## 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

## 前言

大家好，我是老狗。由于本人比较自闭，就先不露脸了，请大伙多多包涵！

今天是2024年1月23日，是程序员老狗 裸辞 直播的第一天。

这里主要是对第一天的直播情况做一个总结。

昨天晚上老狗写了一篇文章，讲了一下直播的一些原因和目标，在老狗的公众号（月上老狗）、博客（oldmoon.top）、B站都发布了，相关链接会放在视频下方，大伙有兴趣的可以去读读。不想去B站也可以去我的公众号和博客昂，不过我的博客好像没有被百度收录。很尴尬。google倒是能搜到。名字都是“月上老狗”，欢迎大家关注！

好，现在正式开始总结。

大家可以看以下老狗关于第一天的计划：【[2024年1月23日-计划](https://www.yuque.com/u285539/qmsk5c/uyet52mkhkg7bq44?singleDoc#)】(`用语雀共享出来了，如果看不到可能是时间太久链接失效了`)


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## 计划内

计划内的内容呢，主要可分为四点：

1. 学习英语；
2. 学习计算机基础；
3. 学习Simbot；
4. 开发我的图床工具。

### 学习英语

说来惭愧，老狗的英语很菜，大学四级都没过。所以现在最简单的学起，用的一款语言学习APP，叫`Duolingo`，中文名叫`多邻国`。对英语过了4级的人来说，这个应用可能用处不大，但对老狗来说，倒是还好，没错老狗就是这么菜。

上午学了半小时，下午因为时间不够，就没有找新闻读。。今天的英语学习大概就是这么个情况。

### 学习计算机基础

老狗找了一个B站UP主发布的视频课程，播放量挺好，讲的还不错，大标题叫【从来没有人把计算机基础讲的这么细】，今天看了一个小时左右的课程，说实话，自我感觉收获不大，因为前期课程讲的基本都是历史，像大学时候上课一样，听着听着就走神了。。。

### 学习Simbot

本来计划上午学习，下午实践的，结果上午结束了还没有开始学习，所以拖到了下午边学边实践，主要学习方式本来计划的是看官方文档，但可能由于老狗的层次太低，有点看不懂大佬的文档。所以紧急呼叫Simbot的作者，也就是【[**法欧特斯卡雷特**](https://space.bilibili.com/2714954)】，这个名字不知道从何而来，反正看起来很高大上，大家可以关注一波！

在大佬的亲切指导下，终于写出来了一个简单的QQ频道机器人。有一说一，Simbot实现一个机器人真的非常简单！如果有需求大家可以尝试昂。

> 另外请教的同时也简单采访了大佬对于Simbot的一些想法，回头整理一下，如果可以的话发出来让大家看看。

最后Simbot学习呢，圆满完成，撒花！

### 开发图床工具

这是老狗开发的一个小工具，主要用来上传图片，能够让图片在互联网上查看的工具。功能很简单。

了解图床的伙计们可能都知道，网上图床工具有很多，老狗之所以开发这款工具，是因为网上的工具都有些复杂了，可能是为了数据安全什么的昂，老狗可能还没到那个层级，不太关心安全方面的，所以想尽可能简单的使用，所以自己动手写了一个，大家如果有需要，可以去我的仓库看看，推荐使用Docker部署。

第一天优化了一下图床的显示，并将密钥框设置为密码类型，否则直播时候不小心把密钥露出来了，那就尴尬了。

今天的图床开发，也圆满完成！

### 总结

上面就是主要的计划内完成项，完成度概算可以，那计划内完成的说完了，就该说说计划外和未完成的了


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## 计划外

总的来说呢，计划完成率大概50%吧，很低昂，那么为什么这么低呢，老狗觉得有两个原因：1. 可能和准备不足有关；2. 受计划外的事情影响。老狗认为，计划外的事情影响占比巨大，问题肯定不能出在自己身上对吧！

哈哈开个玩笑，说实际的分析。为什么说计划外的事情影响占比巨大？举三个例子证明：

1. 早上做饭时候，发现南瓜坏掉了。
2. 上午帮同事看一个`SQL`，不知不觉就半小时过去了。
3. 下午想找一个好用的弹幕播报语音工具，一个小时左右过去了，而且最后也没找到好用的。

真是应了那句话：计划赶不上变化！

计划外的老狗就不多说了，再汇报以下计划内没完成的吧，一共两项：

- 下午5点-5点30：读英语新闻
- 下午5点30-6点：锻炼一下

这两项都是最后，没完成的原因，也是因为前面的计划内和计划外的事项，消耗了太多时间，导致时间不够用了。

总之说多了都是借口，希望后续减少这种情况吧。


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## 直播总结

先说一下关于今天的计划，老狗发现，真的是计划赶不上变化，计划的越详细，就越不可能按计划执行，因为生活总是充满着变化，没有人的生活是能够按计划执行的！

当然，没有计划也不行，每天总是听天由命，那大概不是躺平，而是随波逐流吧！所以老狗决定，以后不再计划的过于详细，而是做一个大概的计划，比如：学英语1小时、学编程2小时、实践3小时之类的，具体的时间点不做严格的限制，一天之内任何时间都可以做！当然学习放在上午可能更有效率一些，但不会强制执行！

最后，汇报一下今天数据。

现在已经是晚上8点以后了，第一天正式直播已经结束，虽然不太圆满，但世上哪有十全十美的事情呢。

不算中午休息的挂机时间，今天一共直播了8小时左右，据我所知，路人观众几乎没有，有几个几乎都是进入直播间很快就推出了，这也是意料之中。万事开头难，继续努力吧，希望以后会越来越好！

非常感谢今天观看直播的各位伙伴们！感谢你们的支持，老狗会继续努力的！谢谢大家！拜拜！

## 附录

- 直播原因：https://www.bilibili.com/read/cv29919499
- 第一天计划：https://www.yuque.com/u285539/qmsk5c/uyet52mkhkg7bq44?singleDoc
- 计算机基础：https://www.bilibili.com/video/BV15V4y1C7eV
- Simbot官网：https://simbot.forte.love/home.html
- Simbot仓库（github）：https://github.com/simple-robot/simpler-robot
- 法欧特斯卡雷特：https://space.bilibili.com/2714954
- 图床仓库（github）：https://github.com/dingdangdog/image-oss
- 图床仓库（gitee）：https://gitee.com/dddogx/image-oss

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程序员裸辞直播，第一天情况汇报和感受

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