Speach Recognitions

Overview

easy_meeting

photo_2021-10-20 12 07 05

Добро пожаловать в интерфейс сервиса автопротоколирования совещаний Easy Meeting.

Website - http://cf5c-62-192-251-83.ngrok.io/

Принципиально данный сервис можно разделить на три основных и два дополнительных шага.

К основным шагам относится:
💁 Загрузка файла в сервис;
💁 Обработка файла;
💁 Редактирование и сохранение.

Дополнительные шаги включают в себя:
🧐 Получение саммари текста
🤓 Возможность задать вопросы к тексту (возможность поиска по ключевым словам)

Первым этапом работы сервиса является загрузка в него исходного файла. Сервис Easy Meeting может принимать файл из 2-х источников: Загрузить файлы с устройства; Вставить ссылку с YouTube. Во время загрузки файла вам не нужно думать о его формате. Данный сервис работает со всеми форматами (видео/аудио).

01

Для того чтобы загрузить файл с компьютера, необходимо нажать на кнопку “Загрузить файл с устройства”, после чего появится возможность выбрать файл с диска.

02

Если у вас есть ссылка на YouTube, то выберите пункт “Укажите ссылку на YouTube”, после чего вставьте необходимую ссылку в поле.

03

Ожидайте загрузку файла.

04

После того как вы выбрали один из методов загрузки файла и загрузили его в сервис Easy Meeting, вы увидите надпись “Данные загружены! Теперь можно приступить к извлечению файла”.

Чтобы начать обработку файла и извлечение текста из аудио, нажмите кнопку “Обработать”. Начнется обработка файла, вы увидите прогресс бар, в котором будет отражено время выполнения алгоритма преобразования речи в текст.

12

После того как прогресс бар будет заполнен на 100% , появится сообщение “Текст распознан! Теперь его можно посмотреть и при необходимости отредактировать”.

Ниже вы увидите окошко, в котором будет весь распознанный текст с возможностью его редактирования.

07

Когда закончите с редактированием, то ниже данного окошка появятся две кнопки: “Скачать аудио” и “Скачать распознанный текст”.

Также в нашем сервисе предусмотрены две дополнительные функции:

  1. Функция суммаризации текста
  2. Q&A с текстом 💁

08

Для того чтобы получить краткое описание всей конференции и не читать все страницы, вы можете получить выжимку, нажав на кнопку “Получить краткое содержание”, в результате наш алгоритм предложит вам сжатую версию конференции, которой вы сможете ознакомиться с основными тезисами любой встречи.

09

Вторая не менее важная дополнительная функция доступна в интерфейсе в левой части экрана и появляется только после обработки аудио и получения полной версии текста. В данной функции вы сможете задать вопрос по тексту.

11

Например, если вы пропустили совещание и не знаете, шла ли речь о вас или нет 🤓 🙈 вы можете спросить у нейронной сети, что говорили про (конечно) Ивана Ивановича Иванова.

После того как файл обработан и все необходимые файлы скачаны, вы можете проделать эту процедуру еще раз. Для этого просто вернитесь к первому шагу выбора файла.

В связи с ограниченными ресурсами hardware, оптимальное время работы алгоритмов:

Из расчёта записи в 1 час.

  1. Загрузка файла ~2 минут
  2. Обработка файла и получение транскрибации ~ 5 минут
  3. Суммаризация текста ~ 3 минуты
  4. Q&A ~ 1-2 минуты

Для локального запуска необходимо в корневой директории проекта создать папку "models"
В нее поместить файлы находящиеся в папке models на облаке:
https://drive.google.com/drive/folders/1Bkzutf6FJf7Qm05GEf9C6Dmd05wBzjjk?usp=sharing

Далее запустить в cmd:
pip install -r requirements.txt
streamlit run app_run.py

Все глобальные переменные для моделей изменяются в config.py

Спасибо! Надеемся, вам понравился наш быстрый и удобный сервис Easy Meeting!

С уважением,
команда Teenage Mutant Ninja Turtles (TMNT)

10

Owner
Maksim
Maksim
Code for CVPR 2021 paper: Revamping Cross-Modal Recipe Retrieval with Hierarchical Transformers and Self-supervised Learning

Revamping Cross-Modal Recipe Retrieval with Hierarchical Transformers and Self-supervised Learning This is the PyTorch companion code for the paper: A

Amazon 69 Jan 03, 2023
This is a MD5 password/passphrase brute force tool

CROWES-PASS-CRACK-TOOl This is a MD5 password/passphrase brute force tool How to install: Do 'git clone https://github.com/CROW31/CROWES-PASS-CRACK-TO

9 Mar 02, 2022
Natural language computational chemistry command line interface.

nlcc Install pip install nlcc Must have Open-AI Codex key: export OPENAI_API_KEY=your key here then nlcc key bindings ctrl-w copy to clipboard (Note

Andrew White 37 Dec 14, 2022
A natural language modeling framework based on PyTorch

Overview PyText is a deep-learning based NLP modeling framework built on PyTorch. PyText addresses the often-conflicting requirements of enabling rapi

Facebook Research 6.4k Dec 27, 2022
Pipelines de datos, 2021.

Este repo ilustra un proceso sencillo de automatización de transformación y modelado de datos, a través de un pipeline utilizando Luigi. Stack princip

Rodolfo Ferro 8 May 19, 2022
PyABSA - Open & Efficient for Framework for Aspect-based Sentiment Analysis

PyABSA - Open & Efficient for Framework for Aspect-based Sentiment Analysis

YangHeng 567 Jan 07, 2023
[KBS] Aspect-based sentiment analysis via affective knowledge enhanced graph convolutional networks

#Sentic GCN Introduction This repository was used in our paper: Aspect-Based Sentiment Analysis via Affective Knowledge Enhanced Graph Convolutional N

Akuchi 35 Nov 16, 2022
Saptak Bhoumik 14 May 24, 2022
Data loaders and abstractions for text and NLP

torchtext This repository consists of: torchtext.data: Generic data loaders, abstractions, and iterators for text (including vocabulary and word vecto

3.2k Dec 30, 2022
Entity Disambiguation as text extraction (ACL 2022)

ExtEnD: Extractive Entity Disambiguation This repository contains the code of ExtEnD: Extractive Entity Disambiguation, a novel approach to Entity Dis

Sapienza NLP group 121 Jan 03, 2023
Tool to add main subject to items on Wikidata using a WMFs CirrusSearch for named entity recognition or a manually supplied list of QIDs

ItemSubjector Tool made to add main subject statements to items based on the title using a home-brewed CirrusSearch-based Named Entity Recognition alg

Dennis Priskorn 9 Nov 17, 2022
Bu Chatbot, Konya Bilim Merkezi Yen için tasarlanmış olan bir projedir.

chatbot Bu Chatbot, Konya Bilim Merkezi Yeni Ufuklar Sergisi için 2021 Yılında tasarlanmış olan bir projedir. Chatbot Python ortamında yazılmıştır. Sö

Emre Özkul 1 Feb 23, 2022
VoiceFixer VoiceFixer is a framework for general speech restoration.

VoiceFixer VoiceFixer is a framework for general speech restoration. We aim at the restoration of severly degraded speech and historical speech. Paper

Leo 174 Jan 06, 2023
[ICLR 2021 Spotlight] Pytorch implementation for "Long-tailed Recognition by Routing Diverse Distribution-Aware Experts."

RIDE: Long-tailed Recognition by Routing Diverse Distribution-Aware Experts. by Xudong Wang, Long Lian, Zhongqi Miao, Ziwei Liu and Stella X. Yu at UC

Xudong (Frank) Wang 205 Dec 16, 2022
Samantha, A covid-19 information bot which will provide basic information about this pandemic in form of conversation.

Covid-19-BOT Samantha, A covid-19 information bot which will provide basic information about this pandemic in form of conversation. This bot uses torc

Neeraj Majhi 2 Nov 05, 2021
BMInf (Big Model Inference) is a low-resource inference package for large-scale pretrained language models (PLMs).

BMInf (Big Model Inference) is a low-resource inference package for large-scale pretrained language models (PLMs).

OpenBMB 377 Jan 02, 2023
This repository contains the codes for LipGAN. LipGAN was published as a part of the paper titled "Towards Automatic Face-to-Face Translation".

LipGAN Generate realistic talking faces for any human speech and face identity. [Paper] | [Project Page] | [Demonstration Video] Important Update: A n

Rudrabha Mukhopadhyay 438 Dec 31, 2022
NLP Overview

NLP-Overview Introduction The field of NPL encompasses a variety of topics which involve the computational processing and understanding of human langu

PeterPham 1 Jan 13, 2022
Sequence modeling benchmarks and temporal convolutional networks

Sequence Modeling Benchmarks and Temporal Convolutional Networks (TCN) This repository contains the experiments done in the work An Empirical Evaluati

CMU Locus Lab 3.5k Jan 03, 2023
EdiTTS: Score-based Editing for Controllable Text-to-Speech

Official implementation of EdiTTS: Score-based Editing for Controllable Text-to-Speech

Neosapience 99 Jan 02, 2023