• 2023/11/28
  • 作成
• 2023/12/06
  • AudioDataのDurationをミリ秒から秒に変更
  • 15分で音声を分割
  • 0.2s以下の音声を削除
• 2023/12/11
  • 10分で音声を分割
  • 0.3s以下の音声を削除
  • GPT4からGPT3.5に切り替え
  • finish_reasonが"length"なのに切り上げてしまう問題を解消
  • whisperのprompt入れ忘れ解消
  • クライアントが入力した事前情報は、keywordにしてpromptへ流すことにした
  • 音声を分割した場合は直前の音声情報もkeywordにしてpromptへ流すことにした
• 2023/12/17
  • 命名の変更
• 2023/12/18
  • なんちゃって話者識別（mfcc + k-means）の実装
• 2023/12/19
  • taskにidを追加
  • log出力の削減（文字起こしをなくした）
  • logにtask idを出力
  • transcriptionのstart, endを修正
  • バグ修正
• 2023/12/21
  • なんちゃって話者識別の精度が低いので停止
  • 発話者数は継続して収集しておく
  • whisper apiを叩いたあとに30秒の待機（回数制限対策）
• 2023/12/22
  • プロンプトの改善、few-shot learningの導入

media_to_summary は指定されたディレクトリを監視して，動画ファイルが投稿されたら音声データの抽出・文字起こしをした上で，要約を行うモジュール．作者はMS Forms上に動画と要約の条件を入力するフォームを作成して， このモジュールで動画を変換した．ファイルの移動や作成にはPowerAutomateを使用している．
モジュールでは，

• 動画からの音声抽出（ffmpeg）
• 音声の分割（pydub）
• 分割された音声の文字起こし（whisper）
• 文字起こしの要約（GPT）

を行う．

To install media_to_summary_prod, follow these steps:

1. Clone the repository: git clone https://github.com/yourusername/media_to_summary_prod.git
2. Navigate to the project directory: cd media_to_summary_prod
3. Install the required packages: pip install -r requirements.txt

以下の手順を踏みます．

1. 管理するフォルダを準備

    root_dir
    ├── response ← MS Formsの回答保管
    ├── media ← 動画保管
    └── result ← 要約結果保管
   

2. 環境変数としてOPENAI_API_KEYと，OPENAI_API_WHISPER_KEYを準備．
   （なお，OPENAI_API_WHISPER_KEYはfaster-whisperを使う場合は不要）
3. MS Formsでフォームを準備．
4. モジュール立ち上げ．

   python main.py --root_dir root_dir --num_workers n
   
   root_dirは1.で準備したディレクトリ
   nは並列処理の数(defaultは3)