Trang Ánh Nam

 Mình viết rõ từng phần: CPU / RAM / GPU / VRAM / PSU. ✅ 1. CẤU HÌNH TỐI THIỂU (chạy được – chậm) Dành cho video ngắn (<10 phút) CPU: Intel Core i5-8400 hoặc Ryzen 5 2600 (6 cores trở lên) RAM: 16GB (bắt buộc) GPU: NVIDIA GTX 1060 6GB hoặc RTX 2060 6GB VRAM: 6GB (tối thiểu) PSU (nguồn): 500W – 550W chuẩn 80+ Bronze 👉 WhisperX + RVC chạy được, nhưng không real-time , xử lý video dài sẽ khá lâu. ✅ 2. CẤU HÌNH KHUYẾN NGHỊ (chạy nhanh, ổn định) Dành cho video dài 20–60 phút CPU: Intel i5-12400 / i5-13400 hoặc Ryzen 5 5600 / 5600X RAM: 32GB GPU: RTX 3060 12GB (khuyến nghị nhất) hoặc RTX 4060 8GB hoặc RTX 2070 Super 8GB VRAM: 8–12GB PSU: 650W – 700W 80+ Bronze / Gold 👉 Bộ này chạy WhisperX rất nhanh, RVC ngon, VideoDubber export video trơn mượt. ✅ 3. CẤU HÌNH LÝ TƯỞNG (pro – xử lý phim dài 1–3 giờ) Dành cho studio / người làm dịch video thường xuyên CPU: Intel i7-12700 / i7-13700 / i7-147...

 Mình chỉ chọn bản open-source tốt nhất , không liên quan đến mấy site thu phí. ✅ 1. HỆ ĐIỀU HÀNH – miễn phí Ubuntu (WSL2) Tên đầy đủ chính xác: Ubuntu Không phải “Ubuntu Pro”, không phải “Ubuntu Advantage”. ✅ 2. DRIVER & GPU – miễn phí NVIDIA GPU Driver (bản thường) Không phải “NVIDIA Cloud Gaming / Enterprise / Omniverse” (có phí). Chỉ cài driver NVIDIA tiêu chuẩn. WSL2 sẽ tự dùng CUDA miễn phí. ✅ 3. CÁC THƯ VIỆN & CÔNG CỤ HỖ TRỢ – miễn phí Bạn sẽ cài từ Ubuntu: Python 3 FFmpeg Git Miniconda (hoàn toàn miễn phí) ✅ 4. NHẬN DIỆN GIỌNG NÓI (STT) + TÁCH TỪNG NHÂN VẬT WhisperX (open-source) Repository chính xác: github.com/m-bain/whisperX Đây là bản: ✔ Miễn phí ✔ Tách người nói (speaker diarization) ✔ Nhận diện giọng nam/nữ/già/trẻ ✔ Rất chuẩn để dịch & lồng tiếng ❌ KHÔNG dùng bản Whisper API (phải trả tiền) ❌ KHÔNG dùng Whisper từ web dịch vụ ✅ 5. CLONE GIỌNG / TẠO GIỌNG NHÂN VẬT RVC – Retrieval Based Voice Conversion Re...

 Mình sẽ đi chậm – dễ hiểu – có thứ tự – đúng những thứ cần cài , không thừa. ✅ PHẦN 1 — Chuẩn bị trên Windows B1. Bật WSL2 Mở PowerShell (Run as Administrator) Chạy: wsl --install Nó sẽ tự bật: Virtual Machine Platform Windows Subsystem for Linux WSL2 backend 📌 Sau khi chạy xong, restart Windows . B2. Cài Ubuntu trong WSL Sau khi restart, mở PowerShell và chạy: wsl --install -d Ubuntu Lần đầu mở Ubuntu → nó yêu cầu tạo username + password. B3. Cài NVIDIA GPU Driver (bắt buộc để chạy AI) Tải NVIDIA Driver mới nhất (Studio hoặc Game Ready): 👉 Tìm “NVIDIA driver 551+” trên trang Nvidia (mình không đưa link để tránh vi phạm) Cài đặt như driver bình thường. 📌 Sau khi cài xong, WSL2 sẽ tự có CUDA qua “WSL CUDA Bridge” → không cần cài CUDA thủ công. B4. Kiểm tra WSL có nhận GPU chưa Mở Ubuntu (WSL) rồi chạy: nvidia-smi Nếu thấy tên GPU (RTX 3060, 3070…) → OK. ✅ PHẦN 2 — Cài môi trường AI trong Ubuntu (WSL2) B5. Update Ubuntu sudo a...

 phân biệt từng nhân vật (male/female/old/young), giọng giống video gốc nhất có thể. Mình sẽ cho: kiến trúc tổng quan, các thành phần mã nguồn mở khuyến nghị, luồng xử lý chi tiết, gợi ý công nghệ cho voice-cloning / voice-conversion, UI (Gradio) skeleton, yêu cầu phần cứng và lộ trình triển khai (MVP → nâng cấp). Bạn có thể triển khai luôn theo bước này. 1) Mục tiêu hệ thống (brief) Input: file video (có thể nhiều nhân vật, có tiếng chồng chéo). Output: video mới với audio được dịch sang ngôn ngữ đích và lồng tiếng thay cho từng nhân vật, giữ phong cách/giai điệu/gender/age gần với gốc. Yêu cầu: open-source, có web UI (Gradio), hỗ trợ nhiều giọng, chất lượng cao. 2) Kiến trúc tổng quan (pipeline) Extract audio từ video (ffmpeg). Preprocess : downmix, normalize, sample rate (16k/24k/48k tuỳ model). Voice Activity Detection (VAD) để tách đoạn lời (Silero VAD hoặc WebRTC VAD). Speaker Diarization → phân đoạn theo người nói, gán nhãn speaker X, có timestamp...

  ✅ 1. Pyannote.audio — Open Source tốt nhất License: MIT + CC-BY 4.0 (model pre-trained miễn phí) Dùng rộng rãi nhất trong giới AI audio. Nhận diện speaker cực chuẩn. Có phiên bản tích hợp WhisperX. 👉 100% open-source. ✅ 2. WhisperX — Open Source (sử dụng Pyannote cho diarization) License: MIT Kết hợp Whisper để transcribe và Pyannote để tách người nói. Tạo ra file SRT/VTT/JSON theo từng speaker. 👉 Tốt nhất để đưa vào VideoDubber , vì output sạch và chia speaker chuẩn. ✅ 3. NVIDIA NeMo Speech Diarization License: Apache 2.0 (open-source) Có module: Voice Activity Detection Speaker Embedding Clustering Chạy cực nhanh trên GPU. 👉 Open-source hoàn toàn , nhưng cần máy có NVIDIA. ✅ 4. SpeechBrain (Toolkit open source) License: Apache 2.0 Có mô hình diarization: VAD Speaker embedding (x-vector) Clustering Độ chính xác khá tốt nhưng không mạnh bằng Pyannote. ⭐ Open-source tốt nhất cho bạn (xếp hạng) Hạn...

  Dưới đây là phương pháp   tối ưu nhất   để tích hợp Speaker Diarization vào VideoDubber, kèm code chi tiết và best practices: 🏆  PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU: Kết hợp WhisperX + PyAnnote python # video_dubber_with_diarization.py import torch import whisperx import numpy as np from pyannote . audio import Pipeline import json from pathlib import Path import subprocess import warnings warnings . filterwarnings ( "ignore" ) class AdvancedVideoDubber : """VideoDubber tích hợp diarization nâng cao""" def __init__ ( self , config ) : self . config = config self . device = "cuda" if torch . cuda . is_available ( ) else "cpu" self . compute_type = "float16" if self . device == "cuda" else "int8" # Khởi tạo models self . whisper_model = None self . diarization_model = None self . align_model = Non...