docs: add and update posts

docs/_posts/2018-06-19-iptv_direckly.md

@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-title: 客厅、书房、卧室，任意收看 IPTV 直播！（上海电信）
+title: 客厅、书房、卧室，任意收看 IPTV 直播！
 date: 2018-06-19
 category:
   - 网络
@@ -8,21 +8,15 @@ tag:
 order: -21
 ---
 
-**回放服务器已屏蔽公网 IP 的访问，仅限 vlan85 的 B 平面专网 IP 访问，本文章已失效！**
+随着电视、机顶盒、以及 IPTV 盒的增多，家中的遥控器也变得越来越多。为了摆脱众多的遥控器，开始直接使用直播源来播放电视。
 
-参考：[电信公网疑似已屏蔽回放源 IP · Issue #28](https://github.com/lucifersun/China-Telecom-ShangHai-IPTV-list/issues/28)
-
----
-
-电视 + 机顶盒 + IPTV 盒，家里的遥控器越来越多。为了摆脱众多的遥控器，开始使用 lucifersun 的直播源（原理上**仅限上海电信**）。
-
-lucifersun 抓取了[上海电信 IPTV 视频回放源](https://github.com/lucifersun/China-Telecom-ShangHai-IPTV-list)。借助直播源地址，我们可以在 PC、电视、手机上直接看电视直播。
+如果你有上海电信的 IPTV，可以使用 lucifersun 抓取的[上海电信 IPTV 视频回放源](https://github.com/lucifersun/China-Telecom-ShangHai-IPTV-list)（原理上**仅限上海电信**）。借助直播源地址，我们可以在 PC、电视、手机上直接看电视直播。这个 IPTV 直播源比电视直播**慢 15 秒**，对普通用户来说已经足够了。回放服务器已屏蔽公网 IP 的访问，仅限 vlan85 的 B 平面专网 IP 访问，参考：[电信公网疑似已屏蔽回放源 IP · Issue #28](https://github.com/lucifersun/China-Telecom-ShangHai-IPTV-list/issues/28)
 
 > 这个播放列表使用 IPTV 的频道 回放 功能。IPTV 直播用的是专网组播，无法直接通过 Internet 播放。
 > 因为不是所有频道都支持回放，所以这个列表里的频道 必然少于 IPTV 的直播频道。
 > 还有部分频道的回放地址播放错误，所以也没有收录。
 
-lucifersun 的 IPTV 直播源比电视直播**慢 15 秒**，对普通用户来说已经足够了。
+如果你没有 IPTV，推荐使用 fanmingming 的 [live](https://github.com/fanmingming/live) 项目，这是一个国内可直连的直播源分享项目，直播源支持 IPv4/IPv6 双栈访问。
 
 ## 提取直播源列表
 

docs/_posts/2022-11-18-whisper_ai_subtitles.md

@@ -118,9 +118,9 @@ scoop install ffmpeg
 
 如果你的电脑配置不足，但又想翻译非英语（如日语）的长视频，可以使用 Google Colab 的免费 GPU 运行 [N46Whisper](https://colab.research.google.com/github/Ayanaminn/N46Whisper/blob/main/N46Whisper.ipynb) 来在线转录字幕。转录出的字幕可以在 N46Whisper 中使用 ChatGPT API 进行翻译，也可以通过上文的机器翻译方式进行免费翻译。需要注意的是，在处理日语长视频时可以开启 `is_vad_filter`，减少幻听的出现。
 
-如果你对命令行工具不熟悉，也可以利用 [Subs AI](https://github.com/abdeladim-s/subsai)、[Buzz](https://github.com/chidiwilliams/buzz) 来进行 Whisper 转录。
+[faster-whisper](https://github.com/guillaumekln/faster-whisper) 和 [whisperX](https://github.com/m-bain/whisperX) 内置了 VAD，并拥有更快的处理速度。如果你对命令行工具不熟悉，也可以利用 [Subs AI](https://github.com/abdeladim-s/subsai)、[Buzz](https://github.com/chidiwilliams/buzz) 来进行 Whisper 转录。
 
-不过，目前第三方套壳工具存在各种问题。如果你只是想批量转录，可以使用 whisper+音视频绝对路径的方式，来将多个文件按序批量转录出字幕文件。注意，命令行的最后一行需要换行，否则最后一个文件不会自动转录。
+不过，目前第三方套壳工具存在各种问题。如果你只是想批量转录，可以使用「whisper + 音视频绝对路径」的方式，来将多个文件按序批量转录出字幕文件。注意，命令行的最后一行需要换行，否则最后一个文件不会自动转录。
 
 ## 更多
 

docs/_posts/2023-10-07-clone-voice.md

@@ -0,0 +1,106 @@
+---
+title: 别再被同质化的内容淹没！用 AI 克隆技术打造你独特的声音品牌！
+date: 2023-10-07
+category:
+  - 工具
+tag:
+  - AI
+  - VITS
+  - 声音克隆
+order: -56
+---
+
+每个人的声音都是独一无二的，克隆自己的声音可以用于制作高度个性化的内容，如播客、视频、音乐等。
+
+你的声音是个人品牌的重要组成部分。利用人工智能，你可以不需要亲自录音就能生成大量优质音频内容，节省时间的同时确保内容质量和一致性。市场上虽有众多第三方语音生成技术，但它们大多数使用通用或他人的声音，导致内容缺乏个性化特质。例如，「注意看，这个男人叫小帅」的声音已经在众多影视作品中被重复使用。与之不同，AI 克隆技术能提供前所未有的个性化和定制体验。
+
+艾什莉的播客就是一个典型例子，她利用 AI 生成了根据当日新闻热点定制的讲稿，再用 AI 克隆的自己的声音进行朗读，配上背景音乐，既经济又高效。
+
+<AudioPlayer src="https://oss.newzone.top/audio/clonevoice00.wav" title="克隆音频实例"/>
+
+我使用了 [VITS-fast-fine-tuning](https://github.com/Plachtaa/VITS-fast-fine-tuning) 来克隆我的声音。这款工具能从短音频、长音频或视频中克隆特定角色的声音，只需几小时即可完成预训练的 VITS 模型的微调。微调后的模型不仅能进行声线转换，还能完成中、日、英三种语言的文本到语音的转换。
+
+## 收集语音样本
+
+克隆声音的第一步是准备自己的声音样本。确保录音中只有你的声音，且语音清晰、语速均匀。录音完成后，需检查 `final_annotation` 等 txt 文件的音频转写情况，确认停顿和文字是否正确。
+
+![](https://img.newzone.top/2023-10-08-21-53-46.png?imageMogr2/format/webp/thumbnail/400x)
+
+为增加语音样本的多样性，选择不同主题和领域的文本材料。我使用的文本来自[标贝数据集](https://weixinxcxdb.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/gwYinPinKu/BZNSYP.rar)，该数据集包含 10000 条文本和对应的读音。我选了 300 条用于短音频录制，每条录音时长在 2 至 10 秒之间。语料的质量优于数量，如果需要，可以减少语料条数或使用长视频。VITS-fast-fine-tuning 工具会自动将长音频剪切成短音频。
+
+![](https://img.newzone.top/2023-10-11-10-22-27.png?imageMogr2/format/webp/thumbnail/400x)
+
+## 云端训练模型
+
+关于模型的微调和部署，你可以参考官方 GitHub [页面](https://github.com/Plachtaa/VITS-fast-fine-tuning/blob/main/README_ZH.md)的详细操作指南。
+
+在 [Google Colab](https://colab.research.google.com/drive/1pn1xnFfdLK63gVXDwV4zCXfVeo8c-I-0?usp=sharing) 进行模型微调时，可能会因长时间未连接或超出免费配置限制而中断。为防止数据丢失，应提前选择「STEP 5 下载模型」的下载选项。在 Colab 进行云端训练时，建议长音频时长控制在 20 分钟以内，`max_epochs` 设置为 100。如需进一步提升模型质量，可继续训练模型，再进行 100 次 epochs。
+
+![](https://img.newzone.top/2023-10-07-07-37-52.png?imageMogr2/format/webp)
+
+我曾在 Colab 上用 8 分钟的 B 站视频进行训练，但三小时后由于超出免费额度被终止。后来我在配备了 3080Ti 的本地设备上进行训练，4 小时后便完成了调试。
+
+## 本地训练模型
+
+如果需要进行深入的模型调整，比如执行 5000 次 epochs，可能需要数天的时间。为此，你可以参考 [LOCAL.md](https://github.com/Plachtaa/VITS-fast-fine-tuning/blob/main/LOCAL.md) 来在本地环境进行训练。而针对其中可能存在的不明确部分，以下补充具体步骤和建议。
+
+- 第 0 步：预先确认本地环境的 Python 版本为 3.8，并且已经安装了 [Microsoft C++ 生成工具](https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/visual-cpp-build-tools/) 和 ffmpeg。这样可以预防潜在错误。在启动本地运行之前，执行 `pip install --upgrade numpy` 来更新 numpy 版本。
+- 第 6 步：鉴于 wget 下载命令在 Windows 中可能不起作用，建议手动下载 [sampled_audio4ft_v2.zip](https://huggingface.co/datasets/Plachta/sampled_audio4ft/resolve/main/sampled_audio4ft_v2.zip)，随后将文件解压至运行路径。
+- 第 7 步 (下载模型与配置)：
+  - C 模型（纯中文）：下载 HuggingFace 平台上的 [D_0.pth](https://huggingface.co/datasets/Plachta/sampled_audio4ft/resolve/main/VITS-Chinese/D_0.pth)、[G_0.pth](https://huggingface.co/datasets/Plachta/sampled_audio4ft/resolve/main/VITS-Chinese/G_0.pth) 和 [config.json](https://huggingface.co/spaces/sayashi/vits-uma-genshin-honkai/resolve/main/model/config.json)。
+  - CJ 模型（中日）：下载 [D_0-p.pth](https://huggingface.co/spaces/zomehwh/vits-uma-genshin-honkai/resolve/main/model/D_0-p.pth)、[G_0-p.pth](https://huggingface.co/spaces/zomehwh/vits-uma-genshin-honkai/resolve/main/model/G_0-p.pth) 和 [config.json](https://huggingface.co/spaces/zomehwh/vits-uma-genshin-honkai/resolve/main/model/config.json)。
+  - CJE 模型（中日英）：下载 [D_trilingual.pth](https://huggingface.co/spaces/Plachta/VITS-Umamusume-voice-synthesizer/resolve/main/pretrained_models/D_trilingual.pth)、[G_trilingual.pth](https://huggingface.co/spaces/Plachta/VITS-Umamusume-voice-synthesizer/resolve/main/pretrained_models/G_trilingual.pth) 和 [uma_trilingual.json](https://huggingface.co/spaces/Plachta/VITS-Umamusume-voice-synthesizer/resolve/main/configs/uma_trilingual.json)。
+  - 选择上方一种模型进行下载。完成下载后，将 G 模型重命名为 `G_0.pth`，将 D 模型重命名为 `D_0.pth`，并将配置文件 .json 重命名为 `finetune_speaker.json`。特别注意，要保证 json 文件是直接下载而非复制粘贴，以防后续步骤中打开 inference 出现问题。
+- 第 8 步：由于 LOCAL.md 教程中未包含在线视频，所以需要将相关视频文件下载到本地。
+- 第 9 步：运行以下命令：
+
+  ```shell
+  python scripts/video2audio.py
+  python scripts/denoise_audio.py
+
+  python scripts/long_audio_transcribe.py --languages C --whisper_size large-v2
+  python scripts/short_audio_transcribe.py --languages C --whisper_size large-v2
+
+  python scripts/resample.py
+  ```
+
+- 第 10 步：执行 `python preprocess_v2.py --add_auxiliary_data True --languages C`。
+- 第 11 步：
+  - 开始训练：`python finetune_speaker_v2.py -m ./OUTPUT_MODEL --max_epochs 5000 --drop_speaker_embed True`。
+  - 如果训练过程中断，要继续训练，执行 `python finetune_speaker_v2.py -m ./OUTPUT_MODEL --max_epochs 10000 --drop_speaker_embed False --cont True`。
+
+  ![](https://img.newzone.top/2023-10-10-05-01-08.png?imageMogr2/format/webp)
+
+## 语音生成
+
+微调完成后，你可以下载微调好的模型和语音生成工具 [inference](https://github.com/Plachtaa/VITS-fast-fine-tuning/releases)，在本地环境下生成个性化的语音内容。
+
+![](https://img.newzone.top/2023-10-09-09-08-31.png?imageMogr2/format/webp)
+
+在这个阶段，特别注意中文模型（即 languages C）的 `finetune_speaker.json` 格式问题。确保「speaks」部分被修改为字典格式，否则在运行 inference 时，你可能会遇到 `File "inference.py", line 99` 的报错。为方便，你可以直接点击[这里](https://wwva.lanzouq.com/iIy5m1b4bosf)下载我调整好的 json 文件。
+
+## 常见问题
+
+### 语音克隆的「口音」问题
+
+> 每个人的声音都是独一无二的，克隆自己的声音可以用于制作高度个性化的内容。
+
+示例音频：<AudioPlayer src="https://oss.newzone.top/audio/clonevoice01.wav" title="克隆音频实例 2" />
+
+这个示例是使用 8 分钟 B 站视频和 CJE 模型训练出的。但你可能注意到了明显的断调口音问题，仿佛一个日本人在说中文。正如 @zachx121 指出的，「CJE 用的时候 romaji 的注音，就好比说用汉语拼音去标注英文单词的发音一样会有“口音”」。为了避免这个问题，可以使用纯中文设计的 C 模式进行训练和生成，以确保音频的自然和准确性。增加训练次数也有助于改善口音问题。
+
+### 无法启动 inference
+
+如果你遇到无法启动 inference 的问题，通常是因为 `finetune_speaker.json` 配置文件有问题。确保你下载的 json 文件是对应的版本，并且格式完整。如果问题仍然存在，可以考虑使用 `configs/modified_finetune_speaker.json` 文件替代原有配置文件，通常这样可以解决运行中出现的错误。
+
+### 长音频识别问题
+
+要注意，长音频需要采用 wav 格式。即即使原本为 mp3 格式的音频文件在后期转为 wav，也可能出错。因此，直接使用 wav 格式进行长音频录制或选择是更好的做法。
+
+### 录音中出现 zh
+
+在使用纯中文模式调试时，音频前后可能会标注当前语言，例如，中文语言中出现 ZH 标注。为去除这些不必要的语言标注，可以将生成语言设置为 `Mix`模式。
+
+## 最后
+
+声音不仅仅是交流的工具，它还代表了个人品牌的一部分。AI 和声音克隆技术的联合运用，让你能快速、高效地生成具有个性特色的音频内容，拥有更多未来的可能。

docs/services/dockers-on-nas/mt-photos.md

@@ -0,0 +1,30 @@
+---
+article: false
+title: MT Photos：分享家庭照片
+order: 3
+---
+
+[MT Photos](https://mtmt.tech/) 是一款专为 Nas 用户设计的照片管理系统。它能自动整理和分类您的照片，包括按时间、地点、人物和照片类型分类。MT Photos 可在任何支持 Docker 的系统上运行，Windows 用户也可以直接运行服务端程序。一次性付费 99 元即可永久使用，系统将每周自动检查授权状态。其中一个突出的特点是支持通过网页分享特定的图片影集，这使得将大量宝宝照片分享给家人变得方便快捷。
+
+```yml
+version: "3"
+
+services:
+  mtphotos:
+    image: mtphotos/mt-photos:latest
+    container_name: mtphotos
+    restart: always
+    ports:
+      - 8063:8063
+      - 8163:8163
+    volumes:
+      - /volume1/docker/MTphotos/config:/config
+      - /volume3/Pictures/upload:/upload
+      - /volume3/Pictures/photos:/photos
+    environment:
+      - TZ=Asia/Shanghai
+      - SSL_NAME=home.newzone.top
+      - MT_SERVER_SSL_PORT=8163
+```
+
+我在使用 MT Photos 时发现，视频播放可能需要全屏模式才能正常播放，尽管其他用户反馈视频播放功能正常。