loading...

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

login
signup