整理

SOP_AI音频生产.md

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-# AI 音频生产 SOP · v1.0
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-> **适用项目**：《林夏》（林夏.md），同时可复用于本系列其他黑屏耳机项目。
-> **使用对象**：项目主控 1 人 + 音频执行 1–2 人，无需专业录音棚。
-> **预期产出**：约 25 分钟净时长的角色语音 + 4 段 BGM + 60+ 短音效 + 8 段环境底噪。
-> **预期工时**：4 周（含 1 周返工窗口）。
-> **预期音频成本**：¥800–1200。
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-## 0. 文档使用方法
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-- 第 1–3 章是**总规约**：所有人开工前必读。
-- 第 4 章是**项目专用配置**：每开新项目要复制一份重新填写。
-- 第 5–8 章是**四类资产的生产 SOP**：执行人按章节对照操作即可。
-- 第 9–10 章是**后期与验收**：产出每一批资产后强制走一遍。
-- 第 11 章是**版权归档**：每个文件都要登记。
-- 附录是**复用资源**：Prompt 模板库 / 命名词典 / 验收清单 PDF 版。
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-## 1. Pipeline 总览
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-```
-┌──────────────────┐   ┌──────────────────┐   ┌──────────────────┐
-│  T0  脚本定稿     │ → │  T1  音频拆条    │ → │  T2  生产排期     │
-│  (编剧)          │   │  (音频主控)       │   │  (音频主控)       │
-└──────────────────┘   └──────────────────┘   └──────────────────┘
-                                                       ↓
-       ┌───────────────────────────┬───────────────────┬────────────────┐
-       ↓                           ↓                   ↓                ↓
-┌─────────────┐           ┌─────────────┐    ┌─────────────┐   ┌─────────────┐
-│ T3a TTS生产  │           │ T3b 音乐生产 │    │ T3c 音效生产 │   │ T3d 环境采样 │
-│ MiniMax/豆包 │           │   Suno V4    │    │ ElevenLabs  │   │  Freesound  │
-└─────────────┘           └─────────────┘    └─────────────┘   └─────────────┘
-       ↓                           ↓                   ↓                ↓
-       └───────────────────────────┴───────────────────┴────────────────┘
-                                       ↓
-                          ┌─────────────────────────┐
-                          │ T4  后期统一处理        │
-                          │ (响度/降噪/淡入淡出)    │
-                          └─────────────────────────┘
-                                       ↓
-                          ┌─────────────────────────┐
-                          │ T5  QA 验收             │
-                          │ (3 副耳机盲听)          │
-                          └─────────────────────────┘
-                                       ↓
-                          ┌─────────────────────────┐
-                          │ T6  入库 + 交付         │
-                          │ (Git LFS + 版权登记)    │
-                          └─────────────────────────┘
-```
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-## 2. 工具栈与账号清单
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-### 2.1 必备工具表
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-| 用途 | 工具 | 版本/方案 | 月费 | 国内访问 | 备注 |
-|---|---|---|---|---|---|
-| **中文 TTS 主力** | MiniMax Speech 02 (HD) | API | 按字数 ¥200–500 | ✅ 直连 | 中文情绪戏首选 |
-| **中文 TTS 备用** | 字节豆包 Voice | API | ¥100–300 | ✅ 直连 | 系统女声 + 男声补位 |
-| **TTS 兜底** | 阿里通义听悟 / 腾讯云 TTS | API | ¥100–200 | ✅ 直连 | 备选 |
-| **海外 TTS** | ElevenLabs v3 | Creator $22/月 | ≈¥160 | ⚠️ 需出海 | 仅在 MiniMax 表现不够时备用 |
-| **AI 音乐** | Suno V4 / V4.5 | Pro $10/月 | ≈¥75 | ⚠️ 需出海 | 国内备选：天工 SkyMusic |
-| **AI 音效** | ElevenLabs Sound Effects | 含在上面套餐内 | — | ⚠️ 需出海 | 国内备选：阿里通义万相音效 |
-| **环境采样** | Freesound | 免费（CC0/CC-BY） | 0 | ✅ 直连 | 注意标注作者 |
-| **环境采样补充** | Epidemic Sound | $15/月 个人版 | ≈¥110 | ✅ 直连 | 有 SFX/BGM 双库 |
-| **音频后期** | iZotope RX 11 + REAPER | 一次性 | ≈¥2000 | ✅ 直连 | 团队共享一份 |
-| **响度计** | Youlean Loudness Meter 2 | Free 版即可 | 0 | ✅ 直连 | LUFS 监控必备 |
-| **格式转换** | FFmpeg | Free | 0 | ✅ 直连 | 命令行批处理 |
-| **资源管理** | Git LFS + Notion | — | 0 | ✅ 直连 | 资产 + 版权登记表 |
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-### 2.2 账号准备清单（开工 D-7 完成）
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-- [ ] MiniMax 开发者账号 + 充值 ¥500 起
-- [ ] 字节豆包账号 + 充值 ¥300 起
-- [ ] ElevenLabs Creator 订阅（含 Sound Effects 100k credits/月）
-- [ ] Suno Pro 订阅（500 首/月，足够）
-- [ ] Freesound 注册账号（用于下载追踪）
-- [ ] Epidemic Sound 个人订阅
-- [ ] Git LFS 启用 + S3/OSS 备份桶
-- [ ] Notion 中建好「音频版权登记表」模板（见 §11.2）
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-### 2.3 海外工具的合规访问方式
-- 团队主控通过合规企业 VPN（如阿里云国际版、腾讯云海外节点）访问。
-- 不在产品线上代码中嵌入任何海外 API key——所有 Suno / ElevenLabs 资源**全部线下生产、本地存储、入库后离线打包随 App 发布**。
-- App 运行时**不调用任何海外服务**。
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-## 3. 文件命名与目录规范
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-### 3.1 顶层目录结构
-
-```
-audio/
-├── 00_raw/                    # 原始生成物，不进版本库
-│   ├── tts/
-│   ├── music/
-│   ├── sfx/
-│   └── ambience/
-├── 01_processed/              # 后期处理后，进 Git LFS
-│   ├── tts/
-│   ├── music/
-│   ├── sfx/
-│   └── ambience/
-├── 02_final/                  # 打包入 App 的最终版
-│   └── (按关卡组织)
-├── 03_qa_reports/             # 每批 QA 报告
-└── 99_legal/                  # 版权登记表 + 授权证明
-```
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-### 3.2 文件命名规范
-
-**格式**：`{关卡号}_{时间码}_{角色}_{形态}_{序号}_{版本}.{ext}`
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-| 字段 | 取值 | 说明 |
-|---|---|---|
-| 关卡号 | `lv11` 等 | 项目代号 |
-| 时间码 | `2103`、`2245` | 剧内时间，HHMM |
-| 角色 | `mom` `azhe` `xiaomei` `zhounan` `hr` `anan` `system` `delivery` `unknown` `dorm-a` `dorm-b` `dorm-c` `self-3y` | 见 §4.1 角色代号表 |
-| 形态 | `call` `voice` `text` `sys` | 通话/微信语音/文字 TTS/系统提示 |
-| 序号 | `01`、`02`… | 同角色同时间码下的多条消息 |
-| 版本 | `v1`、`v2`、`final` | 迭代版本 |
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-**示例**：
-- `lv11_2103_mom_call_01_final.wav` — 妈妈 21:03 第一通电话最终版
-- `lv11_2245_xiaomei_voice_01_v2.wav` — 小美 22:45 醉语音第二稿
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-**禁止**：
-- 中文文件名（避免编码与 Git 兼容问题）
-- 空格、`(`、`)`、`#` 等特殊字符
-- 大写字母（统一小写）
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-### 3.3 音频技术规格统一
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-| 字段 | 规格 | 说明 |
-|---|---|---|
-| **采样率** | 48 kHz | 全程统一，避免重采样杂音 |
-| **位深** | 24-bit（生产）/ 16-bit（最终） | 后期保留 24-bit 头，导出降到 16-bit |
-| **声道** | 单声道（角色语音）/ 立体声（音乐与环境） | 严格区分 |
-| **格式** | `.wav`（生产中）/ `.ogg` Vorbis q=5（入包） | 入包再压缩，节省体积 |
-| **响度** | -16 LUFS（角色语音）/ -18 LUFS（音乐）/ -22 LUFS（环境） | 详见 §9.1 |
-| **峰值上限** | -1 dBTP | 避免溢出 |
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-## 4. 角色 Voice 配置表（项目专用）
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-> 本章是项目工程师的"配音演员花名册"。**每个角色的 voice id、参数、prompt 前缀全部在这里固定下来**，避免不同执行人产出风格漂移。
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-### 4.1 角色代号表
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-| 角色 | 代号 | 净时长估算 | 主语种 | 形态 |
-|---|---|---|---|---|
-| 妈妈 | `mom` | ~7 min | 中文 | 电话×2 + 微信文字×1 + 语音×1（4'17"长戏） |
-| 阿哲（前任） | `azhe` | ~2 min | 中文 | 微信语音×1 + 电话×1 |
-| 小美（闺蜜） | `xiaomei` | ~3 min | 中文 | 微信语音×3（含 1'20"醉戏） |
-| HR 王姐 | `hr` | ~1 min | 中文 | 微信语音×1 |
-| 室友安安 | `anan` | ~30 s | 中文 | 微信语音×1 |
-| 寝室群 A/B/C | `dorm-a` `dorm-b` `dorm-c` | ~2 min 共 | 中文 | 群语音×5 |
-| 周南（同桌） | `zhounan` | ~5 min | 中文 | 微信语音×5（含 4 段长讲述） |
-| 外卖小哥 | `delivery` | ~10 s | 中文（北方腔） | 电话×1 |
-| 系统 TTS | `system` | ~2 min | 中文 | 全局提示 |
-| 未知号码 | `unknown` | 无台词 | — | 仅环境呼吸声 |
-| 3 年前的自己 | `self-3y` | ~50s × 3 版 | 中文 | 备忘录录音（明朗/迷茫/温柔三版预录） |
-| 林夏的笑（隐藏） | `self-laugh` | ~3s | — | 仅结局 E 播放，全片唯一林夏自己的声音 |
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-### 4.2 角色 Voice 配置卡
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-每张卡固定一个角色的所有参数。**生产时严格按卡操作**。
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-#### 卡 01 · `mom`（妈妈）
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-| 项 | 值 |
-|---|---|
-| 主用 TTS | MiniMax Speech 02 HD |
-| Voice ID | `Chinese_Mandarin_Warm_Auntie_v3`（占位，待实际选定后回填） |
-| Speed | 0.92（略慢） |
-| Volume | 1.0 |
-| Pitch | 0 |
-| Emotion | `gentle` |
-| 备用方案 | 第 16 条 4 分钟长戏改用**克隆方案**：找一位 50 岁左右真人录 30 秒原声，MiniMax Voice Clone，emotion 提到 `tender` |
-| Prompt 前缀 | `<语气：温柔克制，不哭不闹，西北口音淡化，语速比常人慢半拍>` |
-| SSML 控制 | 长句中段加 `<break time="500ms"/>`，结尾"晚安"前加 `<break time="1.2s"/>` |
-| 后期处理 | 加 -3 dB 高频衰减（让"妈妈感"更柔），轻 reverb wet 8% 模拟客厅 |
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-#### 卡 02 · `azhe`（阿哲 / 前任）
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-| 项 | 值 |
-|---|---|
-| 主用 TTS | 字节豆包 Voice |
-| Voice ID | `灿烂青年男声-v2`（北京口音淡，理性偏冷） |
-| Speed | 1.05 |
-| Volume | 0.95 |
-| Pitch | -1 |
-| Emotion | `neutral` |
-| Prompt 前缀 | `<语气：礼貌但已抽离，像在跟同事说话，不带感情起伏>` |
-| 后期处理 | -2 dB 中频，让声音"闷"一点，模拟"已经远了"的距离感 |
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-
-#### 卡 03 · `xiaomei`（小美 / 闺蜜）
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-| 项 | 值 |
-|---|---|
-| 主用 TTS | MiniMax Speech 02 |
-| Voice ID | `Chinese_Mandarin_Lively_Girl_v2` |
-| Speed | 1.10（前两条快）/ 0.95（醉语音慢） |
-| Volume | 1.0 |
-| Pitch | +1 |
-| Emotion | `cheerful`（前两条）/ `melancholic + drunk`（第 9 条） |
-| Prompt 前缀 | `<语气：北漂女孩，活泼略大大咧咧，会爆粗，醉酒段口齿模糊但不夸张>` |
-| 醉戏特殊处理 | 在 SSML 中插入 `<break time="800ms"/>` 模拟停顿 + 末句故意拉长元音；后期再叠 5% 房间混响 + 微弱酒吧 BGM 底噪 |
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-#### 卡 04 · `hr`（HR 王姐）
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-| 项 | 值 |
-|---|---|
-| 主用 TTS | 字节豆包 Voice |
-| Voice ID | `知性女声-成熟款` |
-| Speed | 1.00 |
-| Pitch | 0 |
-| Emotion | `gentle + apologetic` |
-| Prompt 前缀 | `<语气：38 岁职场女性，疲惫的善意，公事公办里带一点点歉意>` |
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-#### 卡 05 · `anan`（室友安安）
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-| 项 | 值 |
-|---|---|
-| 主用 TTS | MiniMax Speech 02 |
-| Voice ID | `Chinese_Mandarin_Cute_Girl_v2` |
-| Speed | 1.15（兴奋） |
-| Pitch | +2 |
-| Emotion | `excited` |
-| Prompt 前缀 | `<语气：23 岁，撒娇感比小美更重，背景嘈杂酒吧>` |
-| 后期处理 | 必须叠酒吧环境底噪（见 §8 ambience 库 `bar_loud_03.wav`），干声 -3 dB |
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-#### 卡 06 · `dorm-a/b/c`（大学寝室群三女生）
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-| 项 | 值 |
-|---|---|
-| 主用 TTS | MiniMax Speech 02，**三个不同 Voice ID 必须区分明显** |
-| 候选 IDs | A: `Lively_Girl_v2` / B: `Sweet_Girl_v3` / C: `Mature_Young_Lady_v2` |
-| Speed | A: 1.10 / B: 1.00 / C: 0.95 |
-| Pitch | A: +1 / B: 0 / C: -1 |
-| Emotion | A: `cheerful` / B: `gentle` / C: `neutral` |
-| 备注 | A 是升职那位；B 是和事佬；C 是 @ 林夏的那位 |
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-#### 卡 07 · `zhounan`（周南 / 初中同桌）
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-| 项 | 值 |
-|---|---|
-| 主用 TTS | MiniMax Speech 02 |
-| Voice ID | `Chinese_Mandarin_Gentleman_Young_v2` |
-| Speed | 0.95 |
-| Volume | 0.92（略轻，模拟拘谨） |
-| Pitch | -1 |
-| Emotion | `gentle + nervous` |
-| Prompt 前缀 | `<语气：26 岁二三线男生，温和拘谨，明显紧张但克制，偶有自嘲>` |
-| 4 段长戏 | 每段独立生成，段间留 800 ms 静音；句尾上扬避免"播音感" |
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-
-#### 卡 08 · `delivery`（外卖小哥）
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-| 项 | 值 |
-|---|---|
-| 主用 TTS | 字节豆包 Voice |
-| Voice ID | `北方青年男声-v2` |
-| Speed | 1.20（麻利） |
-| Emotion | `neutral` |
-| Prompt 前缀 | `<语气：30 岁，普通话+少许河南腔，工作语气，不寒暄>` |
-| 后期处理 | 加 -6 dB 低频衰减 + 轻底噪，模拟手机听筒 |
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-
-#### 卡 09 · `system`（系统 TTS）
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-| 项 | 值 |
-|---|---|
-| 主用 TTS | 字节豆包 Voice |
-| Voice ID | `通用女声-柔` |
-| Speed | 1.00 |
-| Pitch | 0 |
-| Emotion | `flat`（无情绪） |
-| Prompt 前缀 | `<语气：中性 AI 助手，类似 Siri 但更轻，不带任何情感>` |
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-#### 卡 10 · `self-3y`（3 年前的自己）
-
-> ⚠️ **本作零麦克风权限**——本条不再使用玩家录音方案，改为**预录三版**按运行时玩家行为画像（PROFILE）动态选择。
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-| 项 | 值 |
-|---|---|
-| 主用 TTS | MiniMax Speech 02 HD（建议与林夏未来版本预留同一克隆音色，便于 IP 续作） |
-| Voice ID | 与 `xiaomei` 同基底音色（暗示"她们曾是同类年轻女孩"），但 speed +0.05、pitch +1，模拟 3 年前更轻盈的语调 |
-| 三个预录版本 | ①「**明朗版**」：3 年前刚来北京，对一切都新鲜<br>②「**迷茫版**」：3 年前其实已经累，只是没说<br>③「**温柔版**」：3 年前对未来的自己说"撑住" |
-| 选择逻辑 | 按 PROFILE 标签匹配：<br>`engagement` → 明朗版（与今夜的投入呼应）<br>`avoidance` → 迷茫版（与今夜的回避呼应）<br>`nostalgia` → 温柔版（与今夜的怀旧呼应） |
-| 时长 | 每版 ~50 秒 |
-| 后期处理 | 加 -2 dB 高频衰减 + 微弱"录音笔底噪"，模拟"3 年前用手机备忘录录的"质感 |
-| Prompt 前缀（明朗版） | `<语气：23 岁，刚到北京半年，兴奋里带一点紧张，相信明天比今天好>` |
-| Prompt 前缀（迷茫版） | `<语气：23 岁，独自在出租屋里，假装坚强，最后一句声音轻下去>` |
-| Prompt 前缀（温柔版） | `<语气：23 岁，写给未来的自己，平静、有力、像在拥抱什么>` |
-
-#### 卡 11 · `self-laugh`（隐藏结局 E 的笑声）
-
-| 项 | 值 |
-|---|---|
-| 主用 TTS | MiniMax Speech 02 HD（同 `self-3y` 同一克隆音色） |
-| 内容 | 一段 3 秒的轻笑——"噗"+ 一声短笑 + 一声轻轻的鼻息 |
-| 制作方式 | TTS 难以直接生成自然笑声，**建议方案**：<br>① 找声线接近的 24 岁女声真人**录一次笑**（5 分钟搞定，零成本）<br>② 用 MiniMax Voice Clone 同款音色 + emotion `playful` 生成尝试，作为备选 |
-| 用途 | 仅在结局 E 触发时播放——**全片唯一一次**林夏自己的声音 |
-| 后期处理 | 与 `self-3y` 同款"录音笔底噪"，让玩家感到"这是从 3 年前的备忘录里偶然飘出来的一段笑" |
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-## 5. TTS 生产 SOP
-
-### 5.1 工作流（每条语音）
-
-```
-[1] 拿到脚本最终稿（编剧签字）
-        ↓
-[2] 拆条 → 填入「拍摄场记表」（见 §5.5）
-        ↓
-[3] 套用对应角色 Voice 配置卡
-        ↓
-[4] 写 Prompt（含 SSML 标记）
-        ↓
-[5] 一键生成 3 条候选 → 听
-        ↓
-[6] 满意 → 进入 [7] / 不满意 → 调参/改 prompt 重生
-        ↓
-[7] 命名归档到 00_raw/tts/
-        ↓
-[8] 进入后期 (§9)
-```
-
-### 5.2 Prompt 模板（中文 TTS）
-
-**通用结构**：
-
-```
-<voice_id>{角色 Voice ID}</voice_id>
-<speed>{速度}</speed>
-<emotion>{情绪标签}</emotion>
-<prefix>{角色 prompt 前缀}</prefix>
-
-[SSML 正文]
-```
-
-**SSML 关键标记速查**：
-
-| 标记 | 作用 | 用例 |
-|---|---|---|
-| `<break time="800ms"/>` | 停顿 | 长句中喘气、"她说……（停）后来呢" |
-| `<emphasis level="strong">字</emphasis>` | 重读 | 关键词强调 |
-| `<prosody rate="0.8">慢句</prosody>` | 局部变速 | 醉酒段、临终段 |
-| `<prosody pitch="-2st">低声</prosody>` | 局部降调 | 内心戏 |
-| `<say-as interpret-as="characters">XYZ</say-as>` | 字母逐字读 | "AirPods" 等英文词 |
-
-### 5.3 长戏（≥1 分钟）特殊处理
-
-**问题**：TTS 一次生成超过 60 秒会出现：
-1. 末段质感衰减
-2. 情绪曲线扁平
-3. 偶发吞字
-
-**对策**：
-1. **分段录制**：每段 ≤ 30 秒，按句号/段落切。
-2. **段间留 200 ms 静音头尾**：方便后期对接。
-3. **段间情绪渐变**：在 prompt 里手动写每段的 emotion 演进，例如妈妈 4'17" 长戏分 6 段：
-   - 段 1: `gentle, hesitant`
-   - 段 2: `gentle, nostalgic`
-   - 段 3: `gentle, sad but holding back`
-   - 段 4: `gentle, releasing`
-   - 段 5: `gentle, peaceful`
-   - 段 6: `gentle, tender, almost smiling`
-4. **后期 crossfade 拼接**：每段间 50 ms 交叉淡化，听觉上无缝。
-
-### 5.4 候选评审"三耳法则"
-
-每条 TTS 出 3 条候选，必须用三种设备听过：
-
-| 设备 | 检查重点 |
-|---|---|
-| AirPods Pro / 通用入耳式 | 主验收，模拟用户实际场景 |
-| 头戴式监听耳机（如 ATH-M50x） | 听细节杂音、底噪、齿音 |
-| 手机外放 | 兜底，确认离线场景下可懂 |
-
-**通过标准**：3 副耳机里每副至少满意度 7/10 才入库。任意一副 ≤ 5/10 必须重做。
-
-### 5.5 「拍摄场记表」模板（每条语音 1 行）
-
-| ID | 关卡 | 时间码 | 角色 | 形态 | 文字稿 | 时长目标 | 情绪 | 出 prompt 人 | 评审人 | 状态 |
-|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
-| 001 | lv11 | 2103 | mom | call | "今晚煮了你爱吃的排骨…" | 35s | gentle | A | B | ✅ |
-| 002 | lv11 | 2115 | xiaomei | voice | "在吗" | 2s | cheerful | A | B | ✅ |
-| ... | | | | | | | | | | |
-
-> 该表用 Notion / 飞书表格维护，每条语音从立项到入库全周期可追。
-
----
-
-## 6. 音乐生产 SOP（Suno）
-
-### 6.1 工作流
-
-```
-[1] 编剧/导演给"音乐 brief"（场景+情绪+时长+段落结构）
-        ↓
-[2] 翻译成 Suno Prompt（英文，带 BPM/instrument/mood）
-        ↓
-[3] 一次跑 4 首候选（Suno 一次给 2 首，跑 2 轮）
-        ↓
-[4] 评审 → 选 1 首主稿 + 1 首备稿
-        ↓
-[5] 用 Suno "Extend"功能延长到目标时长
-        ↓
-[6] 用 Suno "Stem"功能（如开通）拆出干声/伴奏
-        ↓
-[7] 后期：手动剪辑、loop 点处理、淡入淡出
-        ↓
-[8] 导出 .wav 24-bit 入 00_raw/music/
-```
-
-### 6.2 Prompt 模板（《林夏》4 段曲）
-
-#### M1 · 21:00 主题 / 全程低氛围 Loop
-
-```
-Style: lo-fi midnight bedroom, soft piano, light vinyl noise
-Instruments: muted piano, subtle synth pad, occasional rain outside window
-Tempo: 70 BPM
-Mood: melancholy but warm, alone but not lonely
-Structure: ambient loop, no drums, no clear melody peak
-Duration: 90 seconds (extend to loopable)
-Vocals: instrumental
-```
-
-**评审标准**：
-- 必须能 loop 30 分钟不觉得"在重复"
-- 不能有任何强旋律压过 TTS
-
-#### M2 · 22:30 悬疑过门
-
-```
-Style: subtle ambient suspense, cinematic tension
-Instruments: low drone, single hanging piano note (high register), sparse strings
-Tempo: 60 BPM
-Mood: unsettling but not horror, like a question mark
-Structure: 30 seconds, builds slowly, ends on unresolved chord
-Vocals: instrumental
-```
-
-#### M3 · 23:45 周南段落
-
-```
-Style: gentle indie folk, intimate acoustic
-Instruments: fingerpicked nylon guitar, soft male humming (no lyrics, just "mmm"), light shaker
-Tempo: 75 BPM
-Mood: hopeful nostalgic, like reading an old letter
-Structure: 120 seconds, gradual build, soft climax at 0:80, gentle outro
-Vocals: wordless humming only, very subtle
-```
-
-#### M4 · 02:00 结尾
-
-```
-Style: warm cinematic piano, dawn moment
-Instruments: solo piano, soft string pad entering at 0:30
-Tempo: 50 BPM
-Mood: like the moment you realize you survived a hard night
-Structure: 90 seconds, single melody line, no drums, fade out
-Vocals: instrumental
-```
-
-### 6.3 角色铃声生成（9 个）
-
-每个角色一个独立铃声，玩家"听铃辨人"：
-
-| 角色 | Suno Prompt | 时长 |
-|---|---|---|
-| mom | `老式诺基亚铃声风格, warm marimba, simple 4-note motif, 70bpm` | 4s loop |
-| azhe | `cold minimal electronic ringtone, 2 notes only, 80bpm` | 4s loop |
-| xiaomei | `cheerful pop ringtone, ukulele plucks, 4-bar phrase, 100bpm` | 4s loop |
-| zhounan | `nostalgic 90s pager beep + soft chime, 70bpm` | 3s loop |
-| hr | `corporate professional ringtone, neutral marimba, 90bpm` | 4s loop |
-| anan | `bouncy J-pop intro, 2 seconds, 110bpm` | 3s loop |
-| delivery | `standard Chinese delivery app push sound, 1 second` | 1s |
-| unknown | `eerie low drone, no melody, 40bpm` | 4s loop |
-| system | （不需要铃声，是震动） | — |
-
-### 6.4 Suno 使用 Tips
-
-1. **每次出双稿**：Suno 一次返回 2 首，第二首往往比第一首意外。
-2. **用"Custom Mode"**：能精确填 Lyrics（留空）+ Style，避免随机。
-3. **避免 vocal**：除非明确要 humming，否则 prompt 里加 `instrumental` `no vocals`。
-4. **Extend 不超 3 次**：第 4 次开始质感会断层。
-5. **Stem 拆轨非常省事**：拆出后可以单独调音量，比从 mix 抠声好太多。
-
----
-
-## 7. 音效生产 SOP（ElevenLabs Sound Effects）
-
-### 7.1 项目所需音效清单（约 60 个）
-
-| 类别 | 数量 | 例 |
-|---|---|---|
-| **UI 音** | 12 | 微信咚、震动短/长、消息提示、来电铃响半秒、接通滴、挂断滴、撤回 swoosh、已读、未读、错误提示、菜单切换、确认 |
-| **拟音** | 18 | 烧水壶哨响、水沸腾、键盘敲击 5 种节奏、外卖敲门 3 种、门关、钥匙、玻璃放下、椅子拉、纸张翻、笔写字、手机放在床上、手机震动桌面 |
-| **角色化短音** | 8 | 阿哲消息撤回 swoosh、妈妈微信消息发出 woosh、群里@提示音、未知号码呼吸（轮询 3 段）、外卖结账提示、HR 邮件附件提示、电量 1% 警告、备忘录播放滴 |
-| **过渡 / 转场** | 8 | 章节过渡轻 swell、时间流逝标记（22:00/23:00/00:00 等）、灯光熄灭暗示、心跳加速、深呼吸、玻璃碎一秒、雨势忽大、雨势忽小 |
-| **结局专用** | 4 | 字幕浮现 chime、烧水壶滴一声、夜班车驶过、野猫叫一声 |
-| **预留备用** | 10 | — |
-
-### 7.2 ElevenLabs Sound Effects Prompt 模板
-
-**通用结构**：
-
-```
-{动作或物体}, {距离/视角}, {环境}, {时长建议}
-```
-
-**示例**：
-
-| 资产 ID | Prompt |
-|---|---|
-| `sfx_kettle_whistle` | `kettle whistling, close mic, small kitchen, 3 seconds, vintage` |
-| `sfx_keyboard_typing` | `mechanical keyboard typing, soft, 5 seconds, intimate close mic` |
-| `sfx_wechat_pop` | `short notification pop sound, soft, single high pitched 'tap', 0.5 seconds, original not WeChat` |
-| `sfx_message_swoosh` | `quick whoosh of message sending, electronic, 0.3 seconds` |
-| `sfx_door_knock_delivery` | `three knocks on apartment door, polite delivery, hallway echo, 2 seconds` |
-| `sfx_glass_down` | `glass placed on wooden desk, soft clink, close mic, 1 second` |
-| `sfx_phone_vibrate_table` | `phone vibrating on wooden bedside table, 2 seconds` |
-| `sfx_cat_yowl_distant` | `single cat yowl in distance, alley, late night, 1.5 seconds` |
-| `sfx_breath_unknown` | `human breathing through phone, slightly muffled, anonymous, 6 seconds` |
-
-### 7.3 ElevenLabs SFX 使用 Tips
-
-1. **每条 prompt 跑 3 次**：每次都不一样，多挑。
-2. **时长别贪长**：>10s 容易"漂"。需要长效果就做 loop。
-3. **避免品牌词**：不能写 `WeChat sound` `iPhone ringtone` `Apple notification`，直接侵权。改写为 `Chinese-style messaging app soft pop`。
-4. **要用 mp3 时再转**：默认下载 mp3 192k，**生产中先转 wav 再处理**。
-
-### 7.4 音效"哪类必须找真采样而非 AI"
-
-| 音效 | 原因 | 采样源 |
-|---|---|---|
-| 30 秒以上的环境底噪 | AI 长 ambience 会"漂" | Freesound / Epidemic |
-| 真实城市夜噪（远地铁、夜班车） | AI 太干净，缺真实空气感 | Freesound CC0 |
-| 特定地域口音、街头叫卖 | AI 无地域性 | 自己录 |
-| 情绪化的笑声、哭声、叹息 | AI SFX 还达不到 | TTS 角色化处理或真人录 |
-
----
-
-## 8. 环境采样 SOP（Freesound / Epidemic Sound）
-
-### 8.1 项目环境底噪清单
-
-| ID | 用途 | 时长 | 描述 | 推荐源 |
-|---|---|---|---|---|
-| `amb_apartment_night_01` | 全程底噪 | 10 min loop | 合租屋夜晚，远处车声、冰箱嗡嗡、偶尔水管 | Freesound `apartment night ambience` |
-| `amb_apartment_night_02` | 备用 | 5 min loop | 同上不同质感 | Freesound |
-| `amb_bar_loud_01` | 室友安安电话背景 | 1 min loop | 拥挤酒吧，人声谈笑 + 电子音乐底 | Epidemic Sound |
-| `amb_subway_distant` | 转场 | 30s | 远处地铁过站 | Freesound `subway distant` |
-| `amb_kitchen_morning` | 结局 A | 1 min | 厨房环境，水龙头滴、冰箱嗡 | Freesound |
-| `amb_rain_window` | M1 BGM 衬底 | 5 min loop | 窗外细雨 | Freesound `rain window soft` |
-| `amb_late_night_bus` | 结局段 | 20s | 夜班公交驶过空街 | Epidemic Sound |
-| `amb_dawn_birds` | 结局 D | 30s | 清晨鸟叫 | Freesound `dawn birds urban` |
-
-### 8.2 Freesound 检索 SOP
-
-1. 关键词搜索（英文优先）。
-2. 过滤条件：
-   - License: `Creative Commons 0` 优先；`Attribution` 次之；不要 `Attribution NonCommercial`（商业项目）。
-   - Duration: 设最小值（避免短到没用）。
-   - Sample rate: 44.1kHz / 48kHz。
-3. 听 → 下载 .wav 原始版本（不要 mp3）。
-4. **立刻**在 §11 版权登记表里登记：URL / 作者 ID / License / 下载日期。
-5. 入 `00_raw/ambience/` 命名 `amb_xxx_freesoundXXXXX.wav`（保留 Freesound ID）。
-
-### 8.3 Epidemic Sound 检索 SOP
-
-1. Epidemic Sound 全部资源都是 Royalty-Free（订阅期内可商用）。
-2. 直接下载 .wav 24-bit。
-3. 在版权登记表登记 Track ID（Epidemic 提供）。
-4. **退订后已下载的资产仍可继续使用**，但需保留下载凭证（截图存档）。
-
-### 8.4 环境采样的"假性立体声"处理
-
-许多 Freesound 资源是单声道。处理成立体声：
-
-```bash
-# REAPER / Audition 操作：
-# 1. 复制单声道到 L、R 两轨
-# 2. R 轨延迟 8–15 ms
-# 3. R 轨高频 EQ 微调 ±1 dB
-# → 听感即获得"环境的宽度"，但不影响 TTS 在中央的位置
-```
-
-**禁止**：用空间音效插件做 3D 定位——本作明确**不依赖空间音效定位**。
-
----
-
-## 9. 后期统一处理 SOP
-
-### 9.1 响度规范（关键）
-
-| 资产类型 | 目标 LUFS（综合） | 峰值上限 |
-|---|---|---|
-| 角色语音（电话/微信语音） | -16 LUFS | -1 dBTP |
-| 系统 TTS | -18 LUFS | -1 dBTP |
-| 主题音乐（M1–M4） | -18 LUFS | -1 dBTP |
-| 环境底噪 | -22 LUFS | -3 dBTP |
-| 短音效（UI 类） | -14 LUFS（短促能听清） | -1 dBTP |
-
-**为什么角色语音 -16 LUFS**：移动端 + 耳机场景，比影视的 -23 LUFS 响度高 7 dB，让玩家在嘈杂环境（公交、宿舍）也能听清。
-
-**测量工具**：Youlean Loudness Meter 2 (Free)，REAPER 内置即可。
-
-### 9.2 处理链（每条 TTS 标准链）
-
-```
-原始 TTS (.wav, 24-bit, 48kHz, 单声道)
-      ↓
-[1] iZotope RX · Mouth De-click（去 TTS 偶发咔嗒声）
-      ↓
-[2] iZotope RX · Voice De-noise（轻档 -6 dB，去合成底噪）
-      ↓
-[3] EQ · 高通滤波 80 Hz（去低频噪）
-      ↓
-[4] EQ · 角色化频段调整（按 §4 配置卡）
-      ↓
-[5] Compressor · 4:1, threshold -18 dB（控动态）
-      ↓
-[6] 加听筒效果（仅"电话/语音"形态，详见 §9.3）
-      ↓
-[7] Loudness Match · -16 LUFS
-      ↓
-[8] Limiter · ceiling -1 dBTP
-      ↓
-[9] 导出 .wav 16-bit 48kHz → 01_processed/tts/
-```
-
-### 9.3 「听筒效果」预设
-
-模拟手机听筒/微信语音的窄频段感：
-
-```
-EQ:
-  HPF 300 Hz, 24 dB/oct
-  LPF 3.4 kHz, 24 dB/oct
-  +1 dB at 1.5 kHz（保留人声清晰度）
-
-Saturation:
-  Soft tape saturation, 5–8% drive
-
-Noise:
-  叠极轻底噪（-50 dB），可用 ambience 库 phone_noise_floor.wav
-```
-
-> **例外**：`mom` 第 16 条 4 分钟长戏 **不加听筒效果** —— 这条是微信语音"完整音质版"，是设计意图。
-
-### 9.4 音乐处理链
-
-```
-Suno 原始 (.wav, 立体声, 48kHz)
-      ↓
-[1] Trim 头尾静音
-      ↓
-[2] Loop 点设计（找节拍重音对齐）
-      ↓
-[3] Crossfade 50 ms（loop 接缝）
-      ↓
-[4] EQ · 削掉 200–500 Hz 的"AI 浊感"（-2 dB）
-      ↓
-[5] Stereo Width · 控制在 70%（避免吃掉中央 TTS）
-      ↓
-[6] Loudness Match · -18 LUFS
-      ↓
-[7] Limiter · -1 dBTP
-      ↓
-[8] 导出 .wav → 01_processed/music/
-```
-
-### 9.5 环境底噪处理链
-
-```
-Freesound 原始 (.wav)
-      ↓
-[1] Trim 不需要的段
-      ↓
-[2] iZotope RX · 去掉突兀的"事件"（突然的喊叫、关门）
-      ↓
-[3] HPF 60 Hz（去隆隆声）
-      ↓
-[4] LPF 12 kHz（去高频噪）
-      ↓
-[5] Loop 点设计（必须找几乎静止的 1 秒做接缝）
-      ↓
-[6] Crossfade 200 ms
-      ↓
-[7] Loudness Match · -22 LUFS
-      ↓
-[8] 假性立体声化（§8.4）
-      ↓
-[9] 导出 .wav → 01_processed/ambience/
-```
-
-### 9.6 批处理脚本（FFmpeg 示例）
-
-格式批量转换 + 响度归一化：
-
-```bash
-# 把 01_processed 下所有 wav 转成最终 ogg + 响度归一化到 -16 LUFS
-for f in 01_processed/tts/*.wav; do
-  ffmpeg -i "$f" \
-    -af "loudnorm=I=-16:TP=-1:LRA=11" \
-    -c:a libvorbis -q:a 5 \
-    "02_final/tts/$(basename "${f%.wav}.ogg")"
-done
-```
-
----
-
-## 10. QA 验收清单（每批资产强制走一遍）
-
-### 10.1 自检清单（执行人）
-
-每条资产入 `01_processed/` 前自查：
-
-- [ ] 文件命名符合 §3.2 规范
-- [ ] 采样率 = 48 kHz
-- [ ] 单/立体声符合 §3.3 规范
-- [ ] 响度在 §9.1 目标范围内（±1 LUFS）
-- [ ] 峰值不超过 -1 dBTP
-- [ ] 无明显爆音、咔嗒、底噪
-- [ ] 时长与场记表目标值偏差 ≤ 10%
-
-### 10.2 评审清单（评审人，不同人）
-
-每批 TTS 走"三耳法则"（§5.4）：
-
-- [ ] AirPods Pro 听 → 满意度 ≥ 7/10
-- [ ] 监听耳机听 → 满意度 ≥ 7/10
-- [ ] 手机外放听 → 可懂 ≥ 7/10
-- [ ] 角色辨识度 → 与配置卡一致
-- [ ] 情绪到位度 → 与脚本意图一致
-
-### 10.3 上下文听感测试（关键）
-
-**单条满意 ≠ 全场景满意**。每完成一个时间段（如 21:00–22:00 这一小时）：
-
-- [ ] 把这一小时所有资产按时间轴拼起来，戴耳机完整听一遍
-- [ ] 检查：音量是否平稳？环境底噪有没有突然断层？两条 TTS 之间的"沉默"是否自然？
-- [ ] 至少 3 名团队成员独立听完，给整体评分（1–10）
-- [ ] 平均分 ≥ 7 才放行
-
-### 10.4 玩家盲测（最终验收前）
-
-- 招 5 位 22–25 岁女性玩家
-- **不告知任何剧情**，让她们戴耳机黑屏完整玩一遍
-- 关键观测点：
-  - 哪条 TTS 让她们出戏（皱眉/摘耳机）→ 重做
-  - 哪条让她们流泪/微笑/屏息 → 标记为"金条"，备份保留
-  - 哪个角色被说"听不出是谁" → 配置卡需调整辨识度
-- 内测报告归档到 `03_qa_reports/`
-
----
-
-## 11. 版权追踪与归档
-
-### 11.1 强制原则
-
-> **任何一条入库资产，在它被生成/下载的当天，必须登记。**
-> **当天没登记的，第二天起视为不可用，必须返工补登。**
-
-### 11.2 版权登记表模板（Notion / 飞书表格）
-
-| 资产 ID | 类型 | 来源工具/平台 | URL/Track ID/Voice ID | License | 创建/下载日期 | 创建人 | 商用证明位置 | 备注 |
-|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
-| `lv11_2103_mom_call_01` | TTS | MiniMax Speech 02 | voice: Warm_Auntie_v3 | MiniMax 商用许可 | 2026-05-15 | 张三 | `99_legal/minimax_terms_2026.pdf` | — |
-| `amb_apartment_night_01` | ambience | Freesound | freesound.org/s/123456/ | CC0 | 2026-05-13 | 李四 | (CC0 无需) | 作者: user_xxx |
-| `amb_bar_loud_01` | ambience | Epidemic Sound | track id: ES_8472993 | Epidemic 订阅 | 2026-05-14 | 李四 | `99_legal/epidemic_invoice_202605.pdf` | 订阅期内 |
-| `m1_main_theme` | music | Suno V4 | song id: suno_xxx | Suno Pro 商用 | 2026-05-16 | 王五 | `99_legal/suno_pro_2026.pdf` | — |
-| `sfx_wechat_pop` | sfx | ElevenLabs SFX | (SFX 不返回 ID，存 prompt) | ElevenLabs Creator 商用 | 2026-05-15 | 王五 | `99_legal/elevenlabs_terms.pdf` | prompt 存留 |
-
-### 11.3 各 AI 平台商用授权要点（截至 2026-05）
-
-> ⚠️ **每次开新项目前必须重新核对最新条款**。AI 平台条款变化频繁。
-
-| 平台 | 商用许可 | 特殊条件 |
-|---|---|---|
-| **MiniMax Speech** | ✅ 包含在 API 服务中 | 不得用于生成深度伪造、政治敏感内容 |
-| **字节豆包 Voice** | ✅ 企业 API 包含商用 | 个人版可能受限，必须开企业账户 |
-| **ElevenLabs** | ✅ Creator 及以上套餐 | Free 套餐**不能商用**；TTS 需注明（部分场景） |
-| **Suno** | ✅ Pro 及以上 | Free 不可商用；保留生成时的订阅状态截图 |
-| **Freesound** | ⚠️ 看每条 license | CC0 自由用；CC-BY 必须署名；CC-NC 不可商用 |
-| **Epidemic Sound** | ✅ 订阅期内全库商用 | 退订后已下载资产可继续用，必须存订阅凭证 |
-
-### 11.4 归档与备份
-
-- **Git LFS**：所有 `01_processed/` 与 `02_final/` 资产入库。
-- **OSS 双备份**：每周自动同步到阿里云 OSS（主）+ AWS S3（备），保留 6 个月版本。
-- **冷备**：项目结项时，全套 raw + processed + final + 法务文件刻盘归档（蓝光 50 GB ≈ ¥30 一张）。
-
----
-
-## 12. 附录
-
-### 12.1 命名词典
-
-| 字段 | 缩写 |
-|---|---|
-| 关卡 | `lv` |
-| TTS 角色语音 | `tts` |
-| 音乐 | `mus` / `m1`/`m2`/`m3`/`m4` |
-| 短音效 | `sfx` |
-| 环境底噪 | `amb` |
-| 来电 | `call` |
-| 微信语音 | `voice` |
-| 微信文字 | `text` |
-| 系统提示 | `sys` |
-
-### 12.2 项目专用术语
-
-| 术语 | 含义 |
-|---|---|
-| **金条** | 玩家盲测中触发明显情感反应的语音条目，优先保留 |
-| **听筒效果** | §9.3 的 EQ + saturation 处理预设 |
-| **三耳法则** | §5.4 的三种设备评审标准 |
-| **拍摄场记表** | §5.5 的全条目追踪表 |
-
-### 12.3 突发情况预案
-
-| 情况 | 处理 |
-|---|---|
-| MiniMax 临时服务中断 | 切豆包 Voice，按角色配置卡的"备用方案"行动 |
-| ElevenLabs SFX 月度 credit 用完 | 走阿里通义万相音效；或下月重做 |
-| Suno 出图风格全部不满意 | 用 Udio v2 重跑同一 prompt |
-| Freesound 没有合适素材 | Epidemic Sound；再不行**临时找 1 名收音师外采**（预算预留 ¥2000） |
-| 玩家盲测某条全员差评 | 优先级最高，必须返工，72 小时内重做 + 复测 |
-
-### 12.4 工时估算（参考，单人执行）
-
-| 资产类型 | 单条耗时 | 总耗时 |
-|---|---|---|
-| 短 TTS（≤ 10 s） | 5 min（含 3 候选评审） | ~3 h（35 条） |
-| 长 TTS（≥ 1 min） | 30 min（分段+拼接） | ~2 h（4 条） |
-| 单段音乐（含 extend） | 40 min | ~3 h（4 段） |
-| 单条音效 | 3 min | ~3 h（60 条） |
-| 单段环境采样（含处理） | 20 min | ~3 h（8 段） |
-| 后期统一处理 | 5 min/条 | ~6 h |
-| QA 与盲测 | — | ~12 h |
-| **合计** | | **~32 工时**（4 个工作日） |
-
-> 实际项目预留 **2 倍**时间用于反复打磨。
-
----
-
-## 13. 启动检查表（Day 0 之前）
-
-- [ ] 所有 §2.2 账号已开通、付费、API key 已存安全位置（团队密码管理器）
-- [ ] §3 文件夹结构已建好，Git LFS 已启用
-- [ ] §4 角色 Voice 配置卡已在 Notion 立表，每个 voice id 跑过 1 条试音确认可用
-- [ ] §5.5 拍摄场记表已建好，所有条目预填
-- [ ] §11.2 版权登记表已建好
-- [ ] 团队听过 1 个完整 reference 项目（推荐：《Mountain》《Florence》《Lifeline》音频部分）
-- [ ] 玩家盲测候选 5 人已联系并约好测试日期
-
----
-
-**文档状态**：v1.0 · 2026-05-13 · 待团队评审
-**维护人**：项目主控
-**下次修订**：每完成一个项目后，回看实际数据更新本 SOP

audio_2/scripts/01_gen_tts_styled.py

@@ -1,225 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-"""
-《林夏》TTS v2 — VoxCPM2 Style Control 批量生成
-输出：audio_2/tts/v2_styled/
-
-用法:
-  VOXCPM_PORT=8002 bash /home/xsl/tts-server/start-voxcpm.sh
-  VOXCPM_PORT=8002 python audio_2/scripts/01_gen_tts_styled.py
-  python audio_2/scripts/01_gen_tts_styled.py --dry-run
-  python audio_2/scripts/01_gen_tts_styled.py --role linxia --test
-"""
-import argparse
-import base64
-import glob
-import os
-import subprocess
-import sys
-import tempfile
-import time
-
-import requests
-
-PROJECT_DIR = "/home/xsl/blind"
-VOICE_DIR = f"{PROJECT_DIR}/voice"
-OUT_DIR = f"{PROJECT_DIR}/audio_2/tts/v2_styled"
-HOST = os.environ.get("VOXCPM_HOST", "127.0.0.1")
-PORT = os.environ.get("VOXCPM_PORT", "8002")
-BASE_URL = f"http://{HOST}:{PORT}"
-
-sys.path.insert(0, f"{PROJECT_DIR}/audio")
-sys.path.insert(0, f"{PROJECT_DIR}/audio_2")
-
-from batch_tts_voxcpm import ROLES, LINES  # noqa: E402
-from voice_style_prompts import get_style  # noqa: E402
-
-os.makedirs(OUT_DIR, exist_ok=True)
-
-
-def find_ref_audio(role_key):
-    role_dir = os.path.join(VOICE_DIR, ROLES[role_key]["dir"])
-    for ext in ("*.wav", "*.mp3", "*.flac"):
-        files = sorted(glob.glob(os.path.join(role_dir, ext)))
-        if files:
-            return files[0]
-    return None
-
-
-def convert_to_wav(src, dst):
-    subprocess.run(
-        ["ffmpeg", "-y", "-i", src, "-ar", "16000", "-ac", "1", "-acodec", "pcm_s16le", dst],
-        check=True,
-        capture_output=True,
-    )
-
-
-def wav_to_base64(path):
-    with open(path, "rb") as f:
-        return base64.b64encode(f.read()).decode()
-
-
-def apply_speed(src, speed, dst):
-    if abs(speed - 1.0) < 0.01:
-        import shutil
-
-        shutil.copy2(src, dst)
-        return
-    subprocess.run(
-        ["ffmpeg", "-y", "-i", src, "-filter:a", f"atempo={speed}", "-acodec", "pcm_s16le", dst],
-        check=True,
-        capture_output=True,
-    )
-
-
-def wav_to_mp3(src, dst):
-    subprocess.run(
-        [
-            "ffmpeg", "-y", "-i", src,
-            "-codec:a", "libmp3lame", "-b:a", "128k", "-ar", "24000", "-ac", "1",
-            dst,
-        ],
-        check=True,
-        capture_output=True,
-    )
-
-
-def check_server():
-    try:
-        r = requests.get(f"{BASE_URL}/health", timeout=5)
-        if r.status_code != 200:
-            return False
-        data = r.json()
-        return data.get("status") == "ok"
-    except Exception:
-        return False
-
-
-def register_voice(wav_path):
-    r = requests.post(
-        f"{BASE_URL}/v1/voices",
-        json={"wav_base64": wav_to_base64(wav_path)},
-        timeout=60,
-    )
-    r.raise_for_status()
-    return r.json()["voice_id"]
-
-
-def synthesize_styled(voice_id, text, style, cfg=2.0, steps=10):
-    r = requests.post(
-        f"{BASE_URL}/v1/speech/styled",
-        json={
-            "text": text,
-            "style": style,
-            "voice_id": voice_id,
-            "cfg_value": cfg,
-            "inference_timesteps": steps,
-        },
-        timeout=180,
-    )
-    r.raise_for_status()
-    return r.content
-
-
-def main():
-    parser = argparse.ArgumentParser(description="《林夏》Style Control 批量 TTS → audio_2")
-    parser.add_argument("--role", help="只合成指定角色")
-    parser.add_argument("--test", action="store_true", help="只合成第一条")
-    parser.add_argument("--dry-run", action="store_true", help="只打印 style 分配")
-    parser.add_argument("--force", action="store_true", help="覆盖已存在文件")
-    parser.add_argument("--cfg", type=float, default=2.0)
-    parser.add_argument("--steps", type=int, default=10)
-    args = parser.parse_args()
-
-    lines = LINES
-    if args.role:
-        lines = [(f, r, t) for f, r, t in lines if r == args.role or r.startswith(args.role)]
-    if args.test:
-        lines = lines[:1]
-
-    print(f"\n{'=' * 60}")
-    print(" 《林夏》TTS v2 — Style Control")
-    print(f" 服务: {BASE_URL}")
-    print(f" 输出: {OUT_DIR}")
-    print(f" 共 {len(lines)} 条")
-    print(f"{'=' * 60}\n")
-
-    if args.dry_run:
-        for fname, role, text in lines:
-            style = get_style(fname, role, text)
-            out = os.path.join(OUT_DIR, f"{fname}_wav_v2.mp3")
-            mark = "✓" if os.path.exists(out) else "·"
-            print(f"  [{mark}] {fname}  [{role}]")
-            print(f"       style: {style}")
-            print(f"       text:  {text[:50]}{'...' if len(text) > 50 else ''}\n")
-        return
-
-    if not check_server():
-        print(f"[错误] VoxCPM2 服务未就绪: {BASE_URL}/health")
-        print("请先启动:")
-        print(f"  VOXCPM_PORT={PORT} bash /home/xsl/tts-server/start-voxcpm.sh")
-        sys.exit(1)
-
-    voice_ids = {}
-    tmp = tempfile.mkdtemp(prefix="voxcpm2_")
-    for role_key in sorted(set(r for _, r, _ in lines)):
-        ref = find_ref_audio(role_key)
-        if not ref:
-            print(f"  [跳过] {role_key}: 未找到参考音频")
-            continue
-        wav = ref if ref.endswith(".wav") else os.path.join(tmp, f"{role_key}.wav")
-        if not ref.endswith(".wav"):
-            convert_to_wav(ref, wav)
-        print(f"  注册音色: {role_key} ... ", end="", flush=True)
-        voice_ids[role_key] = register_voice(wav)
-        print(f"ok ({voice_ids[role_key][:10]}...)")
-
-    ok = skip = fail = 0
-    manifest_path = os.path.join(OUT_DIR, "style_manifest.tsv")
-    manifest_lines = ["filename\trole\tstyle\ttext\n"]
-
-    for i, (fname, role, text) in enumerate(lines, 1):
-        out_mp3 = os.path.join(OUT_DIR, f"{fname}_wav_v2.mp3")
-        style = get_style(fname, role, text)
-        manifest_lines.append(
-            f"{fname}\t{role}\t{style.replace(chr(9), ' ')}\t{text.replace(chr(9), ' ')}\n"
-        )
-
-        if os.path.exists(out_mp3) and not args.force:
-            print(f"  [{i:3d}/{len(lines)}] SKIP {fname}")
-            skip += 1
-            continue
-
-        if role not in voice_ids:
-            print(f"  [{i:3d}/{len(lines)}] MISS {fname} (无音色)")
-            fail += 1
-            continue
-
-        print(f"  [{i:3d}/{len(lines)}] {fname} ... ", end="", flush=True)
-        t0 = time.time()
-        try:
-            wav_bytes = synthesize_styled(
-                voice_ids[role], text, style, cfg=args.cfg, steps=args.steps
-            )
-            raw_wav = os.path.join(tmp, f"{fname}_raw.wav")
-            spd_wav = os.path.join(tmp, f"{fname}_spd.wav")
-            with open(raw_wav, "wb") as f:
-                f.write(wav_bytes)
-            apply_speed(raw_wav, ROLES[role]["speed"], spd_wav)
-            wav_to_mp3(spd_wav, out_mp3)
-            kb = os.path.getsize(out_mp3) // 1024
-            print(f"ok ({time.time() - t0:.1f}s, {kb}KB)")
-            ok += 1
-        except Exception as e:
-            print(f"FAIL: {e}")
-            fail += 1
-
-    with open(manifest_path, "w", encoding="utf-8") as f:
-        f.writelines(manifest_lines)
-
-    print(f"\n完成: {ok} ok, {skip} skip, {fail} fail")
-    print(f"输出: {OUT_DIR}")
-    print(f"清单: {manifest_path}")
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    main()

audio_2/scripts/02_gen_tts_voice_design.py

@@ -1,168 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-"""
-《林夏》TTS v3 — VoxCPM2 Voice Design 批量生成
-纯提示词生成音色，不使用参考音频。
-
-输出：audio_2/tts/v3_voice_design/
-
-用法:
-  VOXCPM_PORT=8002 bash /home/xsl/tts-server/start-voxcpm.sh
-  VOXCPM_PORT=8002 python audio_2/scripts/02_gen_tts_voice_design.py
-  python audio_2/scripts/02_gen_tts_voice_design.py --dry-run
-  python audio_2/scripts/02_gen_tts_voice_design.py --role delivery --test
-"""
-import argparse
-import os
-import subprocess
-import sys
-import tempfile
-import time
-
-import requests
-
-PROJECT_DIR = "/home/xsl/blind"
-OUT_DIR = f"{PROJECT_DIR}/audio_2/tts/v3_voice_design"
-HOST = os.environ.get("VOXCPM_HOST", "127.0.0.1")
-PORT = os.environ.get("VOXCPM_PORT", "8002")
-BASE_URL = f"http://{HOST}:{PORT}"
-
-sys.path.insert(0, f"{PROJECT_DIR}/audio")
-sys.path.insert(0, f"{PROJECT_DIR}/audio_2")
-
-from batch_tts_voxcpm import ROLES, LINES  # noqa: E402
-from voice_style_prompts import get_voice_design  # noqa: E402
-
-os.makedirs(OUT_DIR, exist_ok=True)
-
-
-def apply_speed(src, speed, dst):
-    if abs(speed - 1.0) < 0.01:
-        import shutil
-
-        shutil.copy2(src, dst)
-        return
-    subprocess.run(
-        ["ffmpeg", "-y", "-i", src, "-filter:a", f"atempo={speed}", "-acodec", "pcm_s16le", dst],
-        check=True,
-        capture_output=True,
-    )
-
-
-def wav_to_mp3(src, dst):
-    subprocess.run(
-        [
-            "ffmpeg", "-y", "-i", src,
-            "-codec:a", "libmp3lame", "-b:a", "128k", "-ar", "24000", "-ac", "1",
-            dst,
-        ],
-        check=True,
-        capture_output=True,
-    )
-
-
-def check_server():
-    try:
-        r = requests.get(f"{BASE_URL}/health", timeout=5)
-        return r.status_code == 200 and r.json().get("status") == "ok"
-    except Exception:
-        return False
-
-
-def synthesize_design(text, style, cfg=2.0, steps=10):
-    """Voice Design: 不传 voice_id。"""
-    r = requests.post(
-        f"{BASE_URL}/v1/speech/styled",
-        json={
-            "text": text,
-            "style": style,
-            "voice_id": None,
-            "cfg_value": cfg,
-            "inference_timesteps": steps,
-        },
-        timeout=180,
-    )
-    r.raise_for_status()
-    return r.content
-
-
-def main():
-    parser = argparse.ArgumentParser(description="《林夏》Voice Design 批量 TTS → audio_2")
-    parser.add_argument("--role", help="只合成指定角色")
-    parser.add_argument("--test", action="store_true", help="只合成第一条")
-    parser.add_argument("--dry-run", action="store_true")
-    parser.add_argument("--force", action="store_true")
-    parser.add_argument("--cfg", type=float, default=2.0)
-    parser.add_argument("--steps", type=int, default=10)
-    args = parser.parse_args()
-
-    lines = LINES
-    if args.role:
-        lines = [(f, r, t) for f, r, t in lines if r == args.role or r.startswith(args.role)]
-    if args.test:
-        lines = lines[:1]
-
-    print(f"\n{'=' * 60}")
-    print(" 《林夏》TTS v3 — Voice Design（无参考音频）")
-    print(f" 服务: {BASE_URL}")
-    print(f" 输出: {OUT_DIR}")
-    print(f" 共 {len(lines)} 条")
-    print(f"{'=' * 60}\n")
-
-    if args.dry_run:
-        for fname, role, text in lines:
-            style = get_voice_design(fname, role, text)
-            out = os.path.join(OUT_DIR, f"{fname}_wav_v3.mp3")
-            mark = "✓" if os.path.exists(out) else "·"
-            print(f"  [{mark}] {fname}  [{role}]")
-            print(f"       design: {style}")
-            print(f"       text:   {text[:50]}{'...' if len(text) > 50 else ''}\n")
-        return
-
-    if not check_server():
-        print(f"[错误] VoxCPM2 服务未就绪: {BASE_URL}/health")
-        print(f"  VOXCPM_PORT={PORT} bash /home/xsl/tts-server/start-voxcpm.sh")
-        sys.exit(1)
-
-    tmp = tempfile.mkdtemp(prefix="voxcpm3_")
-    ok = skip = fail = 0
-    manifest_path = os.path.join(OUT_DIR, "voice_design_manifest.tsv")
-    manifest_lines = ["filename\trole\tdesign_prompt\ttext\n"]
-
-    for i, (fname, role, text) in enumerate(lines, 1):
-        out_mp3 = os.path.join(OUT_DIR, f"{fname}_wav_v3.mp3")
-        style = get_voice_design(fname, role, text)
-        manifest_lines.append(
-            f"{fname}\t{role}\t{style.replace(chr(9), ' ')}\t{text.replace(chr(9), ' ')}\n"
-        )
-
-        if os.path.exists(out_mp3) and not args.force:
-            print(f"  [{i:3d}/{len(lines)}] SKIP {fname}")
-            skip += 1
-            continue
-
-        print(f"  [{i:3d}/{len(lines)}] {fname} [{role}] ... ", end="", flush=True)
-        t0 = time.time()
-        try:
-            wav_bytes = synthesize_design(text, style, cfg=args.cfg, steps=args.steps)
-            raw_wav = os.path.join(tmp, f"{fname}_raw.wav")
-            spd_wav = os.path.join(tmp, f"{fname}_spd.wav")
-            with open(raw_wav, "wb") as f:
-                f.write(wav_bytes)
-            apply_speed(raw_wav, ROLES[role]["speed"], spd_wav)
-            wav_to_mp3(spd_wav, out_mp3)
-            print(f"ok ({time.time() - t0:.1f}s, {os.path.getsize(out_mp3) // 1024}KB)")
-            ok += 1
-        except Exception as e:
-            print(f"FAIL: {e}")
-            fail += 1
-
-    with open(manifest_path, "w", encoding="utf-8") as f:
-        f.writelines(manifest_lines)
-
-    print(f"\n完成: {ok} ok, {skip} skip, {fail} fail")
-    print(f"输出: {OUT_DIR}")
-    print(f"清单: {manifest_path}")
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    main()

audio_2/scripts/03_gen_voice_samples.py

@@ -1,177 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-"""
-《林夏》Voice Design 试听样本 — 每角色 5 条约 10 秒音频
-
-输出：audio_2/tts/v4_voice_samples/{role}/{role}_v01.mp3 … v05.mp3
-
-用法:
-  VOXCPM_PORT=8002 python audio_2/scripts/03_gen_voice_samples.py
-  python audio_2/scripts/03_gen_voice_samples.py --role delivery
-  python audio_2/scripts/03_gen_voice_samples.py --dry-run
-"""
-import argparse
-import os
-import subprocess
-import sys
-import tempfile
-import time
-
-import requests
-
-PROJECT_DIR = "/home/xsl/blind"
-OUT_ROOT = f"{PROJECT_DIR}/audio_2/tts/v4_voice_samples"
-os.makedirs(OUT_ROOT, exist_ok=True)
-HOST = os.environ.get("VOXCPM_HOST", "127.0.0.1")
-PORT = os.environ.get("VOXCPM_PORT", "8002")
-BASE_URL = f"http://{HOST}:{PORT}"
-
-sys.path.insert(0, f"{PROJECT_DIR}/audio_2")
-from voice_sample_prompts import AUDITION_TEXT, ROLE_VOICE_VARIANTS  # noqa: E402
-
-
-def wav_to_mp3(src, dst):
-    subprocess.run(
-        [
-            "ffmpeg", "-y", "-i", src,
-            "-codec:a", "libmp3lame", "-b:a", "128k", "-ar", "24000", "-ac", "1",
-            dst,
-        ],
-        check=True,
-        capture_output=True,
-    )
-
-
-def wav_duration(path):
-    r = subprocess.run(
-        [
-            "ffprobe", "-v", "error", "-show_entries", "format=duration",
-            "-of", "default=noprint_wrappers=1:nokey=1", path,
-        ],
-        capture_output=True,
-        text=True,
-        check=True,
-    )
-    return float(r.stdout.strip())
-
-
-def check_server():
-    try:
-        r = requests.get(f"{BASE_URL}/health", timeout=5)
-        return r.status_code == 200 and r.json().get("status") == "ok"
-    except Exception:
-        return False
-
-
-def synthesize_design(text, style, cfg=2.0, steps=10):
-    r = requests.post(
-        f"{BASE_URL}/v1/speech/styled",
-        json={
-            "text": text,
-            "style": style,
-            "voice_id": None,
-            "cfg_value": cfg,
-            "inference_timesteps": steps,
-        },
-        timeout=180,
-    )
-    r.raise_for_status()
-    return r.content
-
-
-def main():
-    parser = argparse.ArgumentParser(description="生成每角色 5 条 Voice Design 试听样本")
-    parser.add_argument("--role", help="只生成指定角色")
-    parser.add_argument("--dry-run", action="store_true")
-    parser.add_argument("--force", action="store_true")
-    parser.add_argument("--cfg", type=float, default=2.0)
-    parser.add_argument("--steps", type=int, default=10)
-    args = parser.parse_args()
-
-    roles = sorted(ROLE_VOICE_VARIANTS.keys())
-    if args.role:
-        roles = [r for r in roles if r == args.role or r.startswith(args.role)]
-        if not roles:
-            print(f"[错误] 未知角色: {args.role}")
-            sys.exit(1)
-
-    total = sum(len(ROLE_VOICE_VARIANTS[r]) for r in roles)
-    print(f"\n{'=' * 60}")
-    print(" 《林夏》Voice Design 试听样本（每角色 5 条）")
-    print(f" 服务: {BASE_URL}")
-    print(f" 输出: {OUT_ROOT}")
-    print(f" 角色: {len(roles)}  样本: {total}")
-    print(f"{'=' * 60}\n")
-
-    if args.dry_run:
-        for role in roles:
-            text = AUDITION_TEXT[role]
-            print(f"[{role}] ({len(text)} 字) {text[:40]}...")
-            for i, prompt in enumerate(ROLE_VOICE_VARIANTS[role], 1):
-                print(f"  v{i:02d}: {prompt}")
-            print()
-        return
-
-    if not check_server():
-        print(f"[错误] VoxCPM2 未就绪: {BASE_URL}/health")
-        sys.exit(1)
-
-    os.makedirs(OUT_ROOT, exist_ok=True)
-    tmp = tempfile.mkdtemp(prefix="voxcpm_sample_")
-    manifest_path = os.path.join(OUT_ROOT, "samples_manifest.tsv")
-    manifest = ["role\tvariant\tseconds\tprompt\ttext\tfile\n"]
-    ok = skip = fail = 0
-    n = 0
-
-    for role in roles:
-        role_dir = os.path.join(OUT_ROOT, role)
-        os.makedirs(role_dir, exist_ok=True)
-        text = AUDITION_TEXT[role]
-        variants = ROLE_VOICE_VARIANTS[role]
-
-        for i, prompt in enumerate(variants, 1):
-            n += 1
-            tag = f"v{i:02d}"
-            out_mp3 = os.path.join(role_dir, f"{role}_{tag}.mp3")
-            out_wav = os.path.join(role_dir, f"{role}_{tag}.wav")
-
-            if os.path.exists(out_mp3) and not args.force:
-                print(f"  [{n}/{total}] SKIP {role}_{tag}")
-                skip += 1
-                continue
-
-            print(f"  [{n}/{total}] {role}_{tag} ... ", end="", flush=True)
-            t0 = time.time()
-            try:
-                wav_bytes = synthesize_design(text, prompt, cfg=args.cfg, steps=args.steps)
-                raw_wav = os.path.join(tmp, f"{role}_{tag}.wav")
-                with open(raw_wav, "wb") as f:
-                    f.write(wav_bytes)
-                subprocess.run(
-                    ["ffmpeg", "-y", "-i", raw_wav, "-acodec", "pcm_s16le", "-ar", "24000", "-ac", "1", out_wav],
-                    check=True,
-                    capture_output=True,
-                )
-                wav_to_mp3(out_wav, out_mp3)
-                dur = wav_duration(out_mp3)
-                manifest.append(
-                    f"{role}\t{tag}\t{dur:.1f}\t{prompt.replace(chr(9), ' ')}\t"
-                    f"{text.replace(chr(9), ' ')}\t{role}/{role}_{tag}.mp3\n"
-                )
-                print(f"ok ({time.time() - t0:.1f}s, {dur:.1f}s)")
-                ok += 1
-            except Exception as e:
-                print(f"FAIL: {e}")
-                fail += 1
-
-    with open(manifest_path, "w", encoding="utf-8") as f:
-        f.writelines(manifest)
-
-    print(f"\n完成: {ok} ok, {skip} skip, {fail} fail")
-    print(f"试听目录: {OUT_ROOT}")
-    print(f"清单: {manifest_path}")
-    print("\n选定样本后告诉我，例如: delivery v03, linxia v02")
-    print("我会把对应 wav 注册为参考音频，再跑全量克隆。")
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    main()

audio_2/scripts/04_gen_tts_clone.py

@@ -1,271 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-"""
-《林夏》TTS v5 — 选定试听样本克隆 + Style Control 表演
-
-参考音频：audio_2/tts/v4_voice_samples/{role}/*.wav（每角色保留 1 条）
-输出：audio_2/tts/v5_cloned/*_wav_v5.mp3
-部署：audio/mp3/tts/*_wav_v1.mp3（游戏直接可用）
-
-用法:
-  VOXCPM_PORT=8002 python audio_2/scripts/04_gen_tts_clone.py --force
-  python audio_2/scripts/04_gen_tts_clone.py --role delivery --test
-  python audio_2/scripts/04_gen_tts_clone.py --no-deploy
-"""
-import argparse
-import base64
-import glob
-import os
-import shutil
-import subprocess
-import sys
-import tempfile
-import time
-
-import requests
-
-PROJECT_DIR = "/home/xsl/blind"
-SAMPLE_DIR = f"{PROJECT_DIR}/audio_2/tts/v4_voice_samples"
-OUT_DIR = f"{PROJECT_DIR}/audio_2/tts/v5_cloned"
-DEPLOY_DIR = f"{PROJECT_DIR}/audio/mp3/tts"
-HOST = os.environ.get("VOXCPM_HOST", "127.0.0.1")
-PORT = os.environ.get("VOXCPM_PORT", "8002")
-BASE_URL = f"http://{HOST}:{PORT}"
-
-sys.path.insert(0, f"{PROJECT_DIR}/audio")
-sys.path.insert(0, f"{PROJECT_DIR}/audio_2")
-
-from batch_tts_voxcpm import ROLES, LINES  # noqa: E402
-from voice_style_prompts import get_clone_style  # noqa: E402
-
-# story.js 引用但不在 LINES 中的台词
-EXTRA_LINES = [
-    (
-        "lv11_0030_self3y_voice_01",
-        "self_3y",
-        "哦对，今天是我来北京的第一百天。妈，我没跟你说，我自己数的。"
-        "这个城市好大。我走了很多路，见了很多人。我觉得我还没准备好，"
-        "但我又觉得好像准备了很久很久了。你们不用担心我。我很好。"
-        "以后的我，如果你听到这条，记得要好好的。",
-    ),
-    (
-        "lv11_0030_self3y_voice_02",
-        "self_3y",
-        "我今天又没睡好。不是失眠，就是睡不踏实。"
-        "北京这个地方，它会让你觉得你随时都要更好，随时都要更努力。"
-        "我在努力。但我不知道在努力什么。"
-        "我就想留下一条记录。今天，今天是……算了，就今天吧。",
-    ),
-    (
-        "lv11_0030_self3y_voice_03",
-        "self_3y",
-        "是我。23岁的我。我设了三年后打开。"
-        "我不知道那时候的你怎么样了。如果你很好，就当我多虑了。"
-        "如果你不好——你看，你熬过来了对不对。"
-        "你23岁的时候，也觉得很难。但你还是过来了。"
-        "所以……撑住啊。",
-    ),
-    ("lv11_sys_memo_01", "linxia", "三年前今天，一条未听的录音"),
-]
-
-os.makedirs(OUT_DIR, exist_ok=True)
-os.makedirs(DEPLOY_DIR, exist_ok=True)
-
-
-def find_selected_ref(role_key):
-    role_dir = os.path.join(SAMPLE_DIR, role_key)
-    wavs = sorted(glob.glob(os.path.join(role_dir, "*.wav")))
-    if not wavs:
-        return None
-    if len(wavs) > 1:
-        print(f"  [警告] {role_key} 有多条参考音频，使用: {os.path.basename(wavs[0])}")
-    return wavs[0]
-
-
-def convert_to_wav(src, dst):
-    subprocess.run(
-        ["ffmpeg", "-y", "-i", src, "-ar", "16000", "-ac", "1", "-acodec", "pcm_s16le", dst],
-        check=True,
-        capture_output=True,
-    )
-
-
-def wav_to_base64(path):
-    with open(path, "rb") as f:
-        return base64.b64encode(f.read()).decode()
-
-
-def apply_speed(src, speed, dst):
-    if abs(speed - 1.0) < 0.01:
-        shutil.copy2(src, dst)
-        return
-    subprocess.run(
-        ["ffmpeg", "-y", "-i", src, "-filter:a", f"atempo={speed}", "-acodec", "pcm_s16le", dst],
-        check=True,
-        capture_output=True,
-    )
-
-
-def wav_to_mp3(src, dst):
-    subprocess.run(
-        [
-            "ffmpeg", "-y", "-i", src,
-            "-codec:a", "libmp3lame", "-b:a", "128k", "-ar", "24000", "-ac", "1",
-            dst,
-        ],
-        check=True,
-        capture_output=True,
-    )
-
-
-def check_server():
-    try:
-        r = requests.get(f"{BASE_URL}/health", timeout=5)
-        return r.status_code == 200 and r.json().get("status") == "ok"
-    except Exception:
-        return False
-
-
-def register_voice(wav_path):
-    r = requests.post(
-        f"{BASE_URL}/v1/voices",
-        json={"wav_base64": wav_to_base64(wav_path)},
-        timeout=60,
-    )
-    r.raise_for_status()
-    return r.json()["voice_id"]
-
-
-def synthesize_styled(voice_id, text, style, cfg=2.0, steps=10):
-    payload = {
-        "text": text,
-        "style": style,
-        "voice_id": voice_id,
-        "cfg_value": cfg,
-        "inference_timesteps": steps,
-    }
-    r = requests.post(f"{BASE_URL}/v1/speech/styled", json=payload, timeout=180)
-    r.raise_for_status()
-    return r.content
-
-
-def main():
-    parser = argparse.ArgumentParser(description="选定样本克隆 → v5 + 部署游戏目录")
-    parser.add_argument("--role", help="只合成指定角色")
-    parser.add_argument("--test", action="store_true", help="只合成第一条")
-    parser.add_argument("--dry-run", action="store_true")
-    parser.add_argument("--force", action="store_true")
-    parser.add_argument("--no-deploy", action="store_true", help="不复制到 audio/mp3/tts")
-    parser.add_argument("--cfg", type=float, default=2.0)
-    parser.add_argument("--steps", type=int, default=10)
-    args = parser.parse_args()
-
-    lines = LINES + EXTRA_LINES
-    if args.role:
-        lines = [(f, r, t) for f, r, t in lines if r == args.role or r.startswith(args.role)]
-    if args.test:
-        lines = lines[:1]
-
-    roles_needed = sorted(set(r for _, r, _ in lines))
-
-    print(f"\n{'=' * 60}")
-    print(" 《林夏》TTS v5 — 试听样本克隆")
-    print(f" 参考: {SAMPLE_DIR}")
-    print(f" 输出: {OUT_DIR}")
-    if not args.no_deploy:
-        print(f" 部署: {DEPLOY_DIR} (*_wav_v1.mp3)")
-    print(f" 台词: {len(lines)} 条  角色: {len(roles_needed)}")
-    print(f"{'=' * 60}\n")
-
-    refs = {}
-    for role in roles_needed:
-        ref = find_selected_ref(role)
-        if ref:
-            refs[role] = ref
-            print(f"  [{role}] ← {os.path.basename(ref)}")
-        else:
-            print(f"  [{role}] ✗ 未找到参考音频")
-
-    if args.dry_run:
-        print()
-        for fname, role, text in lines:
-            style = get_clone_style(fname, role, text) or "(无表演修饰)"
-            print(f"  {fname} [{role}] style={style}")
-            print(f"    ref={'yes' if role in refs else 'NO'}  text={text[:40]}...")
-        return
-
-    missing = [r for r in roles_needed if r not in refs]
-    if missing:
-        print(f"\n[错误] 缺少参考音频: {', '.join(missing)}")
-        sys.exit(1)
-
-    if not check_server():
-        print(f"[错误] VoxCPM2 未就绪: {BASE_URL}/health")
-        sys.exit(1)
-
-    tmp = tempfile.mkdtemp(prefix="voxcpm5_")
-    voice_ids = {}
-    for role, ref_path in sorted(refs.items()):
-        wav = os.path.join(tmp, f"{role}_ref.wav")
-        convert_to_wav(ref_path, wav)
-        print(f"  注册音色: {role} ... ", end="", flush=True)
-        voice_ids[role] = register_voice(wav)
-        print(f"ok ({voice_ids[role][:10]}...)")
-
-    ok = skip = fail = 0
-    manifest_path = os.path.join(OUT_DIR, "clone_manifest.tsv")
-    manifest_lines = ["filename\trole\tref\tstyle\ttext\n"]
-
-    for i, (fname, role, text) in enumerate(lines, 1):
-        out_v5 = os.path.join(OUT_DIR, f"{fname}_wav_v5.mp3")
-        out_game = os.path.join(DEPLOY_DIR, f"{fname}_wav_v1.mp3")
-        style = get_clone_style(fname, role, text)
-        ref_name = os.path.basename(refs[role])
-        manifest_lines.append(
-            f"{fname}\t{role}\t{ref_name}\t{(style or '自然说话').replace(chr(9), ' ')}\t"
-            f"{text.replace(chr(9), ' ')}\n"
-        )
-
-        if os.path.exists(out_v5) and not args.force:
-            print(f"  [{i:3d}/{len(lines)}] SKIP {fname}")
-            skip += 1
-            continue
-
-        if role not in voice_ids:
-            print(f"  [{i:3d}/{len(lines)}] MISS {fname}")
-            fail += 1
-            continue
-
-        print(f"  [{i:3d}/{len(lines)}] {fname} [{role}] ... ", end="", flush=True)
-        t0 = time.time()
-        try:
-            wav_bytes = synthesize_styled(
-                voice_ids[role], text, style, cfg=args.cfg, steps=args.steps
-            )
-            raw_wav = os.path.join(tmp, f"{fname}_raw.wav")
-            spd_wav = os.path.join(tmp, f"{fname}_spd.wav")
-            with open(raw_wav, "wb") as f:
-                f.write(wav_bytes)
-            speed = ROLES.get(role, {}).get("speed", 1.0)
-            apply_speed(raw_wav, speed, spd_wav)
-            wav_to_mp3(spd_wav, out_v5)
-            if not args.no_deploy:
-                shutil.copy2(out_v5, out_game)
-            kb = os.path.getsize(out_v5) // 1024
-            print(f"ok ({time.time() - t0:.1f}s, {kb}KB)")
-            ok += 1
-        except Exception as e:
-            print(f"FAIL: {e}")
-            fail += 1
-
-    with open(manifest_path, "w", encoding="utf-8") as f:
-        f.writelines(manifest_lines)
-
-    print(f"\n完成: {ok} ok, {skip} skip, {fail} fail")
-    print(f"输出: {OUT_DIR}")
-    print(f"清单: {manifest_path}")
-    if not args.no_deploy:
-        print(f"游戏目录: {DEPLOY_DIR}")
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    main()

audio_2/tts/v4_voice_samples/README.md

@@ -1,51 +0,0 @@
-# Voice Design 试听样本（v4）
-
-每角色 **5 条**约 **7–10 秒**试听，用不同提示词生成不同音色。  
-选定后注册为 `voice/{角色}/` 参考音频，再跑全量 Style Control 克隆。
-
-## 试听目录
-
-```
-audio_2/tts/v4_voice_samples/
-  linxia/     linxia_v01.mp3 … v05.mp3
-  mom/
-  azhe/
-  xiaomei/
-  xiaomei_drunk/
-  zhounan/
-  hr/
-  anan/
-  dorm_a/ dorm_b/ dorm_c/
-  delivery/   ← 5 条均为男声，语速已调慢
-  self_3y/
-```
-
-完整清单（含时长与提示词）：`samples_manifest.tsv`
-
-## 外卖小哥（delivery）变体说明
-
-| 编号 | 侧重点 |
-|------|--------|
-| v01 | 北方男声，中低音，**语速适中偏慢**，礼貌直接 |
-| v02 | 偏低沉稳，**语速慢**，熟手外卖员 |
-| v03 | 普通青年男声，语速正常 |
-| v04 | 略粗中音，语速适中，不催促 |
-| v05 | 清爽青年音，**语速偏慢**，清楚有条理 |
-
-## 选定后告诉我
-
-格式示例：
-
-```
-linxia v02, mom v01, azhe v03, delivery v02, ...
-```
-
-我会把对应 `.wav` 复制到 `voice/{角色}/`，再全量生成最终对白。
-
-## 重新生成某角色样本
-
-```bash
-VOXCPM_PORT=8002 python audio_2/scripts/03_gen_voice_samples.py --role delivery --force
-```
-
-提示词配置：`audio_2/voice_sample_prompts.py`

audio_2/tts/v4_voice_samples/samples_manifest.tsv

@@ -1,66 +0,0 @@
-role	variant	seconds	prompt	text	file
-anan	v01	7.4	23岁中国女性，甜亮高音女声，语速快，比闺蜜更嗲，像在酒吧里喊，背景略吵	夏夏！我在海伦斯呢！要不要过来，我请客！才两杯……好吧三杯，对面那个我给你留了位置，赶紧赶紧！	anan/anan_v01.mp3
-anan	v02	9.2	22岁中国女性，尖亮女声，兴奋，像在Helens里喊朋友	夏夏！我在海伦斯呢！要不要过来，我请客！才两杯……好吧三杯，对面那个我给你留了位置，赶紧赶紧！	anan/anan_v02.mp3
-anan	v03	10.1	24岁中国女性，偏高女声，带醉意，活泼，像夜场里发语音	夏夏！我在海伦斯呢！要不要过来，我请客！才两杯……好吧三杯，对面那个我给你留了位置，赶紧赶紧！	anan/anan_v03.mp3
-anan	v04	7.6	23岁中国女性，甜腻高音，快语速，像撒娇式喊话	夏夏！我在海伦斯呢！要不要过来，我请客！才两杯……好吧三杯，对面那个我给你留了位置，赶紧赶紧！	anan/anan_v04.mp3
-anan	v05	9.8	22岁中国女性，明亮女声，能量很高，像在嘈杂环境里说话	夏夏！我在海伦斯呢！要不要过来，我请客！才两杯……好吧三杯，对面那个我给你留了位置，赶紧赶紧！	anan/anan_v05.mp3
-azhe	v01	8.1	27岁中国男性，清朗偏低男声，城市口音，理性偏冷，语速平稳，用词克制，略带距离感	夏夏，我明天要出差。那个充电盒好像落你那儿了，你方便的时候帮我寄一下，地址我等下发你。	azhe/azhe_v01.mp3
-azhe	v02	7.6	28岁中国男性，中低音男声，冷静直接，不多废话，像同事发工作语音	夏夏，我明天要出差。那个充电盒好像落你那儿了，你方便的时候帮我寄一下，地址我等下发你。	azhe/azhe_v02.mp3
-azhe	v03	7.6	26岁中国男性，偏薄男声，语速正常，礼貌但疏离，都市青年	夏夏，我明天要出差。那个充电盒好像落你那儿了，你方便的时候帮我寄一下，地址我等下发你。	azhe/azhe_v03.mp3
-azhe	v04	6.9	29岁中国男性，低沉男中音，慢语速，克制，像鼓足勇气打电话	夏夏，我明天要出差。那个充电盒好像落你那儿了，你方便的时候帮我寄一下，地址我等下发你。	azhe/azhe_v04.mp3
-azhe	v05	8.5	27岁中国男性，清爽男声，平稳，略带紧张，真诚但不油	夏夏，我明天要出差。那个充电盒好像落你那儿了，你方便的时候帮我寄一下，地址我等下发你。	azhe/azhe_v05.mp3
-delivery	v01	7.9	30岁中国北方男性，男声，中低音，语速适中偏慢，北方口音，礼貌直接，像外卖小哥打电话	你好，您的麻辣烫到了，我现在在您楼下。方便的话我放门口，不方便您说一声，我马上上来。	delivery/delivery_v01.mp3
-delivery	v02	8.5	32岁中国北方男性，男声，偏低沉稳，语速慢，普通话带北方味，熟手外卖员通知取餐	你好，您的麻辣烫到了，我现在在您楼下。方便的话我放门口，不方便您说一声，我马上上来。	delivery/delivery_v02.mp3
-delivery	v03	7.1	28岁中国男性，男声，普通青年音，语速正常，清楚有条理，送餐到了打电话	你好，您的麻辣烫到了，我现在在您楼下。方便的话我放门口，不方便您说一声，我马上上来。	delivery/delivery_v03.mp3
-delivery	v04	6.3	35岁中国北方男性，男声，略粗中音，语速适中，直接但不催，外卖电话	你好，您的麻辣烫到了，我现在在您楼下。方便的话我放门口，不方便您说一声，我马上上来。	delivery/delivery_v04.mp3
-delivery	v05	7.6	30岁中国男性，男声，清爽青年音，语速偏慢，礼貌清楚，放门口前确认	你好，您的麻辣烫到了，我现在在您楼下。方便的话我放门口，不方便您说一声，我马上上来。	delivery/delivery_v05.mp3
-dorm_a	v01	7.1	22岁中国女性，兴奋尖亮女声，语速很快，像群里报喜，充满喜悦	夏夏我告诉你个好消息！我升职了！说来话长，我们老板走了我就顶上了，哈哈太厉害了真的！	dorm_a/dorm_a_v01.mp3
-dorm_a	v02	7.7	21岁中国女性，高音女声，极快语速，像刚得知好消息	夏夏我告诉你个好消息！我升职了！说来话长，我们老板走了我就顶上了，哈哈太厉害了真的！	dorm_a/dorm_a_v02.mp3
-dorm_a	v03	7.4	23岁中国女性，明亮女声，兴奋，像室友群里连发	夏夏我告诉你个好消息！我升职了！说来话长，我们老板走了我就顶上了，哈哈太厉害了真的！	dorm_a/dorm_a_v03.mp3
-dorm_a	v04	8.2	22岁中国女性，清脆女声，快，带笑，报喜语气	夏夏我告诉你个好消息！我升职了！说来话长，我们老板走了我就顶上了，哈哈太厉害了真的！	dorm_a/dorm_a_v04.mp3
-dorm_a	v05	7.4	20岁中国女性，年轻尖声，语速很快，像大学生群聊	夏夏我告诉你个好消息！我升职了！说来话长，我们老板走了我就顶上了，哈哈太厉害了真的！	dorm_a/dorm_a_v05.mp3
-dorm_b	v01	7.1	23岁中国女性，普通随和女声，中音，语速正常，像室友起哄	真的啊恭喜恭喜！太厉害了！你是不是有事啊？没事可以跟我们说，夏夏在忙吧也别硬撑。	dorm_b/dorm_b_v01.mp3
-dorm_b	v02	5.5	22岁中国女性，平和女声，中等语速，像关心室友	真的啊恭喜恭喜！太厉害了！你是不是有事啊？没事可以跟我们说，夏夏在忙吧也别硬撑。	dorm_b/dorm_b_v02.mp3
-dorm_b	v03	7.7	24岁中国女性，随和中音，正常语速，像群里接话	真的啊恭喜恭喜！太厉害了！你是不是有事啊？没事可以跟我们说，夏夏在忙吧也别硬撑。	dorm_b/dorm_b_v03.mp3
-dorm_b	v04	10.6	23岁中国女性，略低女声，温和，像怕打扰又忍不住说	真的啊恭喜恭喜！太厉害了！你是不是有事啊？没事可以跟我们说，夏夏在忙吧也别硬撑。	dorm_b/dorm_b_v04.mp3
-dorm_b	v05	9.3	22岁中国女性，普通青年女声，自然，像宿舍闲聊	真的啊恭喜恭喜！太厉害了！你是不是有事啊？没事可以跟我们说，夏夏在忙吧也别硬撑。	dorm_b/dorm_b_v05.mp3
-dorm_c	v01	9.8	23岁中国女性，温柔低声女声，语速略慢，像注意到朋友沉默的室友	夏夏，你最近是不是有心事啊？我看你群里不怎么说话了。要是方便的话，可以跟我们聊聊，我们都在。	dorm_c/dorm_c_v01.mp3
-dorm_c	v02	11.4	22岁中国女性，轻声女声，慢语速，体贴，像悄悄关心	夏夏，你最近是不是有心事啊？我看你群里不怎么说话了。要是方便的话，可以跟我们聊聊，我们都在。	dorm_c/dorm_c_v02.mp3
-dorm_c	v03	8.2	24岁中国女性，温软中音，语速慢，像怕戳痛对方	夏夏，你最近是不是有心事啊？我看你群里不怎么说话了。要是方便的话，可以跟我们聊聊，我们都在。	dorm_c/dorm_c_v03.mp3
-dorm_c	v04	9.6	23岁中国女性，低柔女声，轻声，像宿舍熄灯后说话	夏夏，你最近是不是有心事啊？我看你群里不怎么说话了。要是方便的话，可以跟我们聊聊，我们都在。	dorm_c/dorm_c_v04.mp3
-dorm_c	v05	9.3	22岁中国女性，温柔女声，慢而稳，像递一杯水那样说话	夏夏，你最近是不是有心事啊？我看你群里不怎么说话了。要是方便的话，可以跟我们聊聊，我们都在。	dorm_c/dorm_c_v05.mp3
-hr	v01	8.9	38岁中国女性，成熟职场女声，中音区，知性干练，疲惫的善意，像HR发工作语音	夏夏啊，离职流程你下周三之前办完哈，公积金那边记得跟进。辛苦啦，外面有合适的工作我帮你留意。	hr/hr_v01.mp3
-hr	v02	11.7	40岁中国女性，沉稳职场女声，语速正常，专业但不冷漠	夏夏啊，离职流程你下周三之前办完哈，公积金那边记得跟进。辛苦啦，外面有合适的工作我帮你留意。	hr/hr_v02.mp3
-hr	v03	10.3	36岁中国女性，温和职场女声，像前辈善意提醒	夏夏啊，离职流程你下周三之前办完哈，公积金那边记得跟进。辛苦啦，外面有合适的工作我帮你留意。	hr/hr_v03.mp3
-hr	v04	8.7	38岁中国女性，中低音职场女声，干脆，像办完离职手续的叮嘱	夏夏啊，离职流程你下周三之前办完哈，公积金那边记得跟进。辛苦啦，外面有合适的工作我帮你留意。	hr/hr_v04.mp3
-hr	v05	7.6	42岁中国女性，略哑成熟女声，阅历感，疲惫但真诚	夏夏啊，离职流程你下周三之前办完哈，公积金那边记得跟进。辛苦啦，外面有合适的工作我帮你留意。	hr/hr_v05.mp3
-linxia	v01	9.8	24岁中国女性，中低音女声，声线偏薄，疲惫但清醒，克制有温度，普通话，像深夜发微信语音	你刚才发的那句话，我看了很久。其实我不是不想回你，我只是……不知道该怎么开口。	linxia/linxia_v01.mp3
-linxia	v02	9.8	24岁中国女性，略带气声的中音，慢语速，柔软但有分寸，像刚下班躺床上回消息	你刚才发的那句话，我看了很久。其实我不是不想回你，我只是……不知道该怎么开口。	linxia/linxia_v02.mp3
-linxia	v03	6.8	25岁中国女性，稳而轻的中音女声，有距离感但不冷，都市年轻人，普通话标准	你刚才发的那句话，我看了很久。其实我不是不想回你，我只是……不知道该怎么开口。	linxia/linxia_v03.mp3
-linxia	v04	9.2	23岁中国女性，声线略低，清醒克制，字句短，像怕吵醒室友的轻声	你刚才发的那句话，我看了很久。其实我不是不想回你，我只是……不知道该怎么开口。	linxia/linxia_v04.mp3
-linxia	v05	7.4	24岁中国女性，清朗中音，疲惫里藏一点温度，语速偏慢，像对自己说话	你刚才发的那句话，我看了很久。其实我不是不想回你，我只是……不知道该怎么开口。	linxia/linxia_v05.mp3
-mom	v01	9.3	52岁中国女性，温厚中老年女声，音色略哑，轻微西部口音，说话慢而稳，像母亲打电话	女儿啊，妈妈今晚给你做了排骨。你在外面别总吃外卖，记得按时吃饭，累了就给家里打个电话。	mom/mom_v01.mp3
-mom	v02	9.0	50岁中国女性，柔和中音，带一点鼻音，语速慢，温柔试探，像怕打扰女儿	女儿啊，妈妈今晚给你做了排骨。你在外面别总吃外卖，记得按时吃饭，累了就给家里打个电话。	mom/mom_v02.mp3
-mom	v03	10.0	55岁中国女性，低沉温厚女声，轻微方言感，像回忆往事时说话	女儿啊，妈妈今晚给你做了排骨。你在外面别总吃外卖，记得按时吃饭，累了就给家里打个电话。	mom/mom_v03.mp3
-mom	v04	8.4	48岁中国女性，清亮一点的中老年女声，关切但不啰嗦，母亲语气	女儿啊，妈妈今晚给你做了排骨。你在外面别总吃外卖，记得按时吃饭，累了就给家里打个电话。	mom/mom_v04.mp3
-mom	v05	8.5	52岁中国女性，沙哑温声，情感克制，像深夜给女儿发长语音	女儿啊，妈妈今晚给你做了排骨。你在外面别总吃外卖，记得按时吃饭，累了就给家里打个电话。	mom/mom_v05.mp3
-self_3y	v01	9.0	21岁中国女性，比林夏更亮更高的女声，刚来北京，兴奋带紧张，声音更年轻	刚来北京的时候，地铁里人挤人，我还紧张得不敢说话。但是看见国贸的灯，真的觉得一切都值得。	self_3y/self_3y_v01.mp3
-self_3y	v02	7.7	20岁中国女性，明亮高音，年轻，带一点紧张，像初到北京	刚来北京的时候，地铁里人挤人，我还紧张得不敢说话。但是看见国贸的灯，真的觉得一切都值得。	self_3y/self_3y_v02.mp3
-self_3y	v03	7.7	22岁中国女性，清亮女声，兴奋，像第一次看见大城市	刚来北京的时候，地铁里人挤人，我还紧张得不敢说话。但是看见国贸的灯，真的觉得一切都值得。	self_3y/self_3y_v03.mp3
-self_3y	v04	8.9	21岁中国女性，偏高女声，语速快，紧张又期待，刚毕业	刚来北京的时候，地铁里人挤人，我还紧张得不敢说话。但是看见国贸的灯，真的觉得一切都值得。	self_3y/self_3y_v04.mp3
-self_3y	v05	8.7	20岁中国女性，少女音，亮而轻，像给闺蜜发语音报喜	刚来北京的时候，地铁里人挤人，我还紧张得不敢说话。但是看见国贸的灯，真的觉得一切都值得。	self_3y/self_3y_v05.mp3
-xiaomei	v01	7.1	24岁中国女性，明亮偏高的女声，语速快，活泼直接，像闺蜜连发语音，能量足	夏夏你怎么又不理我！我跟你说啊，今天公司发生一件超离谱的事，你必须得听，笑死我了真的！	xiaomei/xiaomei_v01.mp3
-xiaomei	v02	7.4	23岁中国女性，甜亮高音，语速很快，兴奋，像群里@你	夏夏你怎么又不理我！我跟你说啊，今天公司发生一件超离谱的事，你必须得听，笑死我了真的！	xiaomei/xiaomei_v02.mp3
-xiaomei	v03	6.9	25岁中国女性，明亮女声，语速中等偏快，直来直去，闺蜜语气	夏夏你怎么又不理我！我跟你说啊，今天公司发生一件超离谱的事，你必须得听，笑死我了真的！	xiaomei/xiaomei_v03.mp3
-xiaomei	v04	9.2	24岁中国女性，偏高女声，带笑说话，活泼，像分享八卦	夏夏你怎么又不理我！我跟你说啊，今天公司发生一件超离谱的事，你必须得听，笑死我了真的！	xiaomei/xiaomei_v04.mp3
-xiaomei	v05	6.8	22岁中国女性，清脆女声，快语速，热情，像连珠炮	夏夏你怎么又不理我！我跟你说啊，今天公司发生一件超离谱的事，你必须得听，笑死我了真的！	xiaomei/xiaomei_v05.mp3
-xiaomei_drunk	v01	12.0	24岁中国女性，同闺蜜音色但喝醉了，口齿略含糊，情绪起伏大，时而哭时而笑	夏夏……我跟你说啊……今天我喝多了……你别嫌我烦，阿哲他……大三那年他还追过我呢……	xiaomei_drunk/xiaomei_drunk_v01.mp3
-xiaomei_drunk	v02	8.5	24岁中国女性，醉态女声，黏糊，语速忽快忽慢，带哭腔	夏夏……我跟你说啊……今天我喝多了……你别嫌我烦，阿哲他……大三那年他还追过我呢……	xiaomei_drunk/xiaomei_drunk_v02.mp3
-xiaomei_drunk	v03	6.3	25岁中国女性，喝醉的女声，舌头打结，情绪上来，委屈又笑	夏夏……我跟你说啊……今天我喝多了……你别嫌我烦，阿哲他……大三那年他还追过我呢……	xiaomei_drunk/xiaomei_drunk_v03.mp3
-xiaomei_drunk	v04	9.3	23岁中国女性，微醺女声，含混，像深夜酒后的语音	夏夏……我跟你说啊……今天我喝多了……你别嫌我烦，阿哲他……大三那年他还追过我呢……	xiaomei_drunk/xiaomei_drunk_v04.mp3
-xiaomei_drunk	v05	9.0	24岁中国女性，醉酒后女声，鼻音重，情绪不稳定，像倾诉秘密	夏夏……我跟你说啊……今天我喝多了……你别嫌我烦，阿哲他……大三那年他还追过我呢……	xiaomei_drunk/xiaomei_drunk_v05.mp3
-zhounan	v01	9.0	26岁中国男性，温和偏闷的男中音，略拘谨，语速偏慢，像很久没联系的老同学，真诚不油	今年第一次来北京出差。来之前我想着要不要找你，找了很久，才在一个校友群里看到你。你现在怎么样？	zhounan/zhounan_v01.mp3
-zhounan	v02	12.5	27岁中国男性，低沉男声，慢语速，略带怀旧，像回忆往事	今年第一次来北京出差。来之前我想着要不要找你，找了很久，才在一个校友群里看到你。你现在怎么样？	zhounan/zhounan_v02.mp3
-zhounan	v03	8.4	25岁中国男性，普通青年男声，真诚，略紧张，老同学语气	今年第一次来北京出差。来之前我想着要不要找你，找了很久，才在一个校友群里看到你。你现在怎么样？	zhounan/zhounan_v03.mp3
-zhounan	v04	14.4	28岁中国男性，温厚男中音，语速慢，像生日夜独自说话	今年第一次来北京出差。来之前我想着要不要找你，找了很久，才在一个校友群里看到你。你现在怎么样？	zhounan/zhounan_v04.mp3
-zhounan	v05	7.9	26岁中国男性，清爽男声，克制，小心翼翼，不想打扰对方	今年第一次来北京出差。来之前我想着要不要找你，找了很久，才在一个校友群里看到你。你现在怎么样？	zhounan/zhounan_v05.mp3

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-lv11_2103_mom_call_01	mom	mom_v01.wav	自然说话	今晚煮了你爱吃的排骨，给你拍张照啊。下周五回来一趟，你高中物理老师的儿子，挺好的。
-lv11_2115_xiaomei_voice_01	xiaomei	xiaomei_v05.wav	自然说话	在吗
-lv11_2115_xiaomei_voice_02	xiaomei	xiaomei_v05.wav	自然说话	你被甩了我都听说了
-lv11_2115_xiaomei_voice_03	xiaomei	xiaomei_v05.wav	自然说话	明天晚上喝酒，海底捞旁边那家，不许放鸽子
-lv11_2120_delivery_call_01	delivery	delivery_v04.wav	自然说话	你好你的麻辣烫到了，放门口可以吗？
-lv11_2130_azhe_voice_01	azhe	azhe_v03.wav	自然说话	嗯……夏夏。我那个AirPods充电盒，好像落你抽屉里了。你方便的时候帮我寄一下吗，工位还要用。地址我等下发你。
-lv11_2145_hr_voice_01	hr	hr_v05.wav	自然说话	夏夏啊，离职流程你下周三之前办完哈，公积金那边记得跟进。辛苦啦，外面有合适的工作我帮你留意。
-lv11_2200_anan_voice_01	anan	anan_v04.wav	自然说话	夏夏！我在helens！要不要过来！我请客！
-lv11_2215_dorm_a_voice_01	dorm_a	dorm_a_v03.wav	自然说话	哎你们看，我今天升职了！
-lv11_2215_dorm_b_voice_01	dorm_b	dorm_b_v02.wav	自然说话	真的啊！恭喜恭喜！太厉害了！
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-lv11_2215_dorm_b_voice_02	dorm_b	dorm_b_v02.wav	自然说话	夏夏在忙吧，别打扰她了
-lv11_2245_xiaomei_voice_01_seg1	xiaomei_drunk	xiaomei_drunk_v05.wav	醉态开场，黏糊	夏夏夏夏夏。你睡了吗？我跟你说，我跟你说啊……今天我喝多了……
-lv11_2245_xiaomei_voice_01_seg2	xiaomei_drunk	xiaomei_drunk_v05.wav	醉态爆料，情绪上来	你别嫌我烦哈，我跟你说……其实啊……阿哲他，大三那年，他来追过我。我没答应他。我那时候就觉得他这人，呵，差点意思。
-lv11_2245_xiaomei_voice_01_seg3	xiaomei_drunk	xiaomei_drunk_v05.wav	醉态解释，委屈	你跟他在一起的时候，我没说，因为说了也没意义嘛对吧。现在他甩了你，我才敢说。
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-lv11_2330_zhounan_voice_01	zhounan	zhounan_v05.wav	自然说话	林夏，是我，周南。你应该不记得我了吧，初三坐你后桌那个
-lv11_2345_zhounan_voice_01	zhounan	zhounan_v05.wav	自然说话	其实我一直想找机会跟你说声谢谢。初三那年你借我笔记，那次考试我才没挂科。
-lv11_2345_zhounan_voice_02	zhounan	zhounan_v05.wav	自然说话	后来高考，我没考好。复读了一年，去了一个二本。然后就回老家了，没什么好说的。
-lv11_2345_zhounan_voice_03	zhounan	zhounan_v05.wav	自然说话	今年第一次来北京出差。来之前我想着，要不要找你。找了很久，才在一个校友群里看到你。你现在过得怎么样？
-lv11_2345_zhounan_voice_04	zhounan	zhounan_v05.wav	自然说话	今天我生日。本来就想跟你说一声，对不起这么晚。
-lv11_0015_mom_call_01	mom	mom_v01.wav	担心女儿，语气轻但着急	夏夏，你不接电话我有点担心。妈妈知道你工作忙，你早点睡。
-lv11_0200_mom_voice_01_seg1	mom	mom_v01.wav	温柔试探，像怕打扰女儿	夏夏。妈妈知道你今天电话不接。妈妈不催你，就是想跟你说一件事。
-lv11_0200_mom_voice_01_seg2	mom	mom_v01.wav	平静追忆	你24了对吧。妈妈24那年——你应该没听我说过——
-lv11_0200_mom_voice_01_seg3	mom	mom_v01.wav	克制回忆痛苦	那时候妈妈在广州，给一个香港老板做秘书，1995年。那年我也被分手过。也被开除过。一模一样的春天。
-lv11_0200_mom_voice_01_seg4	mom	mom_v01.wav	释然	那年我哭得特别难看。后来呢？后来就没什么后来了。我回了老家，认识了你爸，生了你。
-lv11_0200_mom_voice_01_seg5	mom	mom_v01.wav	深沉情感，声音更轻	我跟你说这个不是想跟你说什么都会过去——我想跟你说，那年夏天我没死，是因为我外婆每天晚上都给我打一个电话。
-lv11_0200_mom_voice_01_seg6	mom	mom_v01.wav	极简温柔	她不说什么，就问我今天吃饭了没。
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-lv11_0200_mom_voice_01_seg8	mom	mom_v01.wav	几乎微笑的晚安	你今天接了好多电话吧。妈妈不打扰你了。晚安。
-v2_msg01_linxia_auto	linxia	linxia_v05.wav	疲惫克制，轻声	嗯……好。
-v2_msg02_linxia_warm	linxia	linxia_v05.wav	语气温暖开放，柔软但有分寸	好啊，明天不见不散。
-v2_msg02_linxia_cold	linxia	linxia_v05.wav	语气冷淡疏离，短促	再说吧。
-v2_msg02_linxia_curious	linxia	linxia_v05.wav	语气好奇，略带追问	你怎么知道的啊？
-v2_msg02_linxia_tap	linxia	linxia_v05.wav	极简回应，中性敷衍	嗯。
-v2_msg02_react_warm	xiaomei	xiaomei_v05.wav	语气更温暖积极	行！那我叫上安安！老地方见！别放鸽子啊！
-v2_msg02_react_cold	xiaomei	xiaomei_v05.wav	语气更冷淡	……好吧。你要是改主意了随时说。
-v2_msg02_react_curious	xiaomei	xiaomei_v05.wav	语气好奇，略追问	还不是阿哲自己发朋友圈！你不知道吗？他发了又秒删……
-v2_msg02_react_silent	xiaomei	xiaomei_v05.wav	语气犹豫，像等对方回应	？？你还活着吗哈哈。好了不烦你了，有事找我。
-v2_msg02_react_tap	xiaomei	xiaomei_v05.wav	自然说话	嗯是什么意思啊哈哈！行吧你休息。
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-v2_msg02_r3_react	xiaomei	xiaomei_v05.wav	自然说话	就发了一张你们以前的照片，配了一句'值得'。两分钟就删了。
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-v2_msg04_linxia_cold	linxia	linxia_v05.wav	语气冷淡疏离，短促	知道了。明天寄。
-v2_msg04_linxia_curious	linxia	linxia_v05.wav	语气好奇，略带追问	你怎么不自己来拿。
-v2_msg04_linxia_tap	linxia	linxia_v05.wav	极简回应，中性敷衍	好。
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-v2_msg04_r3w_linxia_cold	linxia	linxia_v05.wav	语气冷淡疏离，短促	挺好的。
-v2_msg04_r3w_react_warm	azhe	azhe_v03.wav	语气更温暖积极	……对不起。
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-v2_msg04_r3c_react_curious	azhe	azhe_v03.wav	语气好奇，略追问	我……没什么。你寄吧。
-v2_msg05_linxia_warm	linxia	linxia_v05.wav	语气温暖开放，柔软但有分寸	谢谢王姐。
-v2_msg05_linxia_cold	linxia	linxia_v05.wav	语气冷淡疏离，短促	好的，知道了。
-v2_msg05_linxia_curious	linxia	linxia_v05.wav	语气好奇，略带追问	王姐……有什么建议吗？
-v2_msg05_linxia_tap	linxia	linxia_v05.wav	极简回应，中性敷衍	好。
-v2_msg05_react_warm	hr	hr_v05.wav	语气更温暖积极	别客气。你还年轻，出去看看也好。这行业你知道的。
-v2_msg05_react_curious	hr	hr_v05.wav	语气好奇，略追问	你想听真话？别在这行耗了。你有本事，去试试别的。
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-v2_msg06_linxia_cold	linxia	linxia_v05.wav	语气冷淡疏离，短促	不了，你们玩好。
-v2_msg06_linxia_curious	linxia	linxia_v05.wav	语气好奇，略带追问	你喝了多少了？
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-v2_msg06_react_cold	anan	anan_v04.wav	语气更冷淡	好吧！那我给你寄一杯！
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-v2_msg09_linxia_tap	linxia	linxia_v05.wav	极简回应，中性敷衍	嗯。
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-v2_msg09_r3_react_silent_q	xiaomei_drunk	xiaomei_drunk_v05.wav	语气犹豫，像等对方回应	你还在吗？
-v2_msg10_linxia_warm	linxia	linxia_v05.wav	语气温暖开放，柔软但有分寸	没有，怎么了？
-v2_msg10_linxia_cold	linxia	linxia_v05.wav	语气冷淡疏离，短促	嗯，要睡了。
-v2_msg10_linxia_curious	linxia	linxia_v05.wav	语气好奇，略带追问	妈……你能打电话给我吗？
-v2_msg10_linxia_tap	linxia	linxia_v05.wav	极简回应，中性敷衍	嗯。
-v2_msg10_react_warm	mom	mom_v01.wav	语气更温暖积极	没事，就是想起来问一下。今天怎么样？
-v2_msg10_react_cold	mom	mom_v01.wav	语气更冷淡	好，早点睡。
-v2_msg10_react_silent	mom	mom_v01.wav	语气犹豫，像等对方回应	看到了回一下。
-v2_msg10_react_tap	mom	mom_v01.wav	自然说话	嗯就是睡了？晚安。
-v2_msg10_call_mom	mom	mom_v01.wav	电话里听到女儿声音不对，担心但克制	怎么了夏夏？你声音不对。
-v2_msg10_call_linxia_warm	linxia	linxia_v05.wav	语气温暖开放，柔软但有分寸	没什么……就是有点累。
-v2_msg10_call_linxia_curious	linxia	linxia_v05.wav	语气好奇，略带追问	妈，我辞职了。
-v2_msg10_call_react_warm	mom	mom_v01.wav	语气更温暖积极	累了就回家歇几天。妈煮了排骨。
-v2_msg10_call_react_curious	mom	mom_v01.wav	语气好奇，略追问	辞了就辞了。回来再说。
-v2_msg10_call_react_silent	mom	mom_v01.wav	语气犹豫，像等对方回应	不想说就不说。妈在这呢。
-v2_msg10_rw_linxia_warm	linxia	linxia_v05.wav	语气温暖开放，柔软但有分寸	还好。
-v2_msg10_rw_linxia_curious	linxia	linxia_v05.wav	语气好奇，略带追问	不太好。
-v2_msg10_rw_react_warm	mom	mom_v01.wav	语气更温暖积极	那就好。别太晚了。
-v2_msg10_rw_react_curious	mom	mom_v01.wav	语气好奇，略追问	怎么了？
-v2_msg11_linxia_warm	linxia	linxia_v05.wav	语气温暖开放，柔软但有分寸	可以。但只有5分钟。
-v2_msg11_linxia_cold	linxia	linxia_v05.wav	语气冷淡疏离，短促	不方便。我明天寄给你。
-v2_msg11_linxia_curious	linxia	linxia_v05.wav	语气好奇，略带追问	为什么非要今天来？
-v2_msg11_linxia_tap	linxia	linxia_v05.wav	极简回应，中性敷衍	不了。
-v2_msg11_react_warm	azhe	azhe_v03.wav	语气更温暖积极	好，我马上过来。谢谢。
-v2_msg11_react_cold	azhe	azhe_v03.wav	语气更冷淡	好吧……那谢了。
-v2_msg11_react_curious	azhe	azhe_v03.wav	语气好奇，略追问	我……明天要出差。就5分钟。
-v2_msg11_react_tap	azhe	azhe_v03.wav	电话里略紧张，像鼓足勇气	好。
-v2_msg12_linxia_warm	linxia	linxia_v05.wav	语气温暖开放，柔软但有分寸	周南！你还记得我啊！
-v2_msg12_linxia_cold	linxia	linxia_v05.wav	语气冷淡疏离，短促	嗯，你好。
-v2_msg12_linxia_curious	linxia	linxia_v05.wav	语气好奇，略带追问	你怎么有我微信的？
-v2_msg12_linxia_tap	linxia	linxia_v05.wav	极简回应，中性敷衍	嗯……好久不见。
-v2_msg12_react_warm	zhounan	zhounan_v05.wav	语气更温暖积极	当然记得。你是我们班最安静的那个。
-v2_msg12_react_cold	zhounan	zhounan_v05.wav	语气更冷淡	嗯……好久不见。你现在在哪呢？
-v2_msg12_react_curious	zhounan	zhounan_v05.wav	语气好奇，略追问	你忘了吗？毕业那天你加的我。不过你可能早忘了哈哈。
-v2_msg12_react_silent	zhounan	zhounan_v05.wav	语气犹豫，像等对方回应	你是不是不记得我了？没关系的。就是突然想说声嗨。
-v2_msg12_react_tap	zhounan	zhounan_v05.wav	自然说话	是啊，好久不见。
-v2_msg13_linxia_warm	linxia	linxia_v05.wav	语气温暖开放，柔软但有分寸	一个人在北京，还好吗？
-v2_msg13_linxia_cold	linxia	linxia_v05.wav	语气冷淡疏离，短促	你讲了好多。
-v2_msg13_linxia_curious	linxia	linxia_v05.wav	语气好奇，略带追问	……生日快乐。
-v2_msg13_linxia_tap	linxia	linxia_v05.wav	极简回应，中性敷衍	嗯，我都听到了。
-v2_msg13_react_warm	zhounan	zhounan_v05.wav	语气更温暖积极	还行吧。习惯了。你呢？你在北京过得好吗？
-v2_msg13_react_cold	zhounan	zhounan_v05.wav	语气更冷淡	是吗？不好意思，话太多了。
-v2_msg13_react_curious	zhounan	zhounan_v05.wav	语气好奇，略追问	谢谢你。你是今天第一个跟我说的。
-v2_msg13_react_silent	zhounan	zhounan_v05.wav	语气犹豫，像等对方回应	不好意思突然说这么多……那，晚安。
-v2_msg13_react_tap	zhounan	zhounan_v05.wav	自然说话	嗯。谢谢你听我说。
-v2_msg13_r3_linxia_warm	linxia	linxia_v05.wav	语气温暖开放，柔软但有分寸	不太好。今天也是我的坏日子。
-v2_msg13_r3_linxia_cold	linxia	linxia_v05.wav	语气冷淡疏离，短促	还行吧。
-v2_msg13_r3_linxia_curious	linxia	linxia_v05.wav	语气好奇，略带追问	你为什么突然联系我？
-v2_msg13_r3_react_warm	zhounan	zhounan_v05.wav	语气更温暖积极	那我们算是难兄难妹了。
-v2_msg13_r3_react_cold	zhounan	zhounan_v05.wav	语气更冷淡	那就好。
-v2_msg13_r3_react_curious	zhounan	zhounan_v05.wav	语气好奇，略追问	因为……今天生日嘛，想起以前的事。想起你。
-v2_msg14_linxia_auto	linxia	linxia_v05.wav	疲惫克制，轻声	嗯，我没事。
-v2_msg14_mom_ask	mom	mom_v01.wav	自然说话	真的没事？
-v2_msg14_react_linked	mom	mom_v01.wav	自然说话	好。那早点睡。妈爱你。
-v2_msg14_react_unlinked	mom	mom_v01.wav	自然说话	你今天怎么都不理妈妈？出什么事了吗？
-v2_ending_e_zhounan	zhounan	zhounan_v05.wav	轻快一点，像看到希望	那我下次出差来北京，请你吃饭好不好。
-v2_linxia_generic_hmm	linxia	linxia_v05.wav	自然说话	嗯。
-v2_linxia_generic_ok	linxia	linxia_v05.wav	自然说话	好。
-v2_linxia_generic_warm_ok	linxia	linxia_v05.wav	语气温暖开放，柔软但有分寸	嗯～好啊。
-v2_linxia_generic_cold_know	linxia	linxia_v05.wav	语气冷淡疏离，短促	知道了。
-v2_linxia_generic_cold_fine	linxia	linxia_v05.wav	语气冷淡疏离，短促	行吧。
-v2_linxia_generic_curious	linxia	linxia_v05.wav	语气好奇，略带追问	嗯？
-v2_linxia_generic_then	linxia	linxia_v05.wav	自然说话	然后呢？
-v2_ending_a_linxia	linxia	linxia_v05.wav	结局独白，轻声自语	明天再说。
-v2_ending_b_linxia	linxia	linxia_v05.wav	结局独白，轻声自语	寄出去了。
-v2_ending_c_linxia	linxia	linxia_v05.wav	结局独白，轻声自语	今晚就这样。
-v2_ending_d_linxia	linxia	linxia_v05.wav	结局独白，轻声自语	早上好。
-v2_ending_e_linxia	linxia	linxia_v05.wav	结局独白，轻声自语	好。
-v2_sys_wait_reply	linxia	linxia_v05.wav	平静清晰，像对自己说话	等待回复。
-v2_sys_paused	linxia	linxia_v05.wav	平静清晰，像对自己说话	游戏已暂停。单击继续，三指点击退出。
-v2_sys_content_warning	linxia	linxia_v05.wav	平静清晰，像对自己说话	本游戏涉及孤独、家庭关系等情感话题，请在舒适的状态下体验。
-v2_sys_hotline	linxia	linxia_v05.wav	平静清晰，像对自己说话	如需倾诉，全国心理援助热线，400-161-9995。
-v2_msg10_rw_react_silent	mom	mom_v01.wav	语气犹豫，像等对方回应	那早点睡啊。
-v2_msg10_call_react_down	mom	mom_v01.wav	电话里听到女儿声音不对，担心但克制	没事就好。早点睡。
-v2_msg11_r3_react_silent	azhe	azhe_v03.wav	语气犹豫，像等对方回应	行吧，那我不来了。
-lv11_0030_self3y_voice_01	self_3y	self_3y_v03.wav	兴奋带紧张，像刚来北京	哦对，今天是我来北京的第一百天。妈，我没跟你说，我自己数的。这个城市好大。我走了很多路，见了很多人。我觉得我还没准备好，但我又觉得好像准备了很久很久了。你们不用担心我。我很好。以后的我，如果你听到这条，记得要好好的。
-lv11_0030_self3y_voice_02	self_3y	self_3y_v03.wav	疲惫但假装坚强	我今天又没睡好。不是失眠，就是睡不踏实。北京这个地方，它会让你觉得你随时都要更好，随时都要更努力。我在努力。但我不知道在努力什么。我就想留下一条记录。今天，今天是……算了，就今天吧。
-lv11_0030_self3y_voice_03	self_3y	self_3y_v03.wav	平静有力，像对未来的自己说话	是我。23岁的我。我设了三年后打开。我不知道那时候的你怎么样了。如果你很好，就当我多虑了。如果你不好——你看，你熬过来了对不对。你23岁的时候，也觉得很难。但你还是过来了。所以……撑住啊。
-lv11_sys_memo_01	linxia	linxia_v05.wav	平静清晰，像对自己说话	三年前今天，一条未听的录音