如果以后需要用，可以来这找来看看。（`TypeScript`环境）

万一以后需要用到，可以来这里找找，CV（`Ctrl C + Ctrl V`）编程大法好。



## package.json

- 引入依赖：`npm install vditor`，本文编写时最新版是 `3.9.8`。

```json
  "dependencies": {
    "vditor": "3.9.8",
  },
```

## main.ts

- 引入样式

```typescript
import "vditor/src/assets/less/index.less"
```

## 使用

- 创建编辑器并配置一些东西

```html
<script setup lang="ts">
import Vditor from 'vditor'
import { onMounted } from 'vue'
let vditor: Vditor;

onMounted(() => {
  vditor = new Vditor('vditor', {
    // 规定编辑器总高度，如果不设置，高度将自适应，页面比较难看
    // 需要根据实际情况自己修改它
    height: 500,
    width: '100%',
    lang: 'zh_CN',
    mode: 'sv',
    toolbarConfig: {
      pin: true,
    },
    cache: {
      enable: false,
    },
    after: () => {
      // 编辑器启动后，直接插入一段`Hello`，正式使用视情况修改
      vditor.setValue('hello, Vditor + Vue!')
    },
  })
})
</script>

<template>
  
  <div id="vditor">
  </div>
</template>

<style scoped>
</style>

```

一个vue3引入Vditor的例子

## 简介

一些 `yarn` 操作会报错：

```sh
error Error: certificate has expired
    at TLSSocket.onConnectSecure (node:_tls_wrap:1540:34)
    at TLSSocket.emit (node:events:513:28)
    at TLSSocket._finishInit (node:_tls_wrap:959:8)
    at ssl.onhandshakedone (node:_tls_wrap:743:12)
info Visit https://yarnpkg.com/en/docs/cli/create for documentation about this command.
```



## 临时解决

- 关闭 `ssl`

```sh
yarn config set strict-ssl false
```
## 其他

查看 `yarn` 配置：

- 运行：`yarn config list` 可以看到如下信息

```sh
yarn config v1.22.21
info yarn config
{
  'version-tag-prefix': 'v',
  'version-git-tag': true,
  'version-commit-hooks': true,
  'version-git-sign': false,
  'version-git-message': 'v%s',
  'init-version': '1.0.0',
  'init-license': 'MIT',
  'save-prefix': '^',
  'bin-links': true,
  'ignore-scripts': false,
  'ignore-optional': false,
  registry: 'https://registry.npm.taobao.org/',
  'strict-ssl': true,
  'user-agent': 'yarn/1.22.21 npm/? node/v18.14.0 win32 x64',
  lastUpdateCheck: 1706248207836
}
info npm config
{
  registry: 'https://registry.npm.taobao.org/',
  python: 'C:\\Users\\xxhu1\\.windows-build-tools\\python27\\python.exe',
  'strict-ssl': false
}
```

## 长期解决

**感谢网友评论解答！！！**

出现该问题的原因事淘宝镜像原地址 2024年1月22日 已过期，需要设置新的镜像：
```sh
yarn config set registry https://registry.npmmirror.com
```

yarn 报错 certificate has expired

## 简介

要将 **Python** 脚本（例如`main.py`）构建为可执行文件，你可以使用工具如 `PyInstaller` 或 `cx_Freeze` 。这些工具可以将 Python 脚本打包成可执行文件，使得在没有安装 Python 解释器的系统上也能运行。



## PyInstaller

以下是使用 PyInstaller 的简要步骤：

1. 安装 PyInstaller：

打开命令行终端，运行以下命令安装 PyInstaller：

```sh
pip install pyinstaller
```

2. 使用 PyInstaller 构建可执行文件：

在命令行中，切换到包含你的 txt2wav.py 脚本的目录，然后运行以下命令：

```sh
pyinstaller --onefile txt2wav.py
```

这将在dist目录中创建一个可执行文件，文件名通常是 `main.exe`（在Windows上）或 `main`（在Linux和macOS上）。

3. 运行可执行文件：

打包完成后，双击即可执行

## 提示

请记住，`PyInstaller` 将打包所有依赖项，生成的可执行文件可能会比较大。如果你想更详细地配置打包过程，可以查看 `PyInstaller` 的文档：`PyInstaller Documentation`。


`PyInstaller` 打包生成的可执行文件 (`exe`) 是独立的可执行文件，理论上可以在没有 Python 环境的电脑上运行。这就是 `PyInstaller` 的目标之一，即使在没有 `Python` 解释器的系统上，用户也能够运行你的应用程序。

当你使用 `PyInstaller` 打包时，它会将 `Python` 解释器和你的脚本/应用程序的依赖项一起打包到一个可执行文件中。这使得你的应用程序可以在没有 `Python` 安装的情况下独立运行。

另外，`cx_Freeze` 是另一个可用于构建可执行文件的工具，你可以根据自己的需求选择适合的工具。

Python将程序简单打包为exe

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努力做一只帅气、有才、豁达的老狗！

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