1.B站动态转发抽奖脚本+教程
2.OpenAI 开源的服源服源免费 AI 语音转文字工具 - Whisper，一步一步本地部署运行
3.开源C++智能语音识别库whisper.cpp开发使用入门

B站动态转发抽奖脚本+教程

       在B站世界中，码客码系动态分享抽奖已经成为粉丝互动的服源服源热门活动。本文将带你深入了解如何使用Python脚本来自动化这个过程，码客码系包括转发计数和幸运用户私信的服源服源发送。请注意，码客码系网站授权系统 源码加密B站API并不提供所有用户数据，服源服源因此在大量用户参与时可能无法适用。码客码系

       首先，服源服源让我们掌握基本的码客码系步骤。为了运行脚本，服源服源你需要具备Python 2的码客码系环境，因为脚本是服源服源易语言 flv源码针对Python 2编写的。从官网下载并配置好环境变量至关重要。码客码系以下是服源服源操作指南：

       1. **下载Python 2**：访问Python官网下载并安装最新版本，确保环境变量已配置。

       2. **配置环境变量**：在命令提示符中，输入`chcp `设置编码，然后`set PYTHONIOENCODING=utf-8`以处理中文字符。

       3. **创建脚本**：在桌面上创建一个名为"抽奖.py"的文本文件，确保扩展名可见。你可以参考Hack Inn大佬的脚本，链接已删除，但可以搜索相关教程。

       4. **修改脚本**：将脚本中的战棋游戏源码c关键代码片段粘贴到文档中，如获取动态详情的函数，数据库查询和随机抽取用户ID的部分。

       以下是一段简化后的核心代码：

       ```html

       源码核心部分：

       ```python

       def get_info_and_send_msg(Dynamic_id):

        BiliJson = ... # 从API获取动态详情，获取转发数和UP主UID

        Total_count = BiliJson['data']['card']['desc']['repost']

        UP_UID = BiliJson['data']['card']['desc']['user_profile']['info']['uid']

        Bilibili_Doge = random.randint(0, Bilibili_Key)

        if check_user(Bilibili_Doge):

        user_info = ... # 从数据库查询用户信息

        send_private_msg(user_info)

       def check_user(Doge_ID):

        res = ... # 检查ID是否存在数据库

        return len(res) > 0

       def send_private_msg(user_info):

        user_id, uname, comment = user_info

        print(f"用户ID: { user_id}, 用户名: { uname}, 转发详情: { comment}")

        send_link = input(TellTime() + "是否发送私信？ (Y/N): ")

        if send_link.lower() in ['y', 'yes', '是']:

        webbrowser.open(f"/#/whisper/mid{ user_id}")

       # 调用函数

       GetTotalRepost() # 获取总转发数

       GetLuckyDog() # 抽取幸运用户

       ```

       在实际操作中，将动态链接粘贴到命令行中，运行`python 抽奖.py`。执行后，脚本会统计转发次数，找到中奖用户，询问是否发送私信。如果你想查看数据库中的用户信息，可以使用SQLiteSpy等工具打开Bilibili_TMP.db文件。曹明成源码

       为了更顺利地参与抽奖，确保你理解了脚本的工作原理，并根据需求进行相应的调整。同时，遇到编码问题时，可以查阅相关文档或咨询作者Love丶伊卡洛斯，Q群。

       抽奖抽奖，乐趣无穷，现在就来体验一下吧！

OpenAI 开源的免费 AI 语音转文字工具 - Whisper，一步一步本地部署运行

       OpenAI 推出的spring bean 注册源码开源免费工具 Whisper，以其出色的语音识别功能吸引了不少关注。这款模型不仅能够进行多语言的语音转文本，还能进行语音翻译和语言识别，实用价值极高。市面上许多语音转文字服务如讯飞语记等都收费，而Whisper作为开源选择，无疑是一个经济实惠且性能强大的解决方案。

       想在本地体验Whisper，首先需要为Windows设备安装ffmpeg和rust。ffmpeg可以从ffmpeg.org下载并配置环境变量，而rust则可以从rust-lang.org获取并确保命令行可用。接着，创建一个python虚拟环境，安装Whisper所需的依赖库。

       运行Whisper的过程相当直接。通过命令行，只需提供音频文件如"Haul.mp3"，并指定使用"medium"模型（模型大小从tiny到large递增）。首次运行时，Whisper会自动下载并加载模型，然后开始识别并输出文本，同时将结果保存到文件中。如果想在Python代码中集成，也相当简单。

       如果你对此技术感兴趣，不妨亲自尝试一下。项目的源代码可以在github.com/openai/whisper找到。这不仅是一次AI技术的体验，还可能开启语音转文字的新篇章。更多详情可参考gpt.com/article/的信息。

       标签推荐：#AI技术 #OpenAI开源 #Whisper模型 #语音转文字 #ChatGPT应用

开源C++智能语音识别库whisper.cpp开发使用入门

       whisper.cpp是一款轻量级的开源C++智能语音识别库，基于openai的开源python模型whisper进行移植，其设计旨在减少依赖项，降低内存使用，提升性能，方便集成至应用程序提供语音识别服务。通过以下步骤，可以利用whisper.cpp提供的C++ API开发实例演示将本地音频文件转换为文本。

       项目结构包括关键文件和目录，如CMakeLists.txt用于构建项目，main.cpp作为主程序入口。

       在项目中，源码文件（whispercpp_starter）包含了核心功能，通过简单的C++ API调用，实现对音频文件的识别与转录。

       具体操作时，首先根据项目需求配置CMakeLists.txt，指定编译选项和依赖库。然后在main.cpp中引入whispercpp_starter库，编写主函数以执行音频文件的读取和识别操作。

       通过调用库提供的接口，可以加载音频文件，经过语音识别处理后，输出转换为文本的结果。这一过程体现了whisper.cpp简洁高效的设计理念，使得开发者能够轻松地将智能语音识别功能集成到自己的应用程序中。

       总结，whisper.cpp作为一款功能强大、易于集成的C++智能语音识别库，通过其轻量化设计和C++ API，为开发者提供了便捷的语音识别解决方案，适用于各种需要语音转文本功能的应用场景。