meeting minutes

Générateur automatisé de procès-verbaux de réunion

Description

Ce projet est un outil puissant qui exploite les modèles Whisper ASR et GPT-4 d'OpenAI pour automatiser le processus de génération de procès-verbaux de réunion à partir d'enregistrements audio, ainsi que de résumés de texte et d'extraction de points clés.

Cette application basée sur Python transcrit l'audio, fournit des résumés, extrait les points clés et les actions à entreprendre et effectue une analyse des sentiments.

Exigences

Vous devez avoir une compréhension de base de Python et une clé API OpenAI. Vous pouvez obtenir une clé API ici. Ce projet a été construit en utilisant Python 3.11.5.

Créez un environnement virtuel et installez la configuration requise :

python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install openai
pip install python-docx
pip install python-dotenv

Ajoutez votre clé API OpenAI au fichier .env .

Usage

1. Transcrivez l'audio avec Whisper ASR. Reportez-vous à transcription.py
2. Résumez et analysez la transcription avec GPT-3. Reportez-vous à sentiment_analysis.py
3. Extrayez les points clés et les éléments d’action. Reportez-vous à sentiment_analysis.py
4. Générez des procès-verbaux de réunion. Reportez-vous à meeting_minutes.py
5. Enregistrez le procès-verbal de la réunion sous forme de document Word. Reportez-vous à save_as_docx.py

Optimisation et autres considérations

• Améliorez la précision du modèle Whisper ASR en l'entraînant sur un ensemble de données personnalisé.
• Expérimentez avec une ingénierie rapide pour améliorer les performances du modèle.
• Personnalisez les messages système pour fournir plus de contexte au modèle GPT-4 et obtenir de meilleurs résultats.

Licence

MIT

Références

• API OpenAI