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Autres articles (105)

  • La file d’attente de SPIPmotion

    28 novembre 2010, par

    Une file d’attente stockée dans la base de donnée
    Lors de son installation, SPIPmotion crée une nouvelle table dans la base de donnée intitulée spip_spipmotion_attentes.
    Cette nouvelle table est constituée des champs suivants : id_spipmotion_attente, l’identifiant numérique unique de la tâche à traiter ; id_document, l’identifiant numérique du document original à encoder ; id_objet l’identifiant unique de l’objet auquel le document encodé devra être attaché automatiquement ; objet, le type d’objet auquel (...)

  • MediaSPIP v0.2

    21 juin 2013, par

    MediaSPIP 0.2 est la première version de MediaSPIP stable.
    Sa date de sortie officielle est le 21 juin 2013 et est annoncée ici.
    Le fichier zip ici présent contient uniquement les sources de MediaSPIP en version standalone.
    Comme pour la version précédente, il est nécessaire d’installer manuellement l’ensemble des dépendances logicielles sur le serveur.
    Si vous souhaitez utiliser cette archive pour une installation en mode ferme, il vous faudra également procéder à d’autres modifications (...)

  • Mise à disposition des fichiers

    14 avril 2011, par

    Par défaut, lors de son initialisation, MediaSPIP ne permet pas aux visiteurs de télécharger les fichiers qu’ils soient originaux ou le résultat de leur transformation ou encodage. Il permet uniquement de les visualiser.
    Cependant, il est possible et facile d’autoriser les visiteurs à avoir accès à ces documents et ce sous différentes formes.
    Tout cela se passe dans la page de configuration du squelette. Il vous faut aller dans l’espace d’administration du canal, et choisir dans la navigation (...)

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  • Streaming ffmpeg from fifo file starts only when i close the fifo file

    23 juin 2022, par tamirg

    Im starting an ffmpeg process, where the input is a FIFO file i created.
Im writing some data in a loop to the FIFO file, but the ffmpeg process doesn't start streaming until one of the two happens :

    


      

    1. i'm closing the file

      2. 


    2. iv'e written a certain amount of data. after a while of writing, the ffmpeg process starts streaming. The more data i write, the faster it starts running. (im writing a chunk of data on each loop, if i just duplicate those chunks times 100, it starts much faster).

      3. 


    


    What can be the reason for that ? Is there a minimum of data required for the ffmpeg process to start streaming ? How can i "force" it to start, without closing the FIFO file after writing ?

    


  • How can I convert WebM file to WebP file with transparency ?

    24 août 2020, par c-an

    I tried it with ffmpeg.

    


    ffmpeg input.webm output.webp


    


    input.webm contains transparent background and But the alpha channel becomes white in webp. I think that means alpha channel doesn't come together.

    


    I extracted frames with this command :

    


    ffmpeg -i input.xxx -c:v libwebp output_%03d.webp


    


    And it also gives me webp files with white background.

    


    How can I convert it properly with alpha channel ? OR should I convert it from other format(extension) ?

    


  • Speech recognition with python-telegram-bot without downloading an audio file

    25 juin 2022, par linz

    I'm developing a telegram bot in which the user sends a voice message, the bot transcribes it and sends back what was said in text.
For that I am using the python-telegram-bot library and the speech_recognition library with the google engine.
My problem is, the voice messages sent by the users are .mp3, however in order to transcribe them i need to convert them to .wav. In order to do that I have to download the file sent to the bot.
Is there a way to avoid that ? I understand this is not an efficient and a safe way to do this since many active users at once will result in race conditions and takes a lot of space.

    


    
def voice_handler(update, context):
    bot = context.bot
    file = bot.getFile(update.message.voice.file_id)
    file.download('voice.mp3')
    filename = "voice.wav"
    
    # convert mp3 to wav file
    subprocess.call(['ffmpeg', '-i', 'voice.mp3',
                         'voice.wav', '-y'])

    # initialize the recognizer
    r = sr.Recognizer()
    
    # open the file
    with sr.AudioFile(filename) as source:
    
        # listen for the data (load audio to memory)
        audio_data = r.record(source)
        # recognize (convert from speech to text)
        text = r.recognize_google(audio_data, language='ar-AR')
        
        
def main() -> None:
    updater.dispatcher.add_handler(MessageHandler(Filters.voice, voice_handler)) 



    


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