En gerçekçi AI Kadın Sesi

Kesinlikle, onay hayran kaldım zaten. Bu arada sitenizin son tasarımı çok iyi ara ara bakıyorum başarılar dilerim.

Onca büyük şirketin bu tarz projeler ile uğraşıp bu seviyeye getirememesi veya getirse bile hala duyulmamış olmasının yanında bir kişinin böyle bir süreci bu kadar hızlı ve gerçekten başarılı tamamlaması takdire şayan, umarım daha güzel projelerde de adını görürüz...

Neden sileyim ki? Zaten yeteri kadar işle uğraşıyorum, bu kişinin küçük tiyatrosuyla burada diğer kişilerle tartışıp clickbait bir videoyu YouTube trendlerine sokmaya niyetim yok! Yine de son açıklamamı yapayım, gerisi bu mesajı okuyan kişilerin beyin süzgecine kalsın.
Bakınız; elevenlabs.io adında bir projede uzun yıllardır çalışan çocukluk arkadaşım var. Ekipleri çok sağlam, ses mühendisleri ve yazılımcılardan oluşuyor. Siteye gidip bir bakın, sesler gerçekçi mi, yoksa hala bir yapaylık var mı. O yüzden yukarıda dediğim gibi, önce bir beyin süzgeci kullanalım; direkt her şeye inanmayalım.

Teşekkürler, biz daha basit bir projeyiz ancak yakın zamanda kurumsallar için çeşitli sistemler kodluyoruz. sonrasında yapay zekayı sitelerinizde kullanacağınız çeşitli projeler yayına alacağız. hayırlısı bakalım.

Kendi için yapmak istiyen arkadaşlar kodunu paylaşıyım bende yaptım:

import torch
from transformers import BlipProcessor, BlipForConditionalGeneration
import cv2
import threading
import time
import speech_recognition as sr
import func
import sys
class ImageCaptioning:
    def __init__(self):
        self.processor = BlipProcessor.from_pretrained("Salesforce/blip-image-captioning-large")
        self.model = BlipForConditionalGeneration.from_pretrained("Salesforce/blip-image-captioning-large", torch_dtype=torch.float32).to("cpu")
        self.last_frame = None
        self.caption = ""
    def listen_to_speech(self):
        recognizer = sr.Recognizer()
        while True:  # Sürekli dinleme için döngü
            with sr.Microphone() as source:
                print("Dinleniyor...")
                audio = recognizer.listen(source)
                try:
                    text = recognizer.recognize_google(audio, language='tr-TR')
                    print("Algılanan: " + text)
                    self.handle_speech_command(text)
                except sr.UnknownValueError:
                    print("Anlaşılamadı")
                except sr.RequestError:
                    print("Servis hatası")

    def handle_speech_command(self, command):
        if "merhaba" in command.lower():
            print("Merhaba, nasıl yardımcı olabilirim?")
        elif "kamera durumu" in command.lower():
            print("Kamera şu anda aktif.")
        elif "yardım et" in command.lower():
            print("Kullanabileceğiniz komutlar: merhaba, kamera durumu, yardım et, programı kapat")
        elif "programı kapat" in command.lower():
            print("Program kapatılıyor...")
            sys.exit()
        elif "chrome aç" in command.lower():
            print("Chrome başlatılıyor...")
            func.open_chrome()
        elif "ne görüyorsun" in command.lower():
            #cv2.imwrite('son_cerceve.jpg', self.last_frame)
            #print("Çerçeve kaydedildi.")
            func.chat_with_openai("Gördüğü Şey:"+self.caption)
        else:
            print("Tanınmayan komut: " + command)
    def process_image(self):
        while True:
            if self.last_frame is not None:
                inputs = self.processor(self.last_frame, return_tensors="pt").to("cpu", torch.float32)
                out = self.model.generate(**inputs, max_new_tokens=50)
                self.caption = self.processor.decode(out[0], skip_special_tokens=True)
                print("Caption: " + self.caption)
                self.last_frame = None
            time.sleep(5)  # Anlamlandırma sıklığını azalt
    def capture_and_process_image(self):
        cap = cv2.VideoCapture(0)
        threading.Thread(target=self.process_image, daemon=True).start()
        threading.Thread(target=self.listen_to_speech, daemon=True).start()
        #Yüz tanıma ekleyelim.
        face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')


        while True:
            ret, frame = cap.read()
            if not ret:
                break
            frame = cv2.resize(frame, (640, 480))
            # Yüz tanıma işlemi
            gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
            faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4)
            # Her yüz için kırmızı bir dikdörtgen çiz
            for (x, y, w, h) in faces:
                cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)
            self.last_frame = frame
            cv2.imshow('Camera', frame)
            if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
                break
        cap.release()
        cv2.destroyAllWindows()
if __name__ == '__main__':
    image_captioning = ImageCaptioning()
    image_captioning.capture_and_process_image()

Rica ederim

eline sağlık teşekkür ederim

İzledim muazzam

Hangi siteden yaptınız acaba bende yapmak istiyorum

Bu kodları nasıl çalıştırabiliriz acaba teşekkürler.