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Python
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#!/usr/bin/env python3
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# -*- coding: utf-8 -*-
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"""
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播客对话生成脚本
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生成Sonia和Author的对话，不使用Judy
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"""
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import asyncio
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import edge_tts
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import os
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import json
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from datetime import datetime
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class PodcastGenerator:
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def __init__(self):
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# 加载角色配置
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config_path = "output/podcast/characters/character_config.json"
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if os.path.exists(config_path):
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with open(config_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
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self.config = json.load(f)
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else:
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# 如果配置文件不存在，使用默认配置
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self.config = {
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"Sonia": {"voice_model": "en-GB-RyanNeural"},
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"Author": {"voice_model": "en-US-GuyNeural"}
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}
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async def generate_audio(self, text, voice, output_file):
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"""生成音频文件"""
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communicate = edge_tts.Communicate(text, voice)
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await communicate.save(output_file)
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print(f"✓ 生成音频: {output_file}")
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def create_podcast_script(self):
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"""创建播客对话脚本"""
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script = [
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{
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"speaker": "Sonia",
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"text": "欢迎来到本期节目，今天我们有幸邀请到作者，一起回顾2001-2009年这段特殊的历史时期。这段时间被称为'韩信的入场券'，充满了复杂的地缘政治变化。能否请您为我们概述一下这个时代的主要特点？"
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},
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{
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"speaker": "Author",
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"text": "这个时代最突出的特点是中国的战略隐忍。面对1999年大使馆被炸的屈辱、2001年南海撞机的紧张局势，中国选择了与美国合作反恐，从而获得了宝贵的发展窗口期。"
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},
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{
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"speaker": "Sonia",
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"text": "在2008年金融危机中，您特别提到了一个叫'高斯联结函数'的数学模型，以及它如何影响了亚洲歌神张学友的投资。这个数学模型究竟是如何运作的？"
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},
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{
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"speaker": "Author",
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"text": "这个模型由华裔数学家李祥林提出，它巧妙地'删除'了违约的相关性，使得一篮子高风险贷款可以被评级为AAA级资产。张学友投资的雷曼兄弟迷你债券正是被这种模型包装后的产品，导致他损失了约4000万港币。"
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},
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{
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"speaker": "Sonia",
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"text": "您提到了'瓦良格'号航母和普京寻求加入北约被拒的事件。这两件事看似无关，但它们如何共同构成了中国崛起的战略机遇？"
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},
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{
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"speaker": "Author",
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"text": "这是一个非常有趣的巧合。美国忙于反恐战争，无力阻止中国购买并改造'瓦良格'号；同时，北约拒绝普京的加入请求，迫使俄罗斯转向与中国合作。这两大因素为中国创造了有利的外部环境。"
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},
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{
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"speaker": "Sonia",
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"text": "最后一个问题，您认为2001-2009年这段时间为中国后来的发展奠定了怎样的基础？"
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},
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{
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"speaker": "Author",
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"text": "这十年是中国嵌入全球产业链、积累资本和技术的关键时期。通过隐忍和务实的战略，中国不仅成功避免了与美国的直接冲突，还利用了美国的战略重心转移，实现了经济的快速发展。"
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},
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{
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"speaker": "Sonia",
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"text": "感谢您今天的精彩分享，让我们更好地理解了这一段复杂而重要的历史。"
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}
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]
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return script
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async def generate_podcast(self):
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"""生成播客音频"""
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script = self.create_podcast_script()
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# 创建输出目录
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output_dir = "output/podcast/interview"
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os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
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tasks = []
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for i, line in enumerate(script):
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speaker = line["speaker"]
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text = line["text"]
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# 获取角色的语音模型
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voice_model = self.config.get(speaker, {}).get("voice_model", "en-US-GuyNeural")
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# 生成音频文件
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output_file = f"{output_dir}/{speaker.lower()}_{i+1:02d}.mp3"
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task = self.generate_audio(text, voice_model, output_file)
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tasks.append(task)
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# 并行执行所有音频生成任务
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await asyncio.gather(*tasks)
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# 创建脚本文件
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script_file = f"{output_dir}/podcast_script.txt"
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with open(script_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
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for line in script:
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f.write(f"{line['speaker']}: {line['text']}\n\n")
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print(f"\n✓ 播客脚本已保存到: {script_file}")
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print(f"✓ 共生成 {len(script)} 个音频片段")
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print("✓ 播客生成完成！")
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async def main():
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generator = PodcastGenerator()
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await generator.generate_podcast()
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if __name__ == "__main__":
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asyncio.run(main()) |