1. Aufnahme von Sprachaudios: Die Anwendung ermöglicht es Benutzern, Sprachaufnahmen zu machen.
2. Transkription von Audios: Die aufgenommenen Sprachaudios werden automatisch transkribiert und der Text wird extrahiert.
3. Frage-Antwort-Service: Basierend auf dem transkribierten Text kann der Benutzer Fragen stellen und die Anwendung generiert eine Antwort mithilfe der OpenAI GPT-3-Technologie.
4. Datenbankintegration: Die Anwendung speichert die aufgenommenen Audios und die dazugehörigen transkribierten Texte in einer SQLite-Datenbank.
5. Garbage Collector: Die Anwendung enthält einen Garbage Collector, der regelmäßig ältere Audiodateien und Textdateien aus dem Speicher löscht.

1. Klonen Sie das Repository auf Ihren lokalen Computer.
2. Stellen Sie sicher, dass Python und die erforderlichen Abhängigkeiten installiert sind. Verwenden Sie dazu den Befehl pip install -r requirements.txt.
3. Starten Sie die Anwendung, indem Sie den Befehl python main.py ausführen.
4. Öffnen Sie einen Webbrowser und navigieren Sie zur URL http://127.0.0.1:5000.
5. Nehmen Sie eine Sprachaufnahme auf, indem Sie auf den entsprechenden Button klicken.
6. Die Anwendung transkribiert automatisch das aufgenommene Audio und zeigt den transkribierten Text an.
7. Überprüfen Sie den transkribierten Text und korrigieren Sie ihn gegebenenfalls, falls erforderlich.
8. Sende sie den Text ab in dem sie auf "Absenden" drücken.

Dieses Projekt enthält Unit-Tests, um die Funktionalität der Anwendung zu überprüfen. Die Unit-Tests werden mithilfe des Python-Test-Frameworks unittest ausgeführt.

Dieser Test überprüft die Funktion cleanup_log_file. Zunächst wird eine Test-Log-Datei mit einer Größe von 2 MB und 10 Einträgen erstellt. Anschließend wird die Aufräumfunktion aufgerufen, um die Log-Datei auf eine maximale Größe von 1 MB und maximal 5 Einträge zu begrenzen. Der Test überprüft dann, ob die Log-Datei tatsächlich aufgeräumt wurde, indem überprüft wird, ob die Datei noch vorhanden ist (os.path.isfile(log_file_path)).

Dieser Test überprüft die Funktion cleanup_temporary_files. Zuerst werden temporäre Testdateien im "output"-Ordner erstellt. Der Test überprüft dann, ob die Testdateien erfolgreich gelöscht wurden, indem überprüft wird, ob alle Dateien gelöscht wurden (len(remaining_files) sollte 0 sein). Vor dem Löschen werden die Dateien noch überprüft, ob sie existieren (os.path.exists(file)). Die temporären Testdateien werden dann gelöscht, um den Testzustand sauber zu halten.

Dieser Test überprüft den Aufruf der Indexroute '/'. Es wird der Statuscode der Antwort überprüft, um sicherzustellen, dass die Seite erfolgreich geladen wurde.

Dieser Test überprüft den Aufruf der Transcribe-Route '/transcribe'. Es wird der Statuscode der Antwort überprüft, um sicherzustellen, dass die Anfrage erfolgreich verarbeitet wurde. Außerdem wird der Content-Type der Antwort überprüft, um sicherzustellen, dass die richtigen Daten zurückgegeben wurden.

Dieser Test überprüft den Aufruf der Correct-Route '/correct' mit JSON-Daten. Es wird der Statuscode der Antwort überprüft, um sicherzustellen, dass die Anfrage erfolgreich verarbeitet wurde. Außerdem wird der Content-Type der Antwort überprüft, um sicherzustellen, dass die richtigen Daten zurückgegeben wurden. Es wird auch überprüft, ob das JSON-Datenfeld 'response' in der Antwort vorhanden ist und ob der Datentyp von 'response' ein String ist.

Dieser Test überprüft das Einfügen eines Benutzers in die Datenbank. Es wird ein Benutzer mit einem Namen und einer E-Mail-Adresse erstellt und in die Datenbank eingefügt. Anschließend wird überprüft, ob der Benutzer erfolgreich in der Datenbank gespeichert wurde.

Dieser Test überprüft das Einfügen einer Aufnahme in die Datenbank. Es wird eine Aufnahmedatei mit einem Audiodateinamen und einem Textdateinamen erstellt und in die Datenbank eingefügt. Anschließend wird überprüft, ob die Aufnahme erfolgreich in der Datenbank gespeichert wurde.

Die Testfälle verwenden die Assertions von unittest, um die erwarteten Ergebnisse zu überprüfen.

Stellen Sie sicher, dass Sie die erforderlichen Abhängigkeiten und die richtige Umgebung eingerichtet haben, um die Tests erfolgreich auszuführen.

Um die Tests auszuführen, stellen Sie sicher, dass Sie die erforderlichen Abhängigkeiten installiert haben und folgen Sie den nachstehenden Schritten:

1. Navigieren Sie zum Wurzelverzeichnis des Projekts.
2. Öffnen Sie ein Terminal oder eine Befehlszeile.
3. Geben Sie den folgenden Befehl ein, um die Tests auszuführen:

python -m unittest utittest_app.py

1. Python 3.x
2. Flask
3. PyAudio
4. SpeechRecognition
5. OpenAI Python

Die record_audio()-Funktion ermöglicht die Aufnahme von Audio mithilfe des PyAudio-Moduls. Sie definiert die Audioeinstellungen wie Chunkgröße, Sampleformat, Anzahl der Kanäle und Abtastrate. Die Aufnahme dauert eine bestimmte Zeit und die aufgezeichneten Frames werden in einer Liste gespeichert. Anschließend wird das aufgenommene Audio in einer Wave-Datei gespeichert.

Die transcribe_audio(output_filename, text_file)-Funktion verwendet das SpeechRecognition-Modul, um das aufgenommene Audio zu transkribieren. Sie öffnet die Wave-Datei zum Lesen, liest die Audiodaten und erkennt die Sprache des Audios. Falls eine Sprache erkannt wird, wird das Audio in Text transkribiert und der transkribierte Text wird ausgegeben. Der transkribierte Text wird auch in einer Textdatei gespeichert.

Die audio.py-Datei bietet Fehlerbehandlung für verschiedene Szenarien, wie das Fehlen eines Mikrofons oder Fehler bei der Spracherkennung. Sie enthält auch Funktionen zur Bereinigung des Speichers, um Ressourcen freizugeben.

Diese Funktionalität ermöglicht es Benutzern, Spracheingaben aufzuzeichnen und in Text umzuwandeln, was nützlich sein kann, um Audioinhalte zu transkribieren oder Sprachbefehle zu verarbeiten.

Hinweis: Die Verwendung der audio.py-Funktionen erfordert die Installation der erforderlichen Python-Module wie PyAudio und SpeechRecognition.

In diesem Projekt werden Bilder verwendet, um das visuelle Design zu unterstützen. Aufgrund der Dateigrößenbeschränkung des Repositories können die Bilder nicht direkt hier abgelegt werden. Sie müssen die Bilder manuell einfügen (sie können eigene bilder als Hintergrund verwenden) und in den entsprechenden Ordnern platzieren, um das Projekt korrekt auszuführen.

Folgende Bilder werden verwendet:

• Hintergrundvideo: Das Hintergrundvideo wird im HTML-Code referenziert. Um das Video anzuzeigen, platzieren Sie es im Ordner "static" und aktualisieren Sie den Dateipfad im HTML-Code.

In der HTML-Datei (index.html) finden Sie die entsprechenden Stellen, an denen die Bilder referenziert werden. Passen Sie die Dateipfade entsprechend an, um sicherzustellen, dass die Bilder korrekt angezeigt werden.

Bitte beachten Sie, dass die Ordnerstruktur und die Dateinamen beibehalten werden sollten, um die Konsistenz des Projekts zu gewährleisten.

Dieses Projekt wurde im Rahmen eines Abschlussprojekts erstellt. Bitte beachten Sie, dass die OpenAI GPT-3-Technologie kostenpflichtig ist und die Nutzung der API-Schlüssel zu Kosten führen kann.

Lizenz Dieses Projekt ist unter der MIT-Lizenz lizenziert.

Wenn Sie Fragen oder Probleme mit dem Projekt haben, kontaktieren Sie mich bitte Nicht! ;))

Vielen Dank für Ihr Interesse an Voice-GPT! Chris & Alex