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哈囉，我是阿Han，是一位 👩💻 軟體研發工程師，喜歡閱讀、學習、撰寫文章及教學，擅長以圖代文，化繁為簡，除了幫助自己釐清思路之外，也希望藉由圖解的方式幫助大家共同學習，甚至手把手帶您設計出高品質的軟體產品。
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由新到舊
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我們在「【🔒 Python API框架篇 - FastAPI】Ep.1 啟航」稍微帶大家認識了FastAPI這個框架， 它讓我們快速的架設一個API服務， 並提供了許多標準化功能， 只要照著規範走就能快速的開發出來， 但我們除了能開發出應用之外， 也要設計的更人性化一點， API最重要的就是路由了
精彩回顧
【語音合成技術 - GPT-SoVITS】讓機器說人話的語音生成服務
【語音合成技術 - GPT-SoVITS】如何架設API伺服器
以上是我們過往分享過關於 https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS 的分享文章， 這次我們要來試試fine
建議閱讀
在開始之前， 建議您先閱讀以下篇章， 相信當您開始大量使用Airflow作業時， 難免會需要儲存空間的方案， 像是今天的主角minio就是其中之一， 而我們會建議您先閱讀相關篇章也是有道理的， 因為我們推薦的方法是盡量以容器化為導向來進行Airflow自動化流程的作業， 避免干擾到主機的
🤔 簡單且靜態就足夠了？
相信我們在開發Python應用程式的過程中， 常常會借用Enum來定義我們可能的選項， 就像顏色紅、綠、黃會有這樣的結構：
class Color(str, Enum):
RED = 'red'
GREED = 'green'
YELLOW = 'yel
是用程式碼區塊 ``` 嗎？ 照理說自動選取對應的程式語言， 方格子的系統就會自動渲染了
我們在「【語音合成技術 - GPT-SoVITS】讓機器說人話的語音生成服務」介紹過如何透過docker啟動webui版的TTS服務器， 但假設我們想自行開發一個TTS服務， 並整合到系統裡面， 通常會需要一個傳輸介面來溝通， 而API就是最簡易的溝通方式， 正巧 ****GPT-SoVITS **
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API是我們與其他系統介接的標準化規格， 那一份好的規格勢必要能夠達到引導與驗證的作用， 避免對方介接錯誤， 引發後續的災難性損失， 因此這一章節就是要教我們如何定義每個API的欄位怎麼填？ 資料型態是什麼？ 以及如何生成API文件。
我們在「【🔒 Python API框架篇 - Fas
當我們的系統發展到一定程度時， 難免會面臨到正式上線的問題， 要如何讓維運更加簡易呢？ 尤其隨著複雜的客製化配置的出現時， 我們應該如何有效的管理， 甚至驗證配置是否如預期資料型態、格式…， 而正好 pydantic 可以滿足這樣的需求， 就讓我們來看看怎麼使用吧！
需安裝的套件
pip i
要如何使用unicorn啟動多個FastAPI服務， 歡迎參考我們的「【💊 Python的解憂錦囊 - FastAPI】如何啟動多個Workers」。
當我們試著設計帶入模組化時…
我們在「【💊 Python的解憂錦囊 - FastAPI】使用 lifespan 來共享資料與管理生命週期
我們在「【🔒 Python API框架篇 - FastAPI】Ep.1 啟航」有說明如何使用uvicorn來啟動FastAPI服務， 假設今天我們的API是一個CPU密集型的運算服務時， 通常我們會希望開啟多個行程來幫忙處理， 那麼大致上的撰寫方式會像這樣：
app = FastAPI(
ti
今天要分享的主題是關於「語音合成技術 - TTS」一款好用的開源軟體， 名為「GPT-SoVITS」， 它具有以下的特點：
零樣本(Zero Shot)： 只需要五秒鐘的語音樣本就能即時文字轉語音。
少量樣本(Few Shot)： 只要1分鐘樣本就能提高語音相似度及真實感。
跨語言： 日語
