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
Transformer Based Korean Sentence Spacing Corrector

TKOrrector Transformer Based Korean Sentence Spacing Corrector License Summary This solution is made available under Apache 2 license. See the LICENSE

Paul Hyung Yuel Kim 3 Apr 18, 2022
Code for EMNLP 2021 main conference paper "Text AutoAugment: Learning Compositional Augmentation Policy for Text Classification"

Code for EMNLP 2021 main conference paper "Text AutoAugment: Learning Compositional Augmentation Policy for Text Classification"

LancoPKU 105 Jan 03, 2023
Finetune gpt-2 in google colab

gpt-2-colab finetune gpt-2 in google colab sample result (117M) from retraining on A Tale of Two Cities by Charles Di

212 Jan 02, 2023
Summarization module based on KoBART

KoBART-summarization Install KoBART pip install git+https://github.com/SKT-AI/KoBART#egg=kobart Requirements pytorch==1.7.0 transformers==4.0.0 pytor

seujung hwan, Jung 148 Dec 28, 2022
1 Jun 28, 2022
Some embedding layer implementation using ivy library

ivy-manual-embeddings Some embedding layer implementation using ivy library. Just for fun. It is based on NYCTaxiFare dataset from kaggle (cut down to

Ishtiaq Hussain 2 Feb 10, 2022
XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding

Introduction XLNet is a new unsupervised language representation learning method based on a novel generalized permutation language modeling objective.

Zihang Dai 6k Jan 07, 2023
Neural network sequence labeling model

Sequence labeler This is a neural network sequence labeling system. Given a sequence of tokens, it will learn to assign labels to each token. Can be u

Marek Rei 250 Nov 03, 2022
This is the code for the EMNLP 2021 paper AEDA: An Easier Data Augmentation Technique for Text Classification

The baseline code is for EDA: Easy Data Augmentation techniques for boosting performance on text classification tasks

Akbar Karimi 81 Dec 09, 2022
Code and datasets for our paper "PTR: Prompt Tuning with Rules for Text Classification"

PTR Code and datasets for our paper "PTR: Prompt Tuning with Rules for Text Classification" If you use the code, please cite the following paper: @art

THUNLP 118 Dec 30, 2022
Code for CodeT5: a new code-aware pre-trained encoder-decoder model.

CodeT5: Identifier-aware Unified Pre-trained Encoder-Decoder Models for Code Understanding and Generation This is the official PyTorch implementation

Salesforce 564 Jan 08, 2023
Repository for Graph2Pix: A Graph-Based Image to Image Translation Framework

Graph2Pix: A Graph-Based Image to Image Translation Framework Installation Install the dependencies in env.yml $ conda env create -f env.yml $ conda a

18 Nov 17, 2022
Toy example of an applied ML pipeline for me to experiment with MLOps tools.

Toy Machine Learning Pipeline Table of Contents About Getting Started ML task description and evaluation procedure Dataset description Repository stru

Shreya Shankar 190 Dec 21, 2022
Chatbot with Pytorch, Python & Nextjs

Installation Instructions Make sure that you have Python 3, gcc, venv, and pip installed. Clone the repository $ git clone https://github.com/sahr

Rohit Sah 0 Dec 11, 2022
Uncomplete archive of files from the European Nopsled Team

European Nopsled CTF Archive This is an archive of collected material from various Capture the Flag competitions that the European Nopsled team played

European Nopsled 4 Nov 24, 2021
ELECTRA: Pre-training Text Encoders as Discriminators Rather Than Generators

ELECTRA Introduction ELECTRA is a method for self-supervised language representation learning. It can be used to pre-train transformer networks using

Google Research 2.1k Dec 28, 2022
Pytorch NLP library based on FastAI

Quick NLP Quick NLP is a deep learning nlp library inspired by the fast.ai library It follows the same api as fastai and extends it allowing for quick

Agis pof 283 Nov 21, 2022
A python package to fine-tune transformer-based models for named entity recognition (NER).

nerblackbox A python package to fine-tune transformer-based language models for named entity recognition (NER). Resources Source Code: https://github.

Felix Stollenwerk 13 Jul 30, 2022
MicBot - MicBot uses Google Translate to speak everyone's chat messages

MicBot MicBot uses Google Translate to speak everyone's chat messages. It can al

2 Mar 09, 2022