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
A benchmark for evaluation and comparison of various NLP tasks in Persian language.

Persian NLP Benchmark The repository aims to track existing natural language processing models and evaluate their performance on well-known datasets.

Mofid AI 68 Dec 19, 2022
Telegram bot to auto post messages of one channel in another channel as soon as it is posted, without the forwarded tag.

Channel Auto-Post Bot This bot can send all new messages from one channel, directly to another channel (or group, just in case), without the forwarded

Aditya 128 Dec 29, 2022
PyJPBoatRace: Python-based Japanese boatrace tools 🚤

pyjpboatrace :speedboat: provides you with useful tools for data analysis and auto-betting for boatrace.

5 Oct 29, 2022
Code for the Findings of NAACL 2022(Long Paper): AdapterBias: Parameter-efficient Token-dependent Representation Shift for Adapters in NLP Tasks

AdapterBias: Parameter-efficient Token-dependent Representation Shift for Adapters in NLP Tasks arXiv link: upcoming To be published in Findings of NA

Allen 16 Nov 12, 2022
In this repository we have tested 3 VQA models on the ImageCLEF-2019 dataset.

Med-VQA In this repository we have tested 3 VQA models on the ImageCLEF-2019 dataset. Two of these are made on top of Facebook AI Reasearch's Multi-Mo

Kshitij Ambilduke 8 Apr 14, 2022
One Stop Anomaly Shop: Anomaly detection using two-phase approach: (a) pre-labeling using statistics, Natural Language Processing and static rules; (b) anomaly scoring using supervised and unsupervised machine learning.

One Stop Anomaly Shop (OSAS) Quick start guide Step 1: Get/build the docker image Option 1: Use precompiled image (might not reflect latest changes):

Adobe, Inc. 148 Dec 26, 2022
YACLC - Yet Another Chinese Learner Corpus

汉语学习者文本多维标注数据集YACLC V1.0 中文 | English 汉语学习者文本多维标注数据集(Yet Another Chinese Learner

BLCU-ICALL 47 Dec 15, 2022
KLUE-baseline contains the baseline code for the Korean Language Understanding Evaluation (KLUE) benchmark.

KLUE Baseline Korean(한국어) KLUE-baseline contains the baseline code for the Korean Language Understanding Evaluation (KLUE) benchmark. See our paper fo

74 Dec 13, 2022
A PyTorch implementation of paper "Learning Shared Semantic Space for Speech-to-Text Translation", ACL (Findings) 2021

Chimera: Learning Shared Semantic Space for Speech-to-Text Translation This is a Pytorch implementation for the "Chimera" paper Learning Shared Semant

Chi Han 43 Dec 28, 2022
Named Entity Recognition API used by TEI Publisher

TEI Publisher Named Entity Recognition API This repository contains the API used by TEI Publisher's web-annotation editor to detect entities in the in

e-editiones.org 14 Nov 15, 2022
Use Google's BERT for named entity recognition (CoNLL-2003 as the dataset).

For better performance, you can try NLPGNN, see NLPGNN for more details. BERT-NER Version 2 Use Google's BERT for named entity recognition (CoNLL-2003

Kaiyinzhou 1.2k Dec 26, 2022
customer care chatbot made with Rasa Open Source.

Customer Care Bot Customer care bot for ecomm company which can solve faq and chitchat with users, can contact directly to team. 🛠 Features Basic E-c

Dishant Gandhi 23 Oct 27, 2022
A Chinese to English Neural Model Translation Project

ZH-EN NMT Chinese to English Neural Machine Translation This project is inspired by Stanford's CS224N NMT Project Dataset used in this project: News C

Zhenbang Feng 29 Nov 26, 2022
The following links explain a bit the idea of semantic search and how search mechanisms work by doing retrieve and rerank

Main Idea The following links explain a bit the idea of semantic search and how search mechanisms work by doing retrieve and rerank Semantic Search Re

Sergio Arnaud Gomez 2 Jan 28, 2022
Blue Brain text mining toolbox for semantic search and structured information extraction

Blue Brain Search Source Code DOI Data & Models DOI Documentation Latest Release Python Versions License Build Status Static Typing Code Style Securit

The Blue Brain Project 29 Dec 01, 2022
Guide to using pre-trained large language models of source code

Large Models of Source Code I occasionally train and publicly release large neural language models on programs, including PolyCoder. Here, I describe

Vincent Hellendoorn 947 Dec 28, 2022
A NLP program: tokenize method, PoS Tagging with deep learning

IRIS NLP SYSTEM A NLP program: tokenize method, PoS Tagging with deep learning Report Bug · Request Feature Table of Contents About The Project Built

Zakaria 7 Dec 13, 2022
InferSent sentence embeddings

InferSent InferSent is a sentence embeddings method that provides semantic representations for English sentences. It is trained on natural language in

Facebook Research 2.2k Dec 27, 2022
Module for automatic summarization of text documents and HTML pages.

Automatic text summarizer Simple library and command line utility for extracting summary from HTML pages or plain texts. The package also contains sim

Mišo Belica 3k Jan 08, 2023
Voice Assistant inspired by Google Assistant, Cortana, Alexa, Siri, ...

author: @shival_gupta VoiceAI This program is an example of a simple virtual assitant It will listen to you and do accordingly It will begin with wish

Shival Gupta 1 Jan 06, 2022