podcast-generation

โดย microsoft

สร้างเสียงพอดแคสต์รูปแบบการเล่าเรื่องด้วย AI โดยใช้โมเดล GPT Realtime Mini ของ Azure OpenAI ผ่าน WebSocket ใช้เมื่อต้องการสร้างฟีเจอร์ข้อความเป็นเสียง การสร้างเสียงเล่าเรื่อง การสร้างพอดแคสต์จากเนื้อหา หรือการเชื่อมต่อกับ Azure OpenAI Realtime API สำหรับเอาต์พุตเสียงแบบเรียลไทม์ ครอบคลุมการใช้งานแบบฟูลสแตกตั้งแต่ React ฝั่งฟรอนต์เอนด์ไปจนถึง Python FastAPI ฝั่งแบ็กเอนด์พร้อมการสตรีมผ่าน WebSocket

npx skills add https://github.com/microsoft/skills --skill podcast-generation

Podcast Generation with GPT Realtime Mini

Generate real audio narratives from text content using Azure OpenAI's Realtime API.

Quick Start

  1. Configure environment variables for Realtime API
  2. Connect via WebSocket to Azure OpenAI Realtime endpoint
  3. Send text prompt, collect PCM audio chunks + transcript
  4. Convert PCM to WAV format
  5. Return base64-encoded audio to frontend for playback

Environment Configuration

AZURE_OPENAI_AUDIO_API_KEY=your_realtime_api_key
AZURE_OPENAI_AUDIO_ENDPOINT=https://your-resource.cognitiveservices.azure.com
AZURE_OPENAI_AUDIO_DEPLOYMENT=gpt-realtime-mini

Note: Endpoint should NOT include /openai/v1/ - just the base URL.

Core Workflow

Backend Audio Generation

from openai import AsyncOpenAI
import base64

# Convert HTTPS endpoint to WebSocket URL
ws_url = endpoint.replace("https://", "wss://") + "/openai/v1"

client = AsyncOpenAI(
    websocket_base_url=ws_url,
    api_key=api_key
)

audio_chunks = []
transcript_parts = []

async with client.realtime.connect(model="gpt-realtime-mini") as conn:
    # Configure for audio-only output
    await conn.session.update(session={
        "output_modalities": ["audio"],
        "instructions": "You are a narrator. Speak naturally."
    })
    
    # Send text to narrate
    await conn.conversation.item.create(item={
        "type": "message",
        "role": "user",
        "content": [{"type": "input_text", "text": prompt}]
    })
    
    await conn.response.create()
    
    # Collect streaming events
    async for event in conn:
        if event.type == "response.output_audio.delta":
            audio_chunks.append(base64.b64decode(event.delta))
        elif event.type == "response.output_audio_transcript.delta":
            transcript_parts.append(event.delta)
        elif event.type == "response.done":
            break

# Convert PCM to WAV (see scripts/pcm_to_wav.py)
pcm_audio = b''.join(audio_chunks)
wav_audio = pcm_to_wav(pcm_audio, sample_rate=24000)

Frontend Audio Playback

// Convert base64 WAV to playable blob
const base64ToBlob = (base64, mimeType) => {
  const bytes = atob(base64);
  const arr = new Uint8Array(bytes.length);
  for (let i = 0; i < bytes.length; i++) arr[i] = bytes.charCodeAt(i);
  return new Blob([arr], { type: mimeType });
};

const audioBlob = base64ToBlob(response.audio_data, 'audio/wav');
const audioUrl = URL.createObjectURL(audioBlob);
new Audio(audioUrl).play();

Voice Options

VoiceCharacter
alloyNeutral
echoWarm
fableExpressive
onyxDeep
novaFriendly
shimmerClear

Realtime API Events

  • response.output_audio.delta - Base64 audio chunk
  • response.output_audio_transcript.delta - Transcript text
  • response.done - Generation complete
  • error - Handle with event.error.message

Audio Format

  • Input: Text prompt
  • Output: PCM audio (24kHz, 16-bit, mono)
  • Storage: Base64-encoded WAV

References

Skills เพิ่มเติมจาก microsoft

oss-growth
microsoft
บุคลิกภาพนักเติบโตโอเอสเอส
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
สร้างเอเจนต์ Azure AI Foundry โดยใช้ Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai) ใช้เมื่อสร้างเอเจนต์แบบถาวรด้วย AzureAIAgentsProvider ใช้เครื่องมือที่โฮสต์ไว้ (ตัวแปลโค้ด การค้นหาไฟล์ การค้นหาเว็บ) ผสานรวมเซิร์ฟเวอร์ MCP จัดการเธรดการสนทนา หรือใช้งานการตอบสนองแบบสตรีมมิ่ง ครอบคลุมเครื่องมือฟังก์ชัน ผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง และเอเจนต์แบบหลายเครื่องมือ
development
airunway-aks-setup
microsoft
ตั้งค่า AI Runway บน AKS — จากคลัสเตอร์เปล่าสู่การรันโมเดล ครอบคลุมการตรวจสอบคลัสเตอร์ การติดตั้งคอนโทรลเลอร์ การประเมิน GPU การตั้งค่าผู้ให้บริการ และการปรับใช้ครั้งแรก เมื่อ: "ตั้งค่า AI Runway", "เริ่มใช้งานคลัสเตอร์ AKS", "ติดตั้ง AI Runway", "ตั้งค่า airunway", "ปรับใช้โมเดลกับ AKS", "อนุมานด้วย GPU บน AKS", "ตั้งค่า KAITO บน AKS", "รัน LLM บน AKS", "vLLM บน AKS", "ตั้งค่าการให้บริการโมเดลบน AKS", "AI Runway controller
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Guidance for instrumenting webapps with Azure Application Insights. Provides telemetry patterns, SDK setup, and configuration references. WHEN: how to instrument app, App Insights SDK, telemetry patterns, what is App Insights, Application Insights guidance, instrumentation examples, APM best practices.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
ใช้เครื่องมือวัดแอปเบราว์เซอร์/เว็บด้วย Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web) ใช้สำหรับ Real User Monitoring (RUM) — การดูหน้าเว็บ คลิก ดีเพนเดนซี AJAX/fetch ข้อยกเว้น อีเวนต์ที่กำหนดเอง และเทรซเอเจนต์ GenAI ฝั่งเบราว์เซอร์ที่เชื่อมโยงกับเทรซ OpenTelemetry ฝั่งแบ็กเอนด์ ครอบคลุมการตั้งค่า SDK Loader Script และ npm ส่วนขยายเฟรมเวิร์ก (React, React Native, Angular), Click Analytics, ตัวเริ่มต้นเทเลเมทรี และหลักการตั้งชื่อเชิงความหมาย OTel GenAI สำหรับสแปนเอเจนต์/เครื่องมือ/โมเดลที่ส่งจากเบราว์เซอร์
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
สร้างแอปพลิเคชันตรวจจับความผิดปกติด้วย Azure AI Anomaly Detector SDK สำหรับ Java ใช้เมื่อต้องการนำการตรวจจับความผิดปกติแบบตัวแปรเดียว/หลายตัวแปร การวิเคราะห์อนุกรมเวลา หรือการตรวจสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไปใช้
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
ใช้ Conversational Language Understanding (CLU) ด้วย Python SDK ของ azure-ai-language-conversations ใช้เมื่อทำงานกับ ConversationAnalysisClient เพื่อวิเคราะห์เจตนาและเอนทิตีของการสนทนา สร้างฟีเจอร์ NLP หรือผสานความเข้าใจภาษาเข้ากับแอปพลิเคชัน
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 สำหรับ Python ใช้สำหรับพื้นที่ทำงาน ML งาน โมเดล ชุดข้อมูล คอมพิวต์ และไปป์ไลน์ ทริกเกอร์: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets
development