1. 需求信息
1.1 需求背景
讲师们在制作视频的过程中，发现录制课程比较麻烦，要保证环境安静，保证录制过程不出错，很容易反复重复录制，为了解决重复录制的工作量，想通过 ai 课程制作工具，来解决这些问题。
2. 业务分析
2.1 视频生成过程
视频素材来源： 首先由产品研发团队的产品、架构师协助提供基础资料，根据产品材料来输出ppt文档；素材上传：使用的授课课件材料，如：PPT 或 PDF（也有doc课件大纲、课程详细内容，现在我们基本上用不上），上传到AI视频制作工具平台；素材文本提取：a. 提取素材文本内容(ppt内容+备注）；b. 将素材截图成图片；演讲稿制作：将第3步提取的文字，交由混元来生成讲课稿，这里可以人工校验句子合理性；演讲稿合成语音：将第4步生成的讲课稿合成音频文件；合成视频：将音频、图片合成视频。其中，2～6可以合成一步，就是在有讲课稿的情况下，直接提取备注合成视频。
2.2 视频课程权限
数据隔离和安全：课程以空间的概念相互隔离， 用户使用OA登录系统后，默认不可见其他同事创建的空间，只能看到自己创建的空间。数据共享协作：空间创建者默认拥有空间管理权限，可以邀请其他同事协作；超级管理员：超级管理员课件所以课件，超级管理员不可配置，只能研发修改数据库角色。2.4 发音修正
部分专业英文缩写发音不准的问题，可以通过SMAL标记语言修正发音，因此提供一个发音修正管理菜单，用户可以自定义发音部分单词。
2.5 用户登录限制
系统接入OA登录，只能在内网访问；给用户添加权限，必须在用户登录过系统之后，才能添加（必须用户登录之后，系统才会记录用户信息）。3. 技术设计
3.1 视频制作流程
目前我们的技术方案是腾讯云语音合成(TTS)+视频合成(云点播)+混元大模型来搭建的。支持2种方式来生成视频：
无讲课稿的情况下，通过解析读取ppt文档的内容和备注， 调用混元大模型来生成演讲稿， 演讲稿生成语音， 再截取PPT的图片，来合成视频；有讲课稿的情况下， 支持一件生成讲课视频。整体流程入下图所示：
3.2 发音纠正
由于课程内容主要是腾讯云的产品培训，因此有很多腾讯云相关的专有英文名词和缩写，腾讯云TTS对这些词的合成不够理想，不过提供了SSML 标记语言，用来自定义纠正发音，如上图发音纠正部分。
3.3 相关技术工具
腾讯云对象存储cos，制作课程过程中的各种素材，包括：文件、图片、音频、视频等都是存储在cos里面数据万象： PPT转PDF使用的是cos 自带的数据万象能力，可以把ppt转换为pdf格式文件开源工具pptx：可以读取ppt的演讲稿的文本和备注；开源工具PyPDF2：可以把pdf文件截取成图；混元大模型：提供AIGC能力，写入prompt讲提取的课件文本生成讲课稿；语音合成（TTS）：使用腾讯云TTS将文本生成生动的语音；视频合成：腾讯云点播将音频和图片按时间线生成视频；后端web框架：fastapi，一个python的http服务框架；前端框架：内部开源的TDesign。4 问题
4.1 语音合成(TTS)
目前业务方使用反馈最多的是腾讯云TTS的语言合成效果问题，例如：
专有名词发音不正确；同一个语音类型发音过程中切换；中、英切换过程中出现不同发音。针对上述问题已经在尝试2个不同的解决方案：
推动腾讯云TTS优化：已经拉通TTS产品团队在支持，并逐步在收集发音的base case；调研开源TTS语音合成大模型，目前已知的ChatTTS 和阿里开源的CosyVoice 都有非常流畅的效果；第三方云平台的TTS 实现，目前国内讯飞的合成效果也不错。4.2 讲课稿生成
讲课稿的生成过程比较耗时，一个课程小节经常长达100+页ppt，每一页都需要AIGC生成后，还需要人工精调。
针对这个问题可以考虑：
增强知识库，随着课程制作素材的累积，我们将形成一个优质的知识库，可以提供大模型非常好的知识增强；个性化微调大模型：随着数据的积累，可以使用混元一站式训练平台，对针对性微调个性化模型专门用来优化演讲稿生成。附件
主要python工具包
fastapi==0.111.0 // fastapi web框架python-pptx==0.6.23 // pptx 内容读取pdf2image==1.17.0 // pdf转图片tencentcloud-sdk-python==3.0.1132 // 调用腾讯云api文本提取
from pptx import Presentationimport PyPDF2import tempfile,io,requestsfrom dependencies import FILE_NAME_MAX_LENGTH, new_file_namefrom logger_config import loggerfrom repo import schemasfrom typing import Listfrom fastapi import HTTPExceptionfrom starlette.status import HTTP_400_BAD_REQUEST, HTTP_200_OK# 提取ppt中的正文和备注def extract_info_from_ppt(ppt_url: str) -> List[schemas.PPtTextNode]: # 下载PDF文件 logger.info('开始下载ppt文件: ' + ppt_url) response = requests.get(ppt_url) if response.status_code != HTTP_200_OK: logger.error("file download failed : " + ppt_url) raise HTTPException( status_code=HTTP_400_BAD_REQUEST, detail="文件下载失败", ) pdf_bytes = response.content # 将字节流转换为文件对象 file_obj = io.BytesIO(pdf_bytes) # 加载 PowerPoint 文档 presentation = Presentation(file_obj) # 备注内容 slide_infos : List[schemas.PPtTextNode] = [] # 遍历幻灯片 for slide in presentation.slides: # 获取幻灯片上的文本 slide_text = "" for shape in slide.shapes: if hasattr(shape, "text"): slide_text += shape.text # 获取幻灯片的备注 notes_slide = slide.notes_slide # 获取备注文本 notes_text = notes_slide.notes_text_frame.text # 添加到备注列表 slide_infos.append(schemas.PPtTextNode(text=slide_text, note=notes_text)) return slide_infos# 提取pdf中的内容def extract_info_from_pdf(pdf_url: str): # 下载PDF文件 logger.info('开始下载PDF文件: ' + pdf_url) response = requests.get(pdf_url) if response.status_code != HTTP_200_OK: raise HTTPException( status_code=HTTP_400_BAD_REQUEST, detail="文件下载失败", ) pdf_bytes = response.content # 将字节流转换为文件对象 file_obj = io.BytesIO(pdf_bytes) # 加载 PDF 文件 pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(file_obj) # 获取 PDF 文件的页数 num_pages = len(pdf_reader.pages) # 遍历 PDF 文件的每一页 slide_infos : List[schemas.PPtTextNode] = [] for page_num in range(num_pages): # 获取当前页 page = pdf_reader.pages[page_num] # 提取页面内容 content = page.extract_text() # 添加到备注列表 silde_info = schemas.PPtTextNode(text=content, notes="") slide_infos.append(silde_info) return slide_infospdf转图片
import osfrom logic.qcloud import cosclientimport tempfilefrom logger_config import loggerimport requests,refrom pdf2image import convert_from_bytesfrom typing import Listfrom repo import schemasimport tracemallocimport configfrom dependencies import FILE_NAME_MAX_LENGTH, new_file_name# 定义一个函数来验证文件名是否安全def is_safe_filename(filename): # 使用正则表达式来匹配合法的文件名 return bool(re.match(r'^[\w\-.]+$', filename))def pdf_url_to_images(pdf_url: str, space_id: int)->List[schemas.PPtToImage]: # 下载PDF文件 logger.info('开始下载PDF文件: ' + pdf_url) response = requests.get(pdf_url) pdf_bytes = response.content # 将PPT文件的每一页保存为图像 output_folder = tempfile.mkdtemp() # 将PDF文件转换为图像 tracemalloc.start() # 获取内存分配情况的快照 if config.get_settings().is_tracemalloc == True: snapshot1 = tracemalloc.take_snapshot() images = convert_from_bytes(pdf_bytes) if config.get_settings().is_tracemalloc == True: snapshot2 = tracemalloc.take_snapshot() # 比较两个快照，找出内存分配差异 top_stats = snapshot2.compare_to(snapshot1, "lineno") # 打印内存分配差异的统计信息 for stat in top_stats[:10]: logger.info("读取文件后，内存分配差异: %s" % stat) total_size = sum(stat.size for stat in snapshot2.statistics("lineno")) # 将字节转换为合适的单位（如 MiB） total_size_mib = total_size / (1024 * 1024) logger.info(f"读取文件后，总内存分配: {total_size_mib:.2f} MiB") #image_urls = [] file_infos : List[schemas.PPtToImage] = [] for index, image in enumerate(images): image_path = os.path.join(output_folder, f"page_{index + 1}.png") image.save(image_path, "PNG") # 上传图像到COS url = "" file_name = os.path.basename(image_path) image_key = new_file_name(file_name, space_id) if len(image_key) > FILE_NAME_MAX_LENGTH: image_key = image_key[:FILE_NAME_MAX_LENGTH] cosclient.put_object_file(image_path, image_key) url = cosclient.get_presigned_url(image_key) file_infos.append(schemas.PPtToImage(image_name=image_key, image_url=url)) logger.info(f"Uploaded {image_path} to {image_key}") # 删除临时文件夹 for image_filename in os.listdir(output_folder): # 验证文件名是否安全 if is_safe_filename(image_filename): # 如果文件名安全，则删除文件 os.unlink(os.path.join(output_folder, image_filename)) else: # 如果文件名不安全，记录日志并跳过删除操作 logger.warning(f"Unsafe filename detected: {image_filename}. Skipping deletion.") os.rmdir(output_folder) return file_infos