PDF 转对话音频。将 PDF 书籍转为布布/一二对话访谈形式的 MP3 音频。当用户提供 PDF 文件并要求生成语音、音频、播客、有声书时激活此 skill。
npx skills add https://github.com/agmtopy/skills --skill pdf2talk复制此命令并粘贴到 Claude Code 中以安装该技能
| name | pdf2talk |
| description | PDF 转对话音频。将 PDF 书籍转为布布/一二对话访谈形式的 MP3 音频。当用户提供 PDF 文件并要求生成语音、音频、播客、有声书时激活此 skill。 |
| license | MIT |
| metadata | {"version":"0.6.0"} |
将 PDF 书籍自动转为「布布」（主持人）和「一二」（嘉宾）对话访谈形式的 MP3 音频。
脚本目录：$SKILLS_PATH/pdf2talk/scripts/
PDF → 提取文本 → 分章节 → [按章节边界再切分] → [逐段对话改写] → 轻声词转换 → F5-TTS 语音合成 → MP3
分为三个阶段，由两个脚本 + Claude Code 协作完成：
pdf2talk_pre.py）：PDF 提取文本 + 分章节pdf2talk_post.py）：轻声词转换 + F5-TTS 合成 + ffmpeg 合并 MP3| 环境变量 | 说明 | 必需 |
|---|---|---|
HF_ENDPOINT | HuggingFace 镜像（国内用户设为 hf-mirror.com） | 推荐 |
| 依赖 | 说明 | 必需 |
|---|---|---|
python3 | 运行脚本 | 是 |
ffmpeg | WAV 转 MP3 | 是 |
PyMuPDF | PDF 文本提取 | 是 |
F5-TTS | 语音合成（box2audio-0 venv 中已安装） | 是 |
所有文件输出到 /mnt/e/Project/VoiceClone/pdf2talk_output/<书名>/：
pdf2talk_output/
└── 西游记（上）/
├── txt/ # 提取的纯文本
├── chapters/ # 分章节原始文本
├── segments/ # 按章节边界二次切分的小段（每个 ≤100 行原文）
├── dialogue/ # 对话格式 md（Claude Code 生成）
├── converted/ # 轻声词转换后的对话
├── wavs/ # 各章 WAV（支持断点续传）
├── 西游记（上）_full.wav # 合并 WAV
└── 西游记（上）.mp3 # 最终 MP3
当用户提供 PDF 文件并要求生成语音时，按以下步骤执行：
source /mnt/e/Project/VoiceClone/box2audio-0/venv/bin/activate
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
# 1. 只提取文本
python3 $SKILLS_PATH/pdf2talk/scripts/pdf2talk_pre.py input.pdf --extract-only
# 2. 使用 Claude Code 分析文本，生成章节信息 JSON 文件
# Claude Code 会读取 txt/ 目录下的文本文件，分析章节结构
# 生成 chapters.json 文件
# 3. 使用章节信息切分
python3 $SKILLS_PATH/pdf2talk/scripts/pdf2talk_pre.py input.pdf --chapters-json chapters.json
背景：预处理产生的 chXX_raw.txt 文件可能非常大（96KB+），单个 Agent 无法可靠处理。Agent 会倾向于只读取开头然后敷衍总结剩余内容。必须先将大文件按章节边界切分为小段，再逐段交给 Agent 转换。
# 对每个 raw 文件，检查它包含多少个章节标记
for f in chapters/ch*_raw.txt; do
count=$(grep -c '第.*章' "$f" || true)
size=$(wc -c < "$f")
echo "$(basename $f): ${size}B, ${count} 个章节标记"
done
# 如果任何文件超过 40KB 或包含超过 2 个章节标记，
# 使用 Python 脚本按章节边界进行切分
python3 $SKILLS_PATH/pdf2talk/scripts/split_segments.py chapters/ch01_raw.txt segments/
切分规则：
ch01_sec01_raw.txt, ch01_sec02_raw.txt 等对每个 segment 文件，启动一个独立 Agent，每个 Agent 处理一个小段（通常 150-400 行，12-30KB）。
Agent 提示词模板：
将以下章节文本改写为布布/一二对话格式：
源文件: {segment_path}
输出: {dialogue_path}
要求：
- 这是 {书名} 的第 {X} 部分，共 {N} 部分
- 将原文**完整**改写为对话，不要跳过或总结
- 格式: **布布**：内容 / **一二**：内容，每行一句，行间空一行
- 布布提问引导，一二讲述内容
关键要求：
转换完成后，将属于同一 chXX_raw.txt 的所有 segment 对话文件按顺序拼接，保存为 dialogue/chXX_dialogue.md。
# 合并 ch01 的所有 segment 对话
cat segments/dialogue/ch01_sec*.md > dialogue/ch01_dialogue.md
**布布**：对话内容 / **一二**：对话内容，每行一句，行间空一行# 对比原文和对话的行数
raw_lines=$(wc -l < chapters/ch01_raw.txt)
dia_lines=$(wc -l < dialogue/ch01_dialogue.md)
echo "原文: ${raw_lines} 行 → 对话: ${dia_lines} 行"
# 检查对话中是否遗漏章节（原文有5章，对话至少应有5段对应内容）
raw_chapters=$(grep -c '第.*章' chapters/ch01_raw.txt)
echo "原文章节数: ${raw_chapters}"
# 检查是否有偷懒总结的迹象
echo "对话最后20行:"
tail -20 dialogue/ch01_dialogue.md
如果对话最后20行出现了"总结一下"、"快速过一遍"、"这里就不详细讲了"等词汇，说明 Agent 在敷衍，需要重新生成。
章节信息 JSON 文件格式如下：
[
{"title": "第一章 白色的拉布拉多犬", "start_text": "很久很久以前，我就梦想着有一只属于自己的狗"},
{"title": "第二章 梦想储蓄罐和梦想相册", "start_text": "吉娅，该起床了"}
]
title：章节标题（应与书中实际标题一致）start_text：章节正文的起始文本（用于定位章节位置）python3 $SKILLS_PATH/pdf2talk/scripts/pdf2talk_post.py input.pdf
自定义语速：
python3 $SKILLS_PATH/pdf2talk/scripts/pdf2talk_post.py input.pdf --bubu-speed 0.7 --yier-speed 0.8
停顿控制参数：
# 调整停顿阈值（超过 0.5s 的停顿会被缩短到 0.2s）
python3 $SKILLS_PATH/pdf2talk/scripts/pdf2talk_post.py input.pdf --max-pause 0.5 --target-pause 0.2
# 调整对话行之间的停顿（默认 0.35s）
python3 $SKILLS_PATH/pdf2talk/scripts/pdf2talk_post.py input.pdf --inter-line-pause 0.4
# 禁用文本拆分（整句合成，可能产生过长停顿）
python3 $SKILLS_PATH/pdf2talk/scripts/pdf2talk_post.py input.pdf --no-split
# 禁用停顿修剪
python3 $SKILLS_PATH/pdf2talk/scripts/pdf2talk_post.py input.pdf --no-trim
轻声词转换是将文本中的"们"、"的"、"什么"等词语转换为更适合 TTS 语音合成的版本。
| 原词 | 转换后 | 说明 |
|---|---|---|
| 们 | 门 | 轻声词 |
| 的 | 得 | 轻声词 |
| 什么 | 什摸 | 轻声词 |
| 东西 | 东溪 | 轻声词 |
| 意思 | 意丝 | 轻声词 |
| 12 | 十二 | 数字转换 |
source /mnt/e/Project/VoiceClone/box2audio-0/venv/bin/activate
python3 -c "
import sys
sys.path.insert(0, '$SKILLS_PATH/pdf2talk/scripts')
from convert_all import convert_all as do_convert_all
# 读取原始文件
with open('input.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read()
# 执行轻声词转换
converted = do_convert_all(text)
# 保存转换后的文件
with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(converted)
print('轻声词转换完成')
"
轻声词转换后的文件保存在 converted/ 目录下，文件名与原始文件相同。
| 角色 | 语音 | 语速 | 身份 |
|---|---|---|---|
| 布布 | bubu_self_introduction.wav | 0.6 | 主持人，提问引导 |
| 一二 | yier_self_introduction.wav | 0.7 | 嘉宾，讲述内容 |
**布布**：大家好，今天我们来聊聊这个有趣的故事。
**一二**：好的，这个故事非常精彩。从前有一座山...
**布布**：后来怎么样了？
**一二**：后来啊，山上来了一个猴子...