doc-parse
将 PDF/PPT/Excel/Word 等多格式文档解析为结构化 Markdown,并输出元数据与解析置信度,作为 RAG 与四色卡片的数据底座。
影片与视频编辑、内容创作者在制作视频配音或有声书时,当需要克隆音色、生成情感化配音或流式实时语音合成请用此技能。支持1.7B高质量与0.6B快速双模型,一键实现多语言方言配音,让语音创作更高效更自然。
$ npx -y skills add anbeime/skill --skill tts-voice-synthesis --agent claude-codeHow it fires
How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.
/tts-voice-synthesisContext preview
The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.
影片与视频编辑、内容创作者在制作视频配音或有声书时,当需要克隆音色、生成情感化配音或流式实时语音合成请用此技能。支持1.7B高质量与0.6B快速双模型,一键实现多语言方言配音,让语音创作更高效更自然。
name: tts-voice-synthesis
description: 影片与视频编辑、内容创作者在制作视频配音或有声书时,当需要克隆音色、生成情感化配音或流式实时语音合成请用此技能。支持1.7B高质量与0.6B快速双模型,一键实现多语言方言配音,让语音创作更高效更自然。
dependency:
python: |
torch>=2.0.0
torchaudio>=2.0.0
transformers>=4.35.0
scipy>=1.11.0
numpy>=1.24.0
librosa>=0.10.0
soundfile>=0.12.0
pydub>=0.25.0
system: |
# 创建音色模型保存目录
mkdir -p voices
mkdir -p output1. 文本准备
2. 选择音色
3. 执行合成
4. 验证输出
1. 准备参考音频
2. 提取音色特征
3. 使用克隆音色
1. 文本分段
2. 流式生成
3. 实时合并
1. 文本情绪分析
2. 语音参数调整
3. 生成验证
python scripts/tts_generate.py \
--text "你好,欢迎使用语音合成服务" \
--output_path ./output/hello.wav \
--model_size 1.7B \
--voice default python scripts/voice_clone.py \
--reference_audio ./reference.wav \
--voice_name my_voice \
--output_dir ./voices python scripts/tts_generate.py \
--text "今天真是太开心了!" \
--output_path ./output/happy.wav \
--emotion happy \
--speed 1.2 \
--pitch 1.1 python scripts/tts_generate.py \
--text_file ./long_text.txt \
--output_path ./output/stream_output.wav \
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