Транскрибация аудио записи
Аудио-текстовый сервис с GPT
Создание сервиса для обработки аудиозаписей и их анализа с помощью GPT.
Исходные аудиофайлы
Источник данных для сервиса.
Форматы файлов
Поддерживаемые форматы: MP3, WAV, OGG.
Хранение данных
Система хранения файлов: локальная папка, облачное хранилище.
Метаданные
Сбор и хранение информации о файлах: продолжительность, дата создания.
Индексация
Каталогизация аудиофайлов для удобной обработки.
Использование Wisper
Преобразование аудио в текст.
Обработка речи
Использование модели Wisper для преобразования речи в текст.
Языковая поддержка
Поддержка различных языков обрабатываемых Wisper.
Точность распознавания
Оценка качества и точности распознавания.
Постобработка
Корректировка и форматирование распознанного текста.
Интеграция с GPT
Анализ текста с помощью GPT.
Генерация текста
Использование моделей GPT для дополнения и уточнения текста.
Обработка запросов
Создание функций для анализа текстовых запросов.
Персонализация ответов
Адаптация выходных данных модели под конкретного пользователя.
API
Разработка API для взаимодействия с GPT и обработки текстов.
Пользовательский интерфейс
Взаимодействие пользователей с сервисом.
Дизайн интерфейса
Разработка удобного и интуитивно понятного дизайна.
Функционал сервиса
Возможности сервиса для пользователя: загрузка, просмотр, редактирование.
Безопасность
Реализация мер безопасности для защиты данных пользователей.
Обратная связь
Система сбора feedback'а от пользователей для улучшения сервиса.
Установка FastAPI
Установите FastAPI и Uvicorn, который будет использоваться как ASGI сервер. Вы можете сделать это с помощью pip:
# Установите FastAPI и Uvicorn
pip install fastapi[all]
Создание основы
Создайте основной файл, например, main.py
, и импортируйте необходимые модули FastAPI:
# Импорт FastAPI
from fastapi import FastAPI
# Создание экземпляра приложения
app = FastAPI()
Маршрут транскрибации
Добавьте маршрут в ваше FastAPI приложение, который будет обрабатывать запросы на транскрибацию:
# Импорт модулей для файловых операций
from fastapi import UploadFile, File
# Маршрут для транскрибации
@app.post("/transcribe/")
async def transcribe_audio(file: UploadFile = File(...)):
# Здесь будет логика транскрибации аудиофайла
return {"filename": file.filename}
Транскрибация аудио
Интегрируйте библиотеку для распознавания речи в ваш обработчик маршрута, чтобы преобразовать аудио в текст.
# Импорт библиотеки для транскрибации (например, SpeechRecognition)
import speech_recognition as sr
async def transcribe_audio(file: UploadFile = File(...)):
recognizer = sr.Recognizer()
content = await file.read()
# Обработка аудио файла и транскрибация
with sr.AudioFile(content) as source:
audio_data = recognizer.record(source)
text = recognizer.recognize_google(audio_data, language='ru-RU')
return {"transcription": text}
Обратите внимание, чтo вам понадобится сохранить файл на диск перед его использованием с помощью библиотеки распознавания речи.
Обработка ошибок
Добавьте обработку исключений, чтобы управлять ошибками транскрибации:
from fastapi import HTTPException
async def transcribe_audio(file: UploadFile = File(...)):
try:
# Логика транскрибации
except Exception as e:
# В случае ошибки возвращаем информацию об ошибке
raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
Запуск сервера
Запустите ваше FastAPI приложение с помощью Uvicorn:
# Запуск сервера с перезагрузкой на изменения в коде
uvicorn main:app --reload
Тестирование
Откройте браузер и перейдите к документации Swagger UI на `http://127.0.0.1:8000/docs` или Redoc на `http://127.0.0.1:8000/redoc`, чтобы тестировать ваше API и отправлять аудиофайлы для транскрибации.
Развертывание
Рассмотрите вопрос о развертывании вашего сервера на хостинге или облачной платформе, такой как Heroku, чтобы он был доступен в интернете.
# Возможные команды для развертывания могут различаться в зависимости от платформы хостинга
git push heroku main
Современные коммуникационные технологии не стоят на месте, и многие компании стремятся улучшить взаимодействие с клиентами с помощью диалоговых виджетов. Развитие таких виджетов позволяет не только облегчить коммуникацию, но и собирать обратную связь, повышая уровень клиентского сервиса.
Создаваемый виджет должен обладать функциональностью для получения и отправки текстовых сообщений. Удобство использования повысится за счет возможности перемещения виджета в любую часть экрана, а также гибкости в изменении его размеров — пользователь сможет растягивать виджет в разные стороны в зависимости от своих потребностей.
Кроме того, важную роль играет система оценки работы менеджера. После общения с представителем поддержки посетитель сайта должен иметь возможность оценить качество обслуживания. Для этого в виджете предусмотрено специальное окно с формой, где клиенты смогут выставить оценку и, при необходимости, оставить комментарий. Это даст дополнительную информацию для анализа и улучшения сервиса.
Интеграция такого диалогового виджета способствует не только усилению взаимодействия с клиентами, но и помогает в сборе ценной информации об их предпочтениях и удовлетворенности работой службы поддержки. Это ключ к созданию эффективной и востребованной клиентской службы.
напиши тз на разработку диалогового виджета который получает текст, отдает текст. имеет возможность переещаться в рамках экрана, расширяться в разные стороны.Также при ответе от менеджера имеется окно с формой для оценки работы менеджера напиши ве структурировано для развработчика на react/Код не нужен.Но и воды не нужно в тексте.
Техническое задание для виджета
Необходимо разработать диалоговый виджет для встраивания в веб-страницы. Виджет должен уметь принимать текстовые сообщения и отображать ответы. Обязательно наличие функционала для изменения размеров и положения виджета на экране пользователя. Компонент должен быть адаптивным и интуитивно понятным для конечного пользователя.
Виджет должен предоставлять возможность перетаскивания по экрану и изменения размеров в различных направлениях (верх, низ, лево, право). Интерфейс должен содержать чётко видимые элементы управления для этих операций. Элементы управления должны быть интегрированы в дизайн виджета гармонично и не загромождать пространство.
После получения ответа от менеджера, виджет должен предлагать пользователю окно с формой для оценки работы менеджера. Форма должна быть простой и не отвлекать пользователя от основного диалога. Оценка работы должна передаваться на сервер для последующего анализа качества работы менеджеров.
Here, I have provided a structured technical task for a dialog widget based on your description. This format can be used by a developer to understand the requirements and functionalities that need to be built into the widget, without going into coding details.
Разработка диалогового виджета
Необходимо создать виджет, способный принимать текстовые сообщения и предоставлять ответы. Он должен быть адаптируемым к размерам экрана и легко перемещаться в любую точку экрана. Важно, чтобы виджет оставался удобным для пользователя в любом месте веб-страницы.
Интерфейс виджета должен содержать элементы управления для изменения размеров и положения. Эти элементы управления должны быть интегрированы в дизайн таким образом, чтобы не мешать восприятию пользователем основных функций виджета.
После взаимодействия с менеджером через виджет, пользователь должен иметь возможность оценить качество обслуживания через простую форму оценки. Отправленная оценка будет использоваться для анализа и улучшения качества работы менеджеров.
Chat with AI