AudioNotes

ملاحظات صوتية

الصوت والفيديو لنظام تدوين الملاحظات المنظم القائم على FunASR وQwen2

يمكنه استخراج محتوى الصوت والفيديو بسرعة، واستدعاء نموذج كبير لتنظيمه في ملاحظة منظمة لقراءة سهلة وسريعة.

FunASR: https://github.com/modelscope/FunASR

كوين2: https://ollama.com/library/qwen2

عرض التأثير

التعرف على الصوت والفيديو وفرزهما

التحدث إلى محتوى الصوت والفيديو

كيفية الاستخدام

① قم بتثبيت أولاما

قم بتنزيل حزمة تثبيت Ollama المطابقة للنظام وقم بتثبيتها.

https://olma.com/download

② نموذج السحب

سأأخذ阿里的千问2 7b كمثال https://olma.com/library/qwen2

ollama pull qwen2:7b

③ خدمات النشر

هناك طريقتان للنشر، إحداهما للنشر باستخدام Docker والأخرى للنشر محليًا.

نشر عامل ميناء (مستحسن)؟

curl -fsSL https://github.com/harry0703/AudioNotes/raw/main/docker-compose.yml -o docker-compose.yml
docker-compose up

بعد بدء تشغيل عامل الإرساء، قم بزيارة http://localhost:15433/

حساب تسجيل الدخول هو admin وكلمة المرور هي admin (يمكن تعديلها في ملف docker-compose.yml)

النشر المحلي؟

مطلوب قاعدة بيانات Postgresql يمكن الوصول إليها

conda create -n AudioNotes python=3.10 -y
conda activate AudioNotes
git clone https://github.com/harry0703/AudioNotes.git
cd AudioNotes
pip install -r requirements.txt

أعد تسمية .env.example إلى .env وقم بتعديل معلومات التكوين ذات الصلة

chainlit run main.py

بعد بدء الخدمة، قم بزيارة http://localhost:8000/

حساب تسجيل الدخول هو admin وكلمة المرور هي admin (يمكن تعديلها في ملف .env)