Аудиозаметки

Аудио и видео в структурированную систему заметок на базе FunASR и Qwen2.

Он может быстро извлекать содержимое аудио и видео и вызывать большую модель, чтобы организовать ее в структурированную заметку с уценкой для легкого и быстрого чтения.

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

Квен2: https://ollama.com/library/qwen2

Отображение эффектов

Распознавание и сортировка аудио и видео

Общайтесь с аудио и видео контентом

Как использовать

① Установить Олламу

Загрузите соответствующий системе установочный пакет Ollama и установите его.

https://ollama.com/download

② Тянущая модель

В качестве примера я беру阿里的千问2 7b https://ollama.com/library/qwen2

ollama pull qwen2:7b

③ Услуги по развертыванию

Существует два метода развертывания: один — с помощью Docker, другой — локально.

Развертывание Docker (рекомендуется)?

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

После запуска докера посетите http://localhost:15433/.

Учетная запись для входа — admin, а пароль — admin (можно изменить в файле docker-compose.yml).

Локальное развертывание?

Требуется доступная база данных PostgreSQL.

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

Переименуйте .env.example в .env и измените соответствующую информацию о конфигурации.