个人感觉点明读书可以增加一个 AI 分角色的功能。具体实现逻辑是：1、客户端层通过用户点击的章节数，判断用户是否点击阅读。如果用户点击阅读，那么先将整本书的当前章节发送给 AI 随便一个 AI 都行。分析出角色以后，让 AI 打印一个角色分配表，然后拿到本地来，根据自己配置的声音池，自动分配声音。2、客户端层声音池允许用户随机选择一个引擎或者一个内置声音作为抽象声音，用于自动分配角色使用，根据角色分配表分配的角色不参与旁白阅读。3、除分配的声音外，用户还可以像原来多角色朗读那样，选择三个角色随机分配声音，只是自动分配角色的优势在于，它不会把旁白的内容拿去给对话的声音朗读，也不会出现男变女或者女变男的现象。4、开始阅读后，基于特定的规则，如正则表达式，判断当前是否为对话内容。如果是，根据角色分配表匹配对应的角色，交给对应声音朗读。其余内容由旁白朗读。目前点明读书默认根据双引号来匹配是否对话内容，但是很显然这个匹配不是很精确，通过正则表达式匹配当前文本中是否存在双引号是容易出问题的，因为双引号的用途有很多。因此正则我们不能直接这么用，需要进行前向匹配和后向匹配。其中前向匹配表示说话者说话之前的最后一个关键词，后向匹配表示说话者说完后的第一个关键词，无论前项还是后项，每个关键词以｜或_隔开。举例：：前向匹配
个人感觉点明读书可以增加一个 AI 分角色的功能。具体实现逻辑是：1、客户端层通过用户点击的章节数，判断用户是否点击阅读。如果用户点击阅读，那么先将整本书的当前章节发送给 AI 随便一个 AI 都行。分析出角色以后，让 AI 打印一个角色分配表，然后拿到本地来，根据自己配置的声音池，自动分配声音。2、客户端层声音池允许用户随机选择一个引擎或者一个内置声音作为抽象声音，用于自动分配角色使用，根据角色分配表分配的角色不参与旁白阅读。3、除分配的声音外，用户还可以像原来多角色朗读那样，选择三个角色随机分配声音，只是自动分配角色的优势在于，它不会把旁白的内容拿去给对话的声音朗读，也不会出现男变女或者女变男的现象。4、开始阅读后，基于特定的规则，如正则表达式，判断当前是否为对话内容。如果是，根据角色分配表匹配对应的角色，交给对应声音朗读。其余内容由旁白朗读。目前点明读书默认根据双引号来匹配是否对话内容，但是很显然这个匹配不是很精确，通过正则表达式匹配当前文本中是否存在双引号是容易出问题的，因为双引号的用途有很多。因此正则我们不能直接这么用，需要进行前向匹配和后向匹配。其中前向匹配表示说话者说话之前的最后一个关键词，后向匹配表示说话者说完后的第一个关键词，无论前项还是后项，每个关键词以｜或_隔开。举例：：前向匹配
说|说到|问到|他说|他问|坐不住了|呵到|骂到|咒骂到|小声说|大声说……可以自行往后添加更多规则。
后向匹配
说完|话音刚落|话音未落|说罢……可自行添加更多规则。