AudioNotes

Audionotizen

Audio und Video zum strukturierten Notizensystem basierend auf FunASR und Qwen2

Es kann den Inhalt von Audio- und Videoinhalten schnell extrahieren und ein großes Modell aufrufen, um ihn zum einfachen und schnellen Lesen in einer strukturierten Markdown-Notiz zu organisieren.

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

Qwen2: https://ollama.com/library/qwen2

Effektanzeige

Audio- und Videoerkennung und -sortierung

Sprechen Sie mit Audio- und Videoinhalten

Wie zu verwenden

① Installieren Sie Ollama

Laden Sie das dem System entsprechende Ollama-Installationspaket herunter und installieren Sie es.

https://ollama.com/download

② Modell ziehen

Als Beispiel nehme ich阿里的千问2 7b https://ollama.com/library/qwen2

ollama pull qwen2:7b

③ Bereitstellungsdienste

Es gibt zwei Bereitstellungsmethoden: Die eine ist die Bereitstellung mit Docker und die andere die lokale Bereitstellung.

Docker-Bereitstellung (empfohlen)?

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

Besuchen Sie nach dem Start von Docker http://localhost:15433/

Das Anmeldekonto lautet admin und das Passwort lautet admin (kann in der Datei docker-compose.yml geändert werden).

Lokale Bereitstellung?

Eine zugängliche PostgreSQL-Datenbank ist erforderlich

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

Benennen Sie .env.example in .env um und ändern Sie relevante Konfigurationsinformationen

chainlit run main.py

Nachdem der Dienst gestartet wurde, besuchen Sie http://localhost:8000/

Das Anmeldekonto ist admin und das Passwort ist admin (kann in der .env-Datei geändert werden)