Skip to main content

Lecture Automator

Lecture Automator позволяет автоматически генерировать презентации с озвучкой для каждого из слайдов. Всё, что вам нужно сделать - написать текстовый файл Markdown со специальной разметкой, а остальное за вас сделает Lecture Automator.

Установка

С помощью pip (также необходимо установить ffmpeg и Marp):

pip install lecture-automator

Использование

Через CLI

Для использование необходимо создать Markdown-файл с описаниями слайдов (см. Marp) и управляющими конструкциями:

# Python

```
print('Привет, мир')
```

/speech{На этом слайде представлена простейшая программа, написанная на языке програмирования Пайтон. Эта программа просто выводит указанные слова в терминал.}

---

# Python

```
a = 2
b = 4
print(a * b)
```

/speech{А здесь представлена другая программа, которая умножается число два на число четыре.}

Затем для генерации необходимо использовать следующую CLI команду в терминале:

lecture-automator convert Example.md Example.mp4

Пример сгенерированного видео:

Example.webm

Через Web

Lecture Automator может развернуть небольшой сервер с веб-интерфейсом, в котором можно описывать слайды и тут же генерировать видео с возможность его просмотра прямо в данном веб-интерфейсе.

Для его запуска необходимо выполнить следующую команду:

lecture-automator web

Управляющие конструкции

На данный момент реализованы следующие управляющие конструкции:

  • /speech{...} - текст для озвучивания слайда (каждый слайд должен содержать данную конструкцию).

SSML

Текст речи, указанный в управляющей конструкции /speech{...}, можно дополнительно настраивать с помощью языка разметки SSML, позволяющий настраивать синтез речи. Примеры некоторой разметки SSML:

  • установка пауз (<break time="2000ms"/> - пауза на указанное количество времени);
  • установка тональности для части текста (<prosody pitch="x-high">Высокий тон</prosody>, см. тональности);
  • установка скорости чтения для части текста (<prosody rate="fast">Быстро</prosody>, см скорости);
  • расстановка ударений (поставить знак + после гласной в слове);
  • разметки абзацев и предложений для автоматической расстановки пауз (подробнее).

Пример текста с SSML:

# Python

```
print('Привет, мир')
```

/speech{<prosody pitch="x-low">На этом слайде представлена простейшая программа</prosody>, написанная на языке програмирования <break time="2000ms"/> Пайтон. Эта программа просто выводит указанные слова в терминал.}

---

# Python

```
a = 2
b = 4
print(a * b)
```

/speech{А здесь представлена другая программа, которая умножает число два на число четыре.}

Доступные тональности

Доступные тональности:

  • 'x-low': 0.6;
  • 'low': 0.8;
  • 'medium': 1. (нормальный тон);
  • 'high': 1.2;
  • 'x-high': 1.4 (высокий тон);
  • 'robot': 0.

Доступные скорости чтения

Доступные скорости чтения:

  • 'x-slow': 0.5;
  • 'slow': 0.8;
  • 'medium': 1.;
  • 'fast': 1.2;
  • 'x-fast': 1.5.

Разметки абзацев и предложений

Для разметки абзацев и предложений существуют два тэга <p> для абзацев и <s> для предложений.

Пример:

<p>
 Длинные паузы между параграфами
</p>
<p>
  <s>Более короткие паузы.</s>
  <s>Между предложениями.</s>
</p>

Metadata

Release files for lecture-automator 1.1.2

For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.

Source distribution (sdist)

Source distribution for lecture-automator 1.1.2
File Size Uploaded Provenance Actions
lecture_automator-1.1.2.tar.gz 11.7 kB Without provenance Details for lecture_automator-1.1.2.tar.gz

Built distribution (wheel)

Table of built distributions (wheels) for lecture-automator 1.1.2
File Interpreter ABI Platform Actions
lecture_automator-1.1.2-py3-none-any.whl Python 3 none any Details for lecture_automator-1.1.2-py3-none-any.whl

Total release size: 25.6 kB

Release files / lecture_automator-1.1.2.tar.gz

Download URL lecture_automator-1.1.2.tar.gz
Size 11.7 kB
Tags Source
SHA-256 checksum
How to use checksums
769a9f40573c39a145ab2022c04a4d2693f58e2d7f9df249dfd7f560255b6614
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
660abce60f5b4c7ca253e0ad2fcccb1cf2c58ccf84f2b7c4e4a19b977605d326
Upload date
Uploaded using Trusted Publishing?
What is trusted publishing?
No
Uploaded via poetry/1.4.2 CPython/3.8.13 Darwin/21.6.0

Release files / lecture_automator-1.1.2-py3-none-any.whl

Download URL lecture_automator-1.1.2-py3-none-any.whl
Size 13.9 kB
Tags Python 3
SHA-256 checksum
How to use checksums
6d2e7140441b0ee85f34acc692e233e4f37c0be5fb5c526c6eec8a73508f46c3
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
3ccddc6cd7170af7c03b438f44ccab3d80eaa6f47df5046f49d19ed589c0ad7f
Upload date
Uploaded using Trusted Publishing?
What is trusted publishing?
No
Uploaded via poetry/1.4.2 CPython/3.8.13 Darwin/21.6.0

Security for lecture-automator 1.1.2

Provenance

Provenance describes where a file came from. On PyPI, provenance is shared via attestations, which provide a verifiable record of the build or publishing details. View details, limitations and caveats.

No provenance found

None of the files in this release were uploaded with provenance metadata.

A note on package security

PyPI is a repository for distributing packages, not a service for auditing them. While third-party security researchers and our staff do their best to detect and remove malicious packages, PyPI cannot guarantee the quality, security or suitability of any given package.

To learn more about protecting yourself from malicious actors, visit our package security documentation.

Anthropic, PBC Visionary sponsor Bloomberg Visionary sponsor Hudson River Trading Visionary sponsor Meta Visionary sponsor NVIDIA Visionary sponsor Microsoft Sustainability sponsor Depot Continuous Integration AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Fastly CDN Google Download Analytics Sentry Error logging StatusPage Status page