Преобразование PDF в аудиокнигу с помощью Python

Введение

Аудиокниги становятся удобной альтернативой электронным книгам — их можно слушать в дороге, при тренировке или выполнении рутинных задач. Если у вас есть PDF (например, учебник, документация или статья), вы можете автоматически преобразовать его в аудиофайл с помощью простого Python-скрипта.

Здесь представлены все шаги: установка зависимостей, чтение текста из PDF, преобразование текста в речь и сохранение результата в файл. Также рассмотрены возможные подводные камни и альтернативные подходы.

Что понадобится

Устанавливаемые пакеты:

• PyPDF3 — чтение/парсинг PDF (структура страниц, метаданные).
• pdfplumber — надёжный экстрактор текста и таблиц из PDF, удобнее для текстовых слоёв.
• pyttsx3 — локальный TTS (работает без интернета, платформо-зависимые голоса).

Установите пакеты через pip (в командной строке):

pip install PyPDF3 pyttsx3 pdfplumber

Важно: pyttsx3 использует локальные голосовые движки (SAPI5 на Windows, NSSpeechSynthesizer на macOS, espeak на Linux), поэтому качество голоса зависит от платформы и установленных голосов.

Шаг за шагом: пример кода

Импортируем библиотеки:

import PyPDF3
import pyttsx3
import pdfplumber

Откройте PDF и создайте объекты для чтения:

file = 'Lorem.pdf'
book = open(file, 'rb')
pdfReader = PyPDF3.PdfFileReader(book)
pages = pdfReader.numPages

Соберите весь текст из документа с помощью pdfplumber (обычно надёжнее для извлечения текстовых слоёв):

finalText = ""

with pdfplumber.open(file) as pdf:
    for i in range(0, pages):
        page = pdf.pages[i]
        text = page.extract_text()
        if text:
            finalText += text + "\n"

Преобразование в аудиофайл (сохранение):

engine = pyttsx3.init()
engine.save_to_file(finalText, 'lorem.mp3')
engine.runAndWait()

Или воспроизведение в реальном времени без сохранения:

engine = pyttsx3.init()
engine.say(finalText)
engine.runAndWait()

Совет: для больших документов делите текст на блоки (например, по абзацам или по N слов), чтобы избежать проблем с буферизацией и чтобы легче управлять паузами и интонацией.

Детали и полезные настройки

• Настройка голоса и скорости воспроизведения (pyttsx3):

voices = engine.getProperty('voices')
engine.setProperty('voice', voices[0].id)  # поменяйте индекс для выбора другого голоса
engine.setProperty('rate', 150)  # скорость речи в словах в минуту
engine.setProperty('volume', 0.9)  # громкость 0.0-1.0

• Если PDF содержит отсканированные страницы (изображения), pdfplumber и PyPDF3 не вернут текст. В таких случаях потребуется OCR (например, Tesseract via pytesseract).

Альтернативные подходы

• gTTS (Google Text-to-Speech): простая облачная реализация, требует интернета, качественные голоса, бесплатна для небольших задач.
• Коммерческие облачные TTS: Amazon Polly, Google Cloud TTS, Azure TTS — лучшее качество голосов, больше контролируемых параметров (intonation, SSML), платные.
• Использовать только pdfplumber без PyPDF3 для надёжного извлечения текста; PyPDF3 полезен для структурных задач (количество страниц, метаданные).

Когда этот подход не подходит

• PDF представляет собой изображение (сканы) — нужен OCR.
• Требуется высокое качество озвучки с разными голосами или эмоциями — используйте облачные TTS с SSML.
• Нужна массовая обработка с высокой пропускной способностью — локальные TTS могут быть медленнее и ограничены по масштабируемости.

Методология: короткий план разработки

1. Подготовьте окружение и установите зависимости.
2. Прототип: извлеките текст из простого PDF и сгенерируйте MP3.
3. Обработайте ошибки: пустые страницы, None-значения, некорректные символы.
4. Тестирование: сравните длину аудио с оценочной длительностью и проверьте корректность проговаривания спецсимволов.
5. Добавьте опции (выбор голоса, скорость, паузы между абзацами, экспорт в разные форматы).

Чек-лист для ролей

Разработчик:

• Установил зависимости и проверил версии.
• Обработал исключения при чтении файла.
• Разбивает текст на блоки для стабильности TTS.

Тестировщик:

• Проверил преобразование нескольких PDF типов (текстовые, таблицы, сканы).
• Оценил качество речи и неточности в распознавании текста.
• Убедился, что выходной файл создаётся и воспроизводится.

Продакшен-инженер:

• Планирует масштабирование (очереди задач, контейнеризация).
• Оценивает использование облачного TTS при требованиях к качеству.

Критерии приёмки

• Аудиофайл успешно создаётся и сохраняется в указанной папке.
• Текст из PDF совпадает с произнесённым (без критических пропусков).
• Нет необработанных исключений при обычных входных файлах.
• Время генерации адекватно объёму (протестировано на примерных документах).

Тестовые случаи

• Маленький PDF (1–2 страницы) с простым текстом — ожидается корректный MP3.
• PDF с таблицами — текст таблиц извлекается; при необходимости форматируйте перед TTS.
• Отсканированный PDF — ожидается отсутствие текста без OCR; проверка на fallback к OCR.
• Файл с нестандартной кодировкой — проверка на корректное извлечение и замену нечитаемых символов.

Подводные камни и советы по качеству

Важно: pyttsx3 работает локально — если вам нужны разные или более натуральные голоса, рассмотрите облачные решения. Для длинных книг разбивайте текст на главы, добавляйте паузы и управляйте интонацией (если TTS поддерживает SSML).

Примечание: при использовании OCR тщательно проверяйте корректность распознавания — ошибки в OCR напрямую приведут к ошибочной озвучке.

Краткое резюме

Преобразование PDF в аудиокнигу на Python — простая задача с помощью связки pdfplumber + pyttsx3. Для большинства текстовых PDF этого достаточно. Для сканов используйте OCR; для профессионального качества — облачные TTS. Следуйте чек-листу и критериям приёмки, делите большие тексты на блоки и тестируйте на различных типах PDF.

Список полезных команд и ссылок для начала:

• Установка: pip install PyPDF3 pyttsx3 pdfplumber
• OCR (опция): tesseract + pytesseract
• Облачные TTS: Amazon Polly / Google Cloud TTS / Azure TTS

Короткая версия объявления (для соцсетей):

Создайте аудиокнигу из PDF за несколько шагов с помощью Python. Полный пример кода, советы по качеству речи и альтернативы — локальные и облачные TTS.