Automatic-Youtube-Reddit-Text-To-Speech-Video-Generator-and-Uploader
Automatic-Youtube-Reddit-Text-To-Speech-Video-Generator-and-Uploader 能自动从 Reddit 抓取热门评论，生成文字转语音视频并上传至 YouTube。通过三个程序协同工作，自动化处理脚本筛选、TTS 生成和上传流程，但关键环节如过滤敏感内容、优化标题和缩略图仍需人工审核。适合有技术基础的内容创作者，可快速批量制作 Reddit 热点视频。工具需配置 Python 依赖，目前项目已停止更新，但开源可自由修改。单个视频制作时间从数小时缩短至 30 分钟内完成 6 个，显著节省人工操作成本。
使用场景
小李是一名独立视频创作者，专注于运营“Royal Reddit”频道，每天需要将Reddit热门评论转化为TTS视频并上传到YouTube。
没有 Automatic-Youtube-Reddit-Text-To-Speech-Video-Generator-and-Uploader 时
- 手动从Reddit复制评论到文本编辑器，需反复调整格式，平均每个视频处理脚本耗时1小时，易遗漏关键内容。
- 需逐个检查每条评论是否含链接、敏感内容或低质量，平均每个视频审核30分钟，错误率高且耗神。
- 编辑标题和缩略图需切换Photoshop、视频编辑软件等多工具，操作繁琐，每次耗时40分钟。
- 上传视频到YouTube时手动填写标题、描述、标签、分类，每次约15分钟，流程重复枯燥。
- 整个流程每天需3-4小时，严重拖慢内容产出，难以维持频道稳定更新。
使用 Automatic-Youtube-Reddit-Text-To-Speech-Video-Generator-and-Uploader 后
- 工具自动获取Reddit脚本，小李只需在客户端快速点击“keep/skip”筛选评论，脚本处理时间降至15分钟，准确率显著提升。
- 内置审核功能自动标记问题评论，手动检查仅需5分钟，大幅减少内容风险。
- 标题和缩略图编辑集成在客户端中，一键生成基础版本，调整只需10分钟，操作流畅高效。
- 一键上传YouTube，自动填充元数据，上传过程仅需2分钟，省去重复操作。
- 整个流程缩短至30分钟内，每天可高效制作6个视频，内容产出翻倍。
Automatic-Youtube-Reddit-Text-To-Speech-Video-Generator-and-Uploader 将视频制作效率提升90%，让小李能专注于内容创意而非繁琐操作。
运行环境要求
- Linux
未说明
未说明
快速开始
HA6Bot的自动Reddit文本转语音视频生成与上传工具
继近期YouTube上“Reddit转文本转语音”视频的流行趋势后，我启动了一个项目，旨在打造一款能够尽可能减少人工干预、实现接收、生成并自动将这些视频上传至YouTube的程序。该项目历时4个月完成，由3个独立的程序协同工作以完成整个任务。
我的初衷是尽量减少人工操作，将所有琐碎的任务自动化。然而，整个流程并不能完全实现100%自动化。例如，带有链接的评论无法保留，因为这会降低视频质量，影响TTS效果。此外，即使某条评论获得了大量投票，它也可能含有冒犯性内容，不适合用于YouTube视频，因此必须予以删除。缩略图虽然部分自动生成，但仍需进一步编辑，才能吸引观众点击你的视频。同样，视频标题也必须具备足够的吸引力，才能获得关注。我尝试通过客户端程序简化手动流程，目前我大约需要30分钟才能制作6个视频（这是使用YouTube Data API在24小时内可上传的最大数量）。
我的自动文本转语音频道（皇家Reddit）
https://www.youtube.com/channel/UC0COfXvVMHVgZ-YH65Q8rVA?view_as=subscriber我生成的部分视频：
https://www.youtube.com/watch?v=xxDKMHYXCsQ
https://www.youtube.com/watch?v=AW0yJIXXNxI&t=35s
完成一个视频的流程包括：
- 启动客户端程序
- 选择一段原始脚本进行编辑
- 对视频中的每条评论按下“保留”或“跳过”
- 当预计视频时长合适时，点击“发布视频”
- 将标题改得尽可能具有吸引力
- 添加一些与视频主题相关的标签
- 在缩略图文件夹中编辑生成的缩略图，然后选中它
- 如果需要，编辑视频描述
- 点击“发送至视频生成器”，当脚本上传到服务器完成后你会收到通知
- 完成！
一些Reddit文本转语音频道示例：
https://www.youtube.com/watch?v=izSxHx64pGQ https://www.youtube.com/watch?v=vzdTuAp2zTw
视频生成器客户端资源下载 http://www.mediafire.com/file/hpu1j1k1avwp9dj/YouTube_Bot_Assets.zip/file (500MB)
请将这些文件放置在YouTube Bot视频生成器目录下的“Assets”文件夹中。
免责声明
你需要对这段代码进行若干修改，才能使其适应你的环境。视频生成器客户端和服务器程序可在Linux上运行。为了赶在9月前完成项目，我匆忙完成了几个部分。另外，我原本并未打算将此项目公开发布。此外，我在项目过程中多次改变了设计思路，因此部分文件命名较为奇怪，还有一些未使用的代码。我不会再更新这段代码了，但欢迎你自由使用。
依赖项
请查看dependencies.txt
要轻松安装大部分Python依赖项，请在克隆后运行以下命令（部分依赖项可能需要手动安装）：
pip install -r requirements.txt
程序生成的视频为何仍能被观看？
最近流行的Reddit文本转语音视频通常遵循一个非常简单的模式：
- 展示一句文本。
- 文本转语音朗读该句文本。
- 文本转语音结束后，展示下一句文本。
- 重复上述步骤，直到评论及其回复全部完成。
- 当一条评论及其所有后续回复完成后，播放一段过渡间隔。
- 转到下一条评论。
- 重复步骤1至6，直到生成10分钟的视频。
随机选择一首歌曲。我下载了约40首Kevin MacLeod的免版税音乐，供随机选用。
https://www.youtube.com/watch?v=ccpyyrdS-Qo&list=PLbzGR7H3FyUS3LvitxTFAIgv601UKUHjX
所有用于生成视频的素材均可在此下载：
http://www.mediafire.com/file/hpu1j1k1avwp9dj/YouTube_Bot_Assets.zip/file
它们必须放置在视频生成器程序的“Assets”文件夹中。
工作原理
该项目由三个独立的程序组成：
- YouTube Bot服务器 -> initserver.py
- YouTube Bot视频生成器客户端 -> youtubequeue.py
- YouTube Bot客户端（人工审核） -> client.py
YouTube Bot服务器
该程序负责：(1) 与客户端程序建立连接的套接字服务器，以及(2) 与视频生成器客户端建立连接的套接字服务器。此外，该程序还会每小时从Reddit抓取新脚本，并更新尚未编辑过的现有脚本。
(1) 此套接字服务器会将数据库中的原始脚本发送给人工审核程序（见下文）。随后，它会接收经过审核的脚本，并将最终确定的脚本更新到数据库中，其中包括缩略图、描述和标题。该服务器支持多客户端，因此多人可以同时编辑这些脚本。
(2) 视频生成器服务器目前仅设计为处理一个视频生成器客户端。最初计划是让该服务器同时处理多个视频生成器客户端，分布在多台电脑上。不过，我发现一台电脑足以满足我的所有视频生成需求，于是决定将其硬编码为只处理一个客户端。该服务器的作用是将数据库中的最终脚本发送给视频生成器客户端。
YouTube Bot视频生成器客户端
该程序会从YouTube Bot视频生成器服务器接收最终确定的视频脚本，包括缩略图、描述、标签和标题。这些脚本会被生成为MP4文件，然后在预定时间上传到YouTube（目前随机定在格林威治标准时间下午5点、6点或7点——这是推荐的上传时间）。一旦收到脚本，程序会先生成视频，然后等待足够API额度，通过检查最近6个视频的上传时间来判断何时可以上传。
API配额使用将于格林威治标准时间上午8点重置。我计算出，每个视频的上传需要消耗1658个积分。每天最多可使用10,000个积分。理论上，这意味着你每天可以上传6个视频。不过实际上，我最多只能上传5个视频，有时第六个视频也能上传，但此时缩略图的配额可能不足，需要人工干预才能手动上传缩略图。视频上传使用的是YouTube-Upload工具，我只成功让它在Python 2.7环境下运行。该工具通过subprocess.check_call调用，指定Python版本并按需传递参数（链接见下文）。
视频成功上传后，其状态会被设置为“已完成”，并记录上传时间，以便程序能够统计当天已上传的视频数量，从而避免超出配额使用。
YouTube 数据 API 信息：https://developers.google.com/youtube/v3/getting-started
YouTube-Upload（Python 2.7）：https://github.com/tokland/youtube-upload
文本转语音 迄今为止，该项目最具挑战性的环节之一就是让文本转语音功能正常运行。我原本想使用 Daniel MLG Soft Scan 文本转语音声音——这种声音常见于大多数 Reddit 上的文本转语音视频中。我认为这是项目的重要组成部分，因为这种声音非常具有辨识度，在我看来也是目前最好听的文本转语音之一。
我使用 Balabolka 的命令行版本生成 .wav 文件，然后将这些文件与视频生成程序中的不同帧同步。
Balabolka：http://www.cross-plus-a.com/balabolka.htm
获取 Daniel MLG 声音的说明：https://www.youtube.com/watch?v=yj3dhTnyotY
YouTube 机器人客户端
该客户端程序采用类似 Tinder 的左右滑动方式，用于筛选出不需纳入视频的评论。此外，用户还可以为视频撰写标题、上传缩略图，并编辑描述和标签。不过，标题、描述和标签的部分内容是自动生成的：
标题：默认为帖子标题
描述：默认为包含帖子标题及几个话题标签的模板
标签：我从一些热门文本转语音频道（如 r/askreddit、reddit、reddit funny 等）中获取了一些基础标签
所有这些内容均可编辑。缩略图的模板也会部分生成。此外，程序会进行检查，确保各字段的字符数不超过限制，例如标题长度不得超过 100 个字符。
最终的视频内容包括编辑后的脚本、缩略图、标签、描述以及视频设置（在编辑过程中，可以调整视频生成器模板的某些特性，比如背景颜色、文字大小、线条宽度等。不过我通常保留默认值，因此很少用到这些功能）。随后，这些内容会被发送至服务器，由服务器以 BLOB 格式存储到数据库中。
MySQL
脚本及其相关信息均存储在 MySQL 数据库中。这是我第一次在项目中使用 MySQL 数据库。我对 SQL 并不精通，只是学了必要的知识来让项目顺利运行。我使用了三个表：“users”、“videogenerators”和“scripts”。
“users”表
最初我计划开发一个功能丰富的登录系统，让用户拥有编辑统计数据、查看在线用户等信息。后来放弃了这个想法，现在该表仅用于跟踪哪些用户正在编辑哪些视频，以防止同一视频被重复编辑和上传。密码在客户端使用 MD5 进行加密。
“scripts”表
这是最重要的表，存储了所有脚本信息。其中的“status”字段非常重要，用于追踪脚本所处的状态：
- -raw：脚本可供编辑
- -editing：脚本正在被编辑，此状态下其他用户无法再编辑
- -complete：脚本编辑完成，将被发送至视频生成器客户端
- -successupload：脚本已成功上传至 YouTube
“videogenerators”表
与“users”表类似，我也为客户端设计了用户名和密码登录机制。密码同样在客户端使用 MD5 加密。
如果这些表尚未存在，它们将会在名为“youtubebot”的数据库中自动创建。
接收 Reddit 脚本
我使用 praw 获取 Reddit 脚本。默认情况下，我设置从 r/AskReddit 的热门版块获取 45 个脚本。每个脚本的最低评论数必须达到 1000 条。程序会从每篇帖子中选取评分最高的 30 条评论，以及每条评论后续评分最高的 5 条回复。这段代码位于 YouTube 机器人服务器的 reddit.py 文件中。
默认情况下，YouTube 机器人服务器启动时会请求脚本，之后每隔一小时再次请求一次。如果脚本已在数据库中，程序会更新数据库中的脚本条目，以反映最新的评论和点赞数值。
获取 Google API 账户的凭据后，只需登录一次，凭据便会自动下载并保存（浏览器窗口会弹出，要求您登录 Google 账户）：videouploader.py -> get_credentials()
常见问题
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