[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-LuckyHookin--edge-TTS-record":3,"tool-LuckyHookin--edge-TTS-record":65},[4,18,32,41,49,57],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":24,"last_commit_at":25,"category_tags":26,"status":17},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",85092,2,"2026-04-10T11:13:16",[15,16,27,28,13,29,30,14,31],"视频","插件","其他","语言模型","音频",{"id":33,"name":34,"github_repo":35,"description_zh":36,"stars":37,"difficulty_score":38,"last_commit_at":39,"category_tags":40,"status":17},5784,"funNLP","fighting41love\u002FfunNLP","funNLP 是一个专为中文自然语言处理（NLP）打造的超级资源库，被誉为\"NLP 民工的乐园”。它并非单一的软件工具，而是一个汇集了海量开源项目、数据集、预训练模型和实用代码的综合性平台。\n\n面对中文 NLP 领域资源分散、入门门槛高以及特定场景数据匮乏的痛点，funNLP 提供了“一站式”解决方案。这里不仅涵盖了分词、命名实体识别、情感分析、文本摘要等基础任务的标准工具，还独特地收录了丰富的垂直领域资源，如法律、医疗、金融行业的专用词库与数据集，甚至包含古诗词生成、歌词创作等趣味应用。其核心亮点在于极高的全面性与实用性，从基础的字典词典到前沿的 BERT、GPT-2 模型代码，再到高质量的标注数据和竞赛方案，应有尽有。\n\n无论是刚刚踏入 NLP 领域的学生、需要快速验证想法的算法工程师，还是从事人工智能研究的学者，都能在这里找到急需的“武器弹药”。对于开发者而言，它能大幅减少寻找数据和复现模型的时间；对于研究者，它提供了丰富的基准测试资源和前沿技术参考。funNLP 以开放共享的精神，极大地降低了中文自然语言处理的开发与研究成本，是中文 AI 社区不可或缺的宝藏仓库。",79857,1,"2026-04-08T20:11:31",[30,16,29],{"id":42,"name":43,"github_repo":44,"description_zh":45,"stars":46,"difficulty_score":38,"last_commit_at":47,"category_tags":48,"status":17},5773,"cs-video-courses","Developer-Y\u002Fcs-video-courses","cs-video-courses 是一个精心整理的计算机科学视频课程清单，旨在为自学者提供系统化的学习路径。它汇集了全球知名高校（如加州大学伯克利分校、新南威尔士大学等）的完整课程录像，涵盖从编程基础、数据结构与算法，到操作系统、分布式系统、数据库等核心领域，并深入延伸至人工智能、机器学习、量子计算及区块链等前沿方向。\n\n面对网络上零散且质量参差不齐的教学资源，cs-video-courses 解决了学习者难以找到成体系、高难度大学级别课程的痛点。该项目严格筛选内容，仅收录真正的大学层级课程，排除了碎片化的简短教程或商业广告，确保用户能接触到严谨的学术内容。\n\n这份清单特别适合希望夯实计算机基础的开发者、需要补充特定领域知识的研究人员，以及渴望像在校生一样系统学习计算机科学的自学者。其独特的技术亮点在于分类极其详尽，不仅包含传统的软件工程与网络安全，还细分了生成式 AI、大语言模型、计算生物学等新兴学科，并直接链接至官方视频播放列表，让用户能一站式获取高质量的教育资源，免费享受世界顶尖大学的课堂体验。",79792,"2026-04-08T22:03:59",[29,15,16,14],{"id":50,"name":51,"github_repo":52,"description_zh":53,"stars":54,"difficulty_score":38,"last_commit_at":55,"category_tags":56,"status":17},2234,"scikit-learn","scikit-learn\u002Fscikit-learn","scikit-learn 是一个基于 Python 构建的开源机器学习库，依托于 SciPy、NumPy 等科学计算生态，旨在让机器学习变得简单高效。它提供了一套统一且简洁的接口，涵盖了从数据预处理、特征工程到模型训练、评估及选择的全流程工具，内置了包括线性回归、支持向量机、随机森林、聚类等在内的丰富经典算法。\n\n对于希望快速验证想法或构建原型的数据科学家、研究人员以及 Python 开发者而言，scikit-learn 是不可或缺的基础设施。它有效解决了机器学习入门门槛高、算法实现复杂以及不同模型间调用方式不统一的痛点，让用户无需重复造轮子，只需几行代码即可调用成熟的算法解决分类、回归、聚类等实际问题。\n\n其核心技术亮点在于高度一致的 API 设计风格，所有估算器（Estimator）均遵循相同的调用逻辑，极大地降低了学习成本并提升了代码的可读性与可维护性。此外，它还提供了强大的模型选择与评估工具，如交叉验证和网格搜索，帮助用户系统地优化模型性能。作为一个由全球志愿者共同维护的成熟项目，scikit-learn 以其稳定性、详尽的文档和活跃的社区支持，成为连接理论学习与工业级应用的最",65751,"2026-04-10T08:35:09",[14,29,16],{"id":58,"name":59,"github_repo":60,"description_zh":61,"stars":62,"difficulty_score":24,"last_commit_at":63,"category_tags":64,"status":17},3364,"keras","keras-team\u002Fkeras","Keras 是一个专为人类设计的深度学习框架，旨在让构建和训练神经网络变得简单直观。它解决了开发者在不同深度学习后端之间切换困难、模型开发效率低以及难以兼顾调试便捷性与运行性能的痛点。\n\n无论是刚入门的学生、专注算法的研究人员，还是需要快速落地产品的工程师，都能通过 Keras 轻松上手。它支持计算机视觉、自然语言处理、音频分析及时间序列预测等多种任务。\n\nKeras 3 的核心亮点在于其独特的“多后端”架构。用户只需编写一套代码，即可灵活选择 TensorFlow、JAX、PyTorch 或 OpenVINO 作为底层运行引擎。这一特性不仅保留了 Keras 一贯的高层易用性，还允许开发者根据需求自由选择：利用 JAX 或 PyTorch 的即时执行模式进行高效调试，或切换至速度最快的后端以获得最高 350% 的性能提升。此外，Keras 具备强大的扩展能力，能无缝从本地笔记本电脑扩展至大规模 GPU 或 TPU 集群，是连接原型开发与生产部署的理想桥梁。",63927,"2026-04-04T15:24:37",[14,16,29],{"id":66,"github_repo":67,"name":68,"description_en":69,"description_zh":70,"ai_summary_zh":70,"readme_en":71,"readme_zh":72,"quickstart_zh":73,"use_case_zh":74,"hero_image_url":75,"owner_login":76,"owner_name":77,"owner_avatar_url":78,"owner_bio":79,"owner_company":80,"owner_location":80,"owner_email":80,"owner_twitter":80,"owner_website":81,"owner_url":82,"languages":83,"stars":88,"forks":89,"last_commit_at":90,"license":80,"difficulty_score":24,"env_os":91,"env_gpu":92,"env_ram":92,"env_deps":93,"category_tags":98,"github_topics":99,"view_count":24,"oss_zip_url":80,"oss_zip_packed_at":80,"status":17,"created_at":105,"updated_at":106,"faqs":107,"releases":118},4986,"LuckyHookin\u002Fedge-TTS-record","edge-TTS-record","一个可以录制 Microsoft Edge 浏览器的语音合成（TTS）语音并输出为 .wav 音频的（windows平台）工具。","edge-TTS-record 是一款专为 Windows 用户设计的实用工具，能够直接录制 Microsoft Edge 浏览器中高质量的在线语音合成（TTS）内容，并保存为标准的 WAV 音频文件。它主要解决了普通用户难以免费获取并本地化保存 Edge 内置的“晓晓”和“云扬”等超逼真中文语音的问题，无需复杂的编程知识或调用付费 API 即可轻松实现。\n\n这款工具非常适合视频创作者、有声书爱好者、教育内容制作者以及需要高质量语音素材的普通用户使用。开发者若需快速原型验证，也可借助其便捷性进行测试。其核心技术亮点在于巧妙利用了 Edge 浏览器 Chromium 内核自带的在线语音引擎，确保了音质的自然与流畅；同时具备自动检测并安装所需浏览器环境的能力，降低了使用门槛。用户只需输入文本、调整参数试听，确认无误后一键录制即可。需要注意的是，由于依赖在线语音服务，使用时需保持网络连接，且录制过程会捕获系统全局声音，建议在不干扰的环境下操作。edge-TTS-record 以简洁的交互和稳定的性能，让高品质的 AI 语音生成变得触手可及。","# edge-TTS-record\n\n**⚠⚠请勿由于违法犯罪用途，否则后果自负⚠⚠**\n\n新写的另一个工具发布：https:\u002F\u002Ft.bilibili.com\u002F694237238144270361\n\n![edge-TTS-record-img](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FLuckyHookin_edge-TTS-record_readme_74cb005b5a5e.png)\n\n一个可以录制 Microsoft  Edge 浏览器的语音合成（TTS）语音并输出为 `.wav` 音频的（windows平台）工具。\n\nMicrosoft Edge 浏览器中有两款非常逼真的**在线**（Online）中文（zh-CN）语音：Xiaoxiao、Yunyang。\n\n用法：\n\n1. 下载 [edge-TTS-record.exe](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLuckyHookin\u002Fedge-TTS-record\u002Freleases)，运行并允许联网\n2. 在文本编辑框中输入文本，调整参数，点击试听\n3. 没问题就可以点击录制了，音频文件会保存在指定的目录下\n\n演示：https:\u002F\u002Fwww.bilibili.com\u002Fvideo\u002FBV1eK411c73s\n\n注意：\n\n- 需要 Microsoft Edge 浏览器 Chromium 内核版，一般是 Windows 10 自带的，如果系统中没有安装，程序将自动为你下载安装\n- 不管是试听还是录制，使用**在线**（Online）语音都需确保电脑是联网的\n- 录制是全局的，应避免其他软件声音的干扰\n- 在线（Online）语音似乎无法调整音调\n- 当无法录制时，你可能需要额外安装 .NET Framework: https:\u002F\u002Fwww.microsoft.com\u002Fzh-CN\u002Fdownload\u002Fdetails.aspx?id=17851\n\nTODO:\n\n- [x] 路径配置\n- [ ] ~~可自定义选择要录制的设备~~\n- [x] 软件更新检测\n\n相关仓库：\n\n界面（vue.js）：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLuckyHookin\u002Ftts-record-html\n\n音频录制模块（C#，NAudio）：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLuckyHookin\u002FRecordAudio\n","# edge-TTS-record\n\n**⚠⚠请勿由于违法犯罪用途，否则后果自负⚠⚠**\n\n新写的另一个工具发布：https:\u002F\u002Ft.bilibili.com\u002F694237238144270361\n\n![edge-TTS-record-img](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FLuckyHookin_edge-TTS-record_readme_74cb005b5a5e.png)\n\n一个可以录制 Microsoft  Edge 浏览器的语音合成（TTS）语音并输出为 `.wav` 音频的（windows平台）工具。\n\nMicrosoft 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若系统未预装，运行工具时将自动下载并安装。\n- **运行库依赖**：若启动失败，可能需要手动安装 [.NET Framework](https:\u002F\u002Fwww.microsoft.com\u002Fzh-CN\u002Fdownload\u002Fdetails.aspx?id=17851)。\n- **网络要求**：使用在线语音（如 Xiaoxiao、Yunyang）进行试听或录制时，必须保持电脑联网。\n\n## 安装步骤\n\n本项目提供编译好的可执行文件，无需源码编译，直接下载即可使用：\n\n1. 访问 [Releases 页面](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLuckyHookin\u002Fedge-TTS-record\u002Freleases)。\n2. 下载最新版本的 `edge-TTS-record.exe` 文件。\n3. 将文件保存至任意目录（建议新建专用文件夹）。\n4. 双击运行 `edge-TTS-record.exe`，首次运行时请允许程序访问网络。\n\n## 基本使用\n\n1. **输入文本**：在软件界面的文本编辑框中输入需要合成的中文内容。\n2. **调整参数**：选择语音角色（推荐使用 **Xiaoxiao** 或 **Yunyang**），调整语速等可用参数。\n3. **试听效果**：点击“试听”按钮，确认语音效果是否符合预期。\n4. **开始录制**：\n   - 确保周围无其他软件声音干扰（录制为全局音频捕获）。\n   - 点击“录制”按钮。\n   - 等待合成完成，生成的 `.wav` 音频文件将自动保存在指定目录下。\n\n> **注意**：在线语音暂不支持音调（Pitch）调整；请严格遵守法律法规，勿将本工具用于违法用途。","一位独立开发者正在为视障用户开发一款中文有声读物应用，急需大量高质量、自然的语音素材进行原型测试。\n\n### 没有 edge-TTS-record 时\n- **音质生硬不自然**：使用本地离线 TTS 引擎生成的语音机械感强，缺乏情感起伏，严重影响用户体验测试的真实性。\n- **获取成本高昂**：若追求逼真效果，需付费购买商业云服务 API 或聘请真人配音，对于个人开发者而言预算压力巨大。\n- **工作流程繁琐**：需要编写复杂的脚本调用云端接口，处理鉴权、速率限制及音频格式转换，耗费大量开发时间。\n- **依赖环境复杂**：部分高质量在线语音服务对网络环境或特定浏览器内核有严格要求，手动录制难以批量操作且容易出错。\n\n### 使用 edge-TTS-record 后\n- **即刻获得拟真语音**：直接调用 Microsoft Edge 内置的“晓晓”和“云扬”在线语音，生成的 .wav 文件情感丰富、咬字清晰，几乎媲美真人录音。\n- **零成本高效产出**：无需支付任何 API 费用，只需输入文本即可免费生成无限时长的高质量音频，极大降低了项目启动门槛。\n- **操作流程极简**：通过图形化界面输入文本、调整参数并点击录制，几分钟内即可完成从文本到本地音频文件的转化，无需编写代码。\n- **原生兼容性强**：自动检测并利用 Windows 自带的 Edge  Chromium 内核，确保在联网状态下稳定输出标准格式音频，便于后续集成测试。\n\nedge-TTS-record 让个人开发者也能以零成本、低门槛的方式，快速获取工业级逼真的中文语音素材，显著加速了有声应用的迭代进程。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FLuckyHookin_edge-TTS-record_74cb005b.png","LuckyHookin","Hookin.","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FLuckyHookin_0fbd6225.png","掘金社区：https:\u002F\u002Fjuejin.cn\u002Fuser\u002F1662117312736151",null,"https:\u002F\u002Fhookin.fun\u002F#\u002F","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLuckyHookin",[84],{"name":85,"color":86,"percentage":87},"HTML","#e34c26",100,1369,175,"2026-04-01T03:08:13","Windows","未说明",{"notes":94,"python":92,"dependencies":95},"1. 仅支持 Windows 平台。2. 需要联网使用在线语音合成服务。3. 若系统未安装 Microsoft Edge Chromium 内核版，程序会自动下载安装。4. 录制为全局音频捕获，需避免其他软件声音干扰。5. 若无法运行，可能需要手动安装 .NET Framework。6. 在线语音似乎无法调整音调。",[96,97],".NET Framework (可能需额外安装)","Microsoft Edge (Chromium 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