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PodAgent

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PodAgent – 港中文、微軟、小紅書聯合推出的播客生成框架

PodAgent是什么

PodAgent 是由香港中文大學、微軟和小紅書聯合開發的一款播客生成框架。該框架模擬真實的脫口秀環境,利用多智能體協作系統(包括主持人、嘉賓和編劇)自動生成豐富且結構化的對話內容。PodAgent還構建了多樣化的聲音庫,以精確匹配角色與聲音,確保音頻的自然性和沉浸感。此外,PodAgent引入了基于大語言模型(LLM)的語音合成技術,能夠生成富有表現力與情感的語音,使播客更具吸引力。它還推出了一套全面的評估指標,以衡量生成播客的質量,從而確保內容的專業性和多樣性。

PodAgent

PodAgent的主要功能

  • 高質量對話生成:自動生成豐富多樣的對話腳本,涵蓋各類主題。
  • 聲音角色匹配:根據角色特性和內容背景,動態匹配最合適的聲音。
  • 語音合成與情感增強:根據對話內容的情緒與語境,調整語音的語調、節奏與情感,使播客更加生動。
  • 完整播客結構生成:支持添加適合的音效和背景音樂,生成完整的播客結構,且可進行多語言生成,以適應不同場合和聽眾需求。
  • 評估與優化工具:提供詳盡的評估指標,衡量生成播客的質量,包括對話內容的豐富性、聲音匹配的精確度及語音表現力。

PodAgent的技術原理

  • 多智能體協作系統
    • 主持人:負責制定對話大綱,引導討論話題。
    • 嘉賓:根據角色設定提供專業見解與觀點。
    • 編劇:整合對話內容,優化腳本的連貫性與多樣性。
  • 聲音特征分析與匹配:搭建聲音庫,分析聲音特征(如音色、語調、情感等),為每個角色匹配最合適的聲音。利用開源數據集(如 LibriTTS 和 AISHELL-3)提取聲音樣本,經過去重和篩選生成多樣化的聲音庫。
  • 基于LLM的語音合成:通過基于大語言模型(LLM)的語音合成技術,將文本內容轉化為自然且富有表現力的語音。將LLM預測的說話風格作為指令,指導語音合成模型(如 CosyVoice)生成與內容情緒相匹配的語音。
  • 綜合評估指標:推出一套評估指標,用于衡量生成播客的質量,包括對話內容的詞匯多樣性、語義豐富度、信息密度,以及聲音匹配的精確性和語音的表現力。基于 LLM 作為評估工具,對生成內容進行對比和評分。

PodAgent的項目地址

PodAgent的應用場景

  • 媒體與內容創作:快速生成高質量播客節目,涵蓋新聞、文化、科技等主題,有效節省創作時間與成本。
  • 教育與學習:生成教育類播客,如語言學習、學術講座等,提供生動有趣的學習體驗。
  • 企業推廣:制作品牌宣傳播客,分享產品故事或行業見解,增強品牌影響力。
  • 自媒體與個人品牌:幫助創作者快速生成播客內容,突破創作瓶頸,提升內容吸引力。
  • 娛樂與創意:生成虛構故事、喜劇脫口秀等娛樂播客,為聽眾提供沉浸式的聽覺體驗。
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