AudioNotes

オーディオノート

FunASR と Qwen2 に基づく構造化されたメモ作成システムへのオーディオとビデオ

オーディオとビデオのコンテンツをすばやく抽出し、大規模なモデルを呼び出して構造化されたマークダウン ノートに編成して、簡単かつ迅速に読むことができます。

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

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

エフェクト表示

音声とビデオの認識と分類

オーディオおよびビデオ コンテンツに話しかける

使用方法

①Ollamaをインストールする

システムに対応する Ollama インストール パッケージをダウンロードしてインストールします。

https://ollama.com/download

②プルモデル

阿里的千问2 7b例に挙げます https://ollama.com/library/qwen2

ollama pull qwen2:7b

③ 導入サービス

デプロイ方法は 2 つあり、1 つは Docker を使用してデプロイする方法、もう 1 つはローカルにデプロイする方法です。

Docker のデプロイメント (推奨)?

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

Docker が起動したら、http://localhost:15433/ にアクセスします。

ログイン アカウントは admin、パスワードは admin (docker-compose.yml ファイルで変更可能)

ローカル展開?

アクセス可能なpostgresqlデータベースが必要です

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

.env.exampleの名前を.envに変更し、関連する構成情報を変更します。

chainlit run main.py

サービスが開始されたら、http://localhost:8000/ にアクセスします。

ログイン アカウントは admin、パスワードは admin (.env ファイルで変更可能)