将话题或网页内容汇总为播客音频,基于火山引擎豆包语音播客合成协议生成。
Podcast Skill是一项面向实际任务的技能,主要用于基于火山引擎豆包语音合成 WebSocket 协议(PodcastTTS, /api/v3/sami/podcasttts )将某个话题合成为播客音频并保存为本地文件;输入一句话题文本或者一个网页地址(也可以是个文件下载地址,支持 pdf/word/txt 格式)生成播客;
实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;
涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。
基于火山引擎豆包语音合成 WebSocket 协议(PodcastTTS,/api/v3/sami/podcasttts)将某个话题合成为播客音频并保存为本地文件。支持:
生成播客 或 播客合成 等相关关键词。当你收到用户请求生成播客时:
action=4 和 prompt_text = 话题文本。action=0 和 input_url = 网页地址或文件下载地址。action=0 和 text = 用户上传文件读取出来的内容或者是一段比较长的文本,一般超过 200 个字。prompt_text(原始话题,一般不超过 20 个字)或 input_url(网页地址或文件下载地址) 或者 text(用户上传文件读取出来的内容或者是一个比较长的文本,一般超过 200 个字)。cd 到本技能目录:skills/byted-podcast-gen。python scripts/podcast.py [参数]。参考下面示例部分。audio_path / texts / audio_url 使用生成结果,如果有 audio_url 是一个带过期时间的 URL, 原封不动的返回给用户, audio_path 是本地文件路径, 可以给用户提供下载。| 参数 | 简写 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
--text |
否 | 输入原始长文本(action=0 时使用) |
|
--input_url |
否 | 输入文本的 URL(action=0 时使用,二选一) |
|
--prompt_text |
否 | 提示词文本(action=4 时必填) |
|
--action |
否 | 播客类型:0(原始文本/URL)、4(prompt);默认 4 |
|
--speaker_info |
否 | 说话人配置 JSON(默认 {"random_order":false}) |
|
--encoding |
否 | 音频格式:mp3(默认)、wav、ogg_opus |
|
--output |
否 | 最终音频输出文件路径(默认自动生成到 output/) |
脚本输出 JSON,包含:
status: "success" 或 "error"task_id: 任务标识(用于定位一次生成任务)audio_path: 最终音频本地路径texts: 分段文本 JSON 字符串,每个发音人对应的文本列表。audio_url: 服务端返回的音频下载地址error: 失败时的错误信息MODEL_SPEECH_API_KEY:检查环境变量或命令行参数是否已配置,不存在的时候提示用户输入, 然后设置到环境变量。MsgType.Error):根据错误信息检查账号权限、资源 ID、输入内容及是否已开通服务。quota 说明当前账号已超量,需升级火山引擎豆包语音的播客服务。pip install -r requirements.txt# 基于话题生成播客音频 ptompt_text="豆包语音合成服务" python scripts/podcast.py --prompt_text $ptompt_text --action 4 # 基于网页内容生成播客音频 url="https://www.volcengine.com/docs/6561/1668014?lang=zh" python scripts/podcast.py --input_url $url --action 0 # 基于长文本内容生成播客音频 text="欢迎收听本期节目,我们聊聊人工智能的关键拐点……" python scripts/podcast.py --text $text --action 0
相关专题
热门下载
相关下载
精品课程
共6课时 | 54.7万人学习
共89课时 | 134.1万人学习
共49课时 | 82.5万人学习
最新文章