AudioNotes: FunASR와 Qwen2 기반 오디오/비디오를 구조화된 노트로 변환하는 시스템 136

AudioNotes는 FunASR와 Qwen2 기반으로 구축된 오디오비디오를 구조화된 노트로 변환하는 오픈소스 시스템으로, 오디오 및 비디오 내용을 빠르게 추출하고 대규모 언어 모델을 호출하여 정리함으로써 구조화된 마크다운 노트를 생성하여 빠르고 편리한 읽기를 가능하게 합니다.

사용 방법은 다음과 같습니다:

1. 환경 준비

시작하기 전에 컴퓨터에 Docker와 Ollama가 설치되어 있는지 확인하세요. Ollama는 머신러닝 모델을 관리하고 실행하는 데 사용되는 도구입니다.

2. 프로젝트 클론

Git 명령어를 사용하여 AudioNotes 프로젝트를 로컬로 클론합니다:

git clone https://github.com/harry0703/AudioNotes.git

3. 의존성 설치

프로젝트 디렉터리로 이동하여 필요한 의존성을 설치하세요. 일반적으로 설치 방법은 README 파일에 제공됩니다.

4. 서비스 배포

Docker를 사용하여 AudioNotes 서비스를 배포합니다. 다음 명령어로 서비스를 시작할 수 있습니다:

docker-compose up

이렇게 하면 필요한 모든 서비스가 시작되어 정상적으로 작동할 수 있도록 보장합니다.

5. 모델을 사용한 내용 추출

서비스가 실행되면 API 또는 명령줄 도구를 통해 오디오 및 비디오 파일을 AudioNotes에 업로드할 수 있습니다. 프로젝트는 다양한 오디오 및 비디오 형식을 지원하므로 파일이 요구 사항을 충족하는지 확인하세요.

6. Markdown 노트 생성

오디오 및 비디오 내용이 추출되면 AudioNotes는 대규모 언어 모델을 호출하여 정리하고 구조화된 Markdown 노트를 생성합니다. 이 노트에는 핵심 정보와 요점이 포함되어 있어 빠르고 쉽게 읽고 이해할 수 있습니다.

7. 노트 확인 및 편집

생성된 Markdown 노트는 Markdown 형식을 지원하는 모든 텍스트 에디터에서 열어 편집할 수 있습니다. 필요에 따라 노트 내용을 추가로 수정하고 개선할 수 있습니다.

설치 완료 후 효과는 다음과 같습니다:

위 단계를 통해 AudioNotes 프로젝트를 효율적으로 사용하여 오디오 및 비디오 내용을 추출하고 구조화된 Markdown 노트로 정리함으로써 학습 및 작업 효율성을 높일 수 있습니다.

GitHub:https://github.com/harry0703/AudioNotes