arealclimber
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2 days ago 任務 1：WhisperX 語音識別和轉錄
難度：中等
子任務 1.1：安裝 WhisperX（3小時）
- 任務描述：在本地環境或雲端服務器上安裝 WhisperX。
- 判斷標準：成功運行 WhisperX 的基本示例，並生成一段簡短的轉錄文本。
細項：
- 研究 WhisperX 安裝步驟（1小時）
- 瀏覽 WhisperX 的官方文檔和 GitHub 頁面，詳細閱讀安裝指南，瞭解系統要求和依賴包。記錄所有需要的步驟和工具。
- 下載和安裝 WhisperX（1小時）
- 根據安裝指南下載需要的軟件包和依賴項，並按照步驟在本地環境或雲端服務器上進行安裝。確保安裝過程中沒有錯誤。
- 運行示例並驗證安裝（1小時）
- 使用 WhisperX 提供的示例數據運行基本示例，檢查輸出結果是否符合預期。成功生成轉錄文本並確保無錯誤。
子任務 1.2：收集對話數據（5小時）
- 任務描述：收集多樣化的對話音頻，確保包括不同情緒的表達。
- 判斷標準：至少收集10段不同情緒的音頻資料。
細項：
- 搜索和下載公開的對話音頻數據集（2小時）
- 在互聯網上查找公開可用的對話音頻數據集，下載並記錄來源。確保數據集包含多種情緒表達的對話。
- 確認音頻質量和情緒多樣性（1小時）
- 檢查下載的音頻數據質量，確保音頻清晰且無明顯噪音。分類音頻，標記其情緒特徵，確保情緒多樣性。
- 整理和標記音頻數據（2小時）
- 將音頻數據按照情緒分類並存儲在適當的目錄結構中。為每段音頻添加標籤，記錄其情緒特徵和相關信息。
子任務 1.3：轉錄音頻（5小時）
- 任務描述：使用 WhisperX 將音頻轉換為文本。
- 判斷標準：轉錄準確率達到85%以上。
細項：
- 選取部分音頻進行轉錄測試（2小時）
- 選擇具有代表性的音頻片段，使用 WhisperX 進行轉錄測試。記錄每次轉錄的結果和過程。
- 驗證轉錄結果並調整參數以提高準確率（3小時）
- 比較轉錄文本與原始音頻內容，計算轉錄準確率。根據結果調整 WhisperX 的參數，重複測試以提高準確率至85%以上。
任務 2：情緒分析
難度：中等
子任務 2.1：選擇情緒分析工具（2小時）
- 任務描述：調查並選擇合適的情緒分析工具（如 VADER 或 TextBlob）。
- 判斷標準：確定使用的工具，並能在本地環境中運行。
細項：
- 研究可用的情緒分析工具（1小時）
- 瀏覽網絡資源，查找和比較常用的情緒分析工具。閱讀工具的特性、優缺點和使用案例，選出最適合的工具。
- 選擇並安裝合適的工具（1小時）
- 根據研究結果選擇情緒分析工具，下載並在本地環境中安裝。運行示例程序以驗證安裝成功。
子任務 2.2：文本情緒標註（8小時）
- 任務描述：對轉錄文本進行情緒分析和標註。
- 判斷標準：完成10段文本的情緒標註，準確率達到80%以上。
細項：
- 將轉錄文本導入情緒分析工具（1小時）
- 準備轉錄的文本數據，將其導入情緒分析工具的環境中。確保數據格式正確且可讀取。
- 使用工具進行情緒分析並記錄結果（4小時）
- 使用選擇的情緒分析工具對轉錄文本進行情緒標註。詳細記錄每段文本的分析結果和情緒標籤。
- 驗證和調整分析結果（3小時）
- 人工驗證情緒分析結果，確保標註準確率達到80%以上。對於錯誤標註進行修正，必要時調整分析工具的參數。
任務 3：llama 模型生成歌詞
難度：較高
子任務 3.1：瞭解和設置 llama 模型（8小時）
- 任務描述：學習 llama 模型的基本概念和使用方法，並在本地或雲端設置環境。
- 判斷標準：成功運行 llama 模型並生成簡單的文本。
細項：
- 研究 llama 模型的文檔和範例（3小時）
- 閱讀 llama 模型的官方文檔和使用範例，理解其工作原理和應用方法。記錄重要配置和使用步驟。
- 設置模型運行環境（3小時）
- 根據文檔要求配置運行環境，安裝必要的軟件和依賴項。在本地或雲端部署 llama 模型。
- 運行基本示例並生成文本（2小時）
- 運行 llama 模型的基本示例程序，生成簡單的文本。驗證模型的輸出是否符合預期，確保無錯誤。
子任務 3.2：情緒歌詞生成（8小時）
- 任務描述：根據情緒標註結果使用 llama 模型生成歌詞。
- 判斷標準：生成的歌詞能夠反映對應的情緒，通過人為判斷達到70%的情緒一致性。
細項：
- 根據情緒標註結果準備訓練數據（2小時）
- 根據情緒分析結果，準備包含情緒標註的文本數據。將這些數據轉換為適合訓練 llama 模型的格式。
- 訓練或微調 llama 模型（4小時）
- 使用準備好的數據對 llama 模型進行訓練或微調。記錄訓練過程和參數設置，確保訓練順利完成。
- 生成歌詞並進行情緒一致性驗證（2小時）
- 使用訓練好的模型生成歌詞，並對生成的歌詞進行情緒一致性驗證。人工檢查歌詞與標註情緒的一致性，確保達到70%以上。
任務 4：AudioCraft 生成樂曲
難度：高
子任務 4.1：安裝和設置 AudioCraft（5小時）
- 任務描述：在本地或雲端環境中安裝並設置 AudioCraft。
- 判斷標準：成功運行 AudioCraft，生成簡單的音樂片段。
細項：
- 研究 AudioCraft 安裝步驟和文檔（2小時）
- 閱讀 AudioCraft 的官方文檔和安裝指南，瞭解系統要求和依賴項。記錄安裝過程中的注意事項和步驟。
- 下載並安裝 AudioCraft（2小時）
- 根據安裝指南下載所需的軟件包和依賴項，並在本地或雲端環境中進行安裝。確保安裝過程順利無錯誤。
- 運行基本示例並生成音樂片段（1小時）
- 運行 AudioCraft 提供的基本示例程序，生成簡單的音樂片段。檢查輸出結果是否符合預期，確保無錯誤。
子任務 4.2：生成情緒音樂（8小時）
- 任務描述：根據生成的歌詞使用 AudioCraft 創作樂曲。
- 判斷標準：生成的音樂與歌詞情緒匹配度達到75%以上。
細項：
- 準備歌詞數據並輸入 AudioCraft（2小時）
- 將生成的歌詞數據轉換為適合 AudioCraft 使用的格式，並導入 AudioCraft 的工作環境中。確保數據格式正確且可讀取。
- 生成初步音樂並進行調整（3小時）
- 使用 AudioCraft 根據歌詞生成初步音樂，檢查輸出結果。根據需要調整參數和設置，以提高音樂質量和情緒匹配度。
- 驗證音樂質量和情緒匹配度（3小時）
- 人工驗證生成的音樂質量，確保音樂與歌詞的情緒一致性達到75%以上。根據驗證結果進行進一步的調整和優化。
任務 5：ChatTTS 演唱
難度：中等
子任務 5.1：安裝和設置 ChatTTS（3小時）
- 任務描述：在本地或雲端環境中安裝並設置 ChatTTS。
- 判斷標準：成功運行 ChatTTS，生成簡單的語音片段。
細項：
- 研究 ChatTTS 安裝步驟和文檔（1小時）
- 閱讀 ChatTTS 的官方文檔和安裝指南，瞭解系統要求和依賴項。記錄安裝過程中的注意事項和步驟。
- 下載並安裝 ChatTTS（1小時）
- 根據安裝指南下載所需的軟件包和依賴項，並在本地或雲端環境中進行安裝。確保安裝過程順利無錯誤。
- 運行基本示例並生成語音片段（1小時）
- 運行 ChatTTS 提供的基本示例程序，生成簡單的語音片段。檢查輸出結果是否符合預期，確保無錯誤。
子任務 5.2：生成唱歌音頻（5小時）
- 任務描述：使用 ChatTTS 將生成的歌詞轉換為唱歌音頻。
- 判斷標準：生成的音頻自然流暢，語音與歌詞情緒一致性達到70%以上。
細項：
- 將生成的歌詞輸入 ChatTTS（1小時）
- 準備生成的歌詞數據，將其導入 ChatTTS 的工作環境中。確保數據格式正確且可讀取。
- 生成初步唱歌音頻（2小時）
- 使用 ChatTTS 根據歌詞生成初步唱歌音頻，檢查輸出結果。根據需要調整參數和設置，以提高音頻質量。
- 調整音頻參數以提高質量（2小時）
- 根據初步結果調整 ChatTTS 的參數和設置，以提高音頻質量和自然度。重複生成和驗證過程，確保最終結果符合要求。
任務 6：整合和測試
難度：高
子任務 6.1：整合各模塊（8小時）
- 任務描述：將 WhisperX、情緒分析、llama 模型、AudioCraft 和 ChatTTS 整合成一個完整的流程。
- 判斷標準：能夠從音頻輸入到最終生成唱歌音頻的全過程順利運行。
細項：
- 設計整合流程和數據流（2小時）
- 設計整個系統的數據流和工作流程，確保各模塊之間的數據傳輸和處理順暢。繪製流程圖並詳細描述各步驟。
- 開發整合代碼（4小時）
- 編寫代碼將各模塊整合到一起，確保數據能夠順利從一個模塊傳遞到下一個模塊。進行初步測試並修復潛在問題。
- 初步測試整合流程（2小時）
- 使用完整的流程進行初步測試，從音頻輸入到最終生成唱歌音頻。檢查每個步驟的輸出結果，確保無錯誤並記錄測試結果。
子任務 6.2：測試和驗證（8小時）
- 任務描述：對整個系統進行測試，確保各部分連貫且有效。
- 判斷標準：系統運行穩定，最終作品質量達到預期標準，情緒一致性和音質良好。
細項：
- 準備測試數據和用例（2小時）
- 準備多組測試數據和測試用例，包括不同情緒的音頻。確保測試數據能夠覆蓋各種情況和邊界條件。
- 進行系統測試並記錄結果（4小時）
- 使用準備好的測試數據對整個系統進行全面測試，記錄每次測試的結果和發現的問題。分析測試數據以確保系統運行穩定。
- 分析測試結果並進行優化（2小時）
- 根據測試結果分析系統性能和存在的問題，進行相應的優化和改進。重複測試直至系統達到預期的穩定性和質量標準。
通過這些詳細拆解和時間安排，每個任務都有明確的執行步驟和判斷標準，有助於工程師逐步完成整個專案。
此票要做的是評估心情點唱機所需的實驗跟對應時間，評估方式參考
要做的 AI 專案是「心情點唱機」，其目的是利用多個 AI 模型和工具，將收集到的對話音頻轉換為具有特定情緒的歌曲。具體流程包括：
這個專案的實現過程將展示如何利用現有的 AI 工具和技術來創建一個能夠自動生成音樂的系統，並應用於提升課堂教學品質。例如，AI 可以根據學生的情緒生成適合的歌曲，增加課堂的趣味性和互動性。