Система реферування та семантичного аналізу відеоконтенту на основі мовних моделей
Вантажиться...
Дата
2026
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломну роботу виконано на 66 сторінках. Робота містить 10 ілюстрацій, 5 таблиць, 20 джерел у переліку посилань, 1 додаток.
Мета роботи — розробка веб-застосунку для автоматизованої обробки аудіо- та відеоматеріалів, який забезпечує транскрипцію мовлення з таймкодами та генерацію структурованого конспекту українською мовою на основі великих мовних моделей.
Підходи і засоби розробки: метод автоматичного розпізнавання мовлення (ASR) на основі моделей сімейства Whisper у реалізації whisper.cpp; поділ аудіо на частини з перекриттям (overlap) для обробки довгих файлів; генерація структурованого конспекту за допомогою великих мовних моделей (LLM) через Chat Completions API; мова програмування Python; фреймворк FastAPI для серверної частини та REST API; бібліотеки Pydantic для валідації схем, httpx для HTTP-взаємодії, ffmpeg і ffprobe для медіаобробки; клієнтська частина на React із використанням Vite та TypeScript; СУБД SQLite для збереження стану задач; розгортання за допомогою Docker Compose.
Опис
Ключові слова
автоматична транскрипція, розпізнавання мовлення, ASR, Whisper, whisper.cpp, великі мовні моделі, LLM, генерація конспектів, вебзастосунок, FastAPI, React, Docker, Python, ffmpeg, SQLite, automatic transcription, speech recognition, ASR, Whisper, whisper.cpp, large language models, LLM, summary generation, web application
Бібліографічний опис
Дениско, В. М. Система реферування та семантичного аналізу відеоконтенту на основі мовних моделей : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп’ютерні науки / Дениско Віталій Миколайович. – Київ, 2026. – 66 с.