网上冲浪周刊第45期

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欢迎阅读本期技术资讯！我们为您推荐了一些有趣的工具，如最懂程序员的新一代 AI 搜索引擎 Devv、文本生成语音模型 ChatTTS 及其 UI 项目、视频翻译配音工具 PYVIDEOTRANS。此外，还介绍了美图开源任务队列 LMSTFY 和动手学深度学习资源。

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技术

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    • vold的作用：为app提供存储服务，管理卷信息，并与StorageManagerService通信，使应用能够访问外部存储。
    • 卷管理：介绍了vold如何收集和管理外部存储设备卷和虚拟卷，以及如何通过NetlinkManager和VolumeManager类来处理uevent事件。
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    • 为app创建data和obb目录：vold利用其root权限为应用在外部存储下创建具有正确权限的data和obb目录。


有趣的工具

最懂程序员的新一代 AI 搜索引擎

Devv 支持直接连接 GitHub 仓库，进行搜索、提问、生成代码 , 非常适合程序员。

快速模式:基于 Devv 构建的 AI 搜索引擎，快速获取编程问题的答案、文档以及代码片段。

Agent 模式：为复杂的开发问题提供 Agent 驱动的解决方案，涵盖问题搜索、代码生成、Debug 等场景。

GitHub 模式：连接指定的公开或私有 GitHub 仓库，实现针对特定代码库的搜索、问答以及代码生成。

地址：https://devv.ai/

ChatTTS：文本生成语音

ChatTTS 是专为 LLM 助手等对话场景设计的文本到语音模型。它支持中英文两种语言。我们的模型经过 100,000+ 小时的中英文训练。HuggingFace 上的开源版本是不含 SFT 的 40,000 小时预训练模型。

亮点

  1. 对话式 TTS: ChatTTS针对对话式任务进行了优化，实现了自然流畅的语音合成，同时支持多说话人。
  2. 细粒度控制: 该模型能够预测和控制细粒度的韵律特征，包括笑声、停顿和插入词等。
  3. 更好的韵律: ChatTTS在韵律方面超越了大部分开源TTS模型。同时提供预训练模型，支持进一步的研究。

对于模型的具体介绍, 可以参考B站的 宣传视频

开源地址：https://github.com/2noise/chattts

官网：https://2noise.com/

ChatTTS-ui

ChatTTS-ui 是一个开源项目，主要用于文本到语音转换（Text-to-Speech, TTS）。该项目的主要功能是将输入的文本转换为语音输出，可能用于各种需要语音合成功能的应用场景，如聊天机器人、语音助手等。
提供了网页中使用 ChatTTS 合成语音及 API 接口服务，支持 Windows、Linux、macOS 部署。其中 Windows 用户可直接下载安装包，一键安装开箱即用。

从项目的名称和文件结构来看，ChatTTS-ui 提供了一个用户界面（UI），使用户可以方便地输入文本并获得语音输出。项目的核心功能可能包括文本处理、语音合成以及用户界面的设计和实现。

主要功能

  1. 文本到语音转换：将输入的文本转换为语音输出。
  2. 用户界面：提供一个直观的界面，用户可以在其中输入文本并播放生成的语音。
  3. 开源社区支持：项目在 GitHub 上开源，用户和开发者可以贡献代码、报告问题和提出改进建议。

开源地址：https://github.com/jianchang512/ChatTTS-ui

pyVideoTrans视频翻译配音

一键实现语音识别->字幕翻译->配音 = 带字幕和配音的新视频。

特性：

💥自动视频翻译

集成faster-whisper模型/并支持自定义huggingface模型
同时集成批量语音转字幕、批量字幕翻译、批量配音小工具

🤠多种配音和翻译渠道

配音:edgeTTS|AzureTTS|OpenAiTTS|Elevenlabs|clone-voice|GPT-SoVITS
翻译:Google|ChatGPT|DeepL|Gemini|Mircosoft|百度|腾讯|本地模型

🤖可完全离线

翻译渠道替换为本地模型,配音渠道替换为clone-voice,即可实现完全本地离线视频翻译

🚀免费+开源

代码GitHub公开可审查，免费无功能限制，无隐藏收费
开源协议GPL-v3

官网：https://pyvideotrans.com/

下载地址：https://pyvideotrans.com/downpackage.html



宝藏信息

美图开源任务队列 lmstfy

具有 REST API 的任务队列 基于 redis 存储，使用 golang 开发，资源占用少，轻量级，并且经受美图线上环境大流量验证多年，较适合用来做延迟队列。

开源地址：https://github.com/bitleak/lmstfy

动手学深度学习

《动手学深度学习》：面向中文读者、能运行、可讨论。中英文版被70多个国家的500多所大学用于教学。

特性：

  1. 所有人均可在网上免费获取；

  2. 提供足够的技术深度，从而帮助读者实际成为深度学习应用科学家：既理解数学原理，又能够实现并不断改进方法；

  3. 包含可运行的代码，为读者展示如何在实际中解决问题。这样不仅直接将数学公式对应成实际代码，而且可以修改代码、观察结果并及时获取经验；

  4. 允许我们和整个社区不断快速迭代内容，从而紧跟仍在高速发展的深度学习领域；

开源地址：https://github.com/d2l-ai/d2l-zh

在线网站：http://zh.d2l.ai/


资讯




后记

百闻不如一见，百见不如一试。

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