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Autres articles (95)

  • MediaSPIP 0.1 Beta version

    25 avril 2011, par

    MediaSPIP 0.1 beta is the first version of MediaSPIP proclaimed as "usable".
    The zip file provided here only contains the sources of MediaSPIP in its standalone version.
    To get a working installation, you must manually install all-software dependencies on the server.
    If you want to use this archive for an installation in "farm mode", you will also need to proceed to other manual (...)

  • Multilang : améliorer l’interface pour les blocs multilingues

    18 février 2011, par

    Multilang est un plugin supplémentaire qui n’est pas activé par défaut lors de l’initialisation de MediaSPIP.
    Après son activation, une préconfiguration est mise en place automatiquement par MediaSPIP init permettant à la nouvelle fonctionnalité d’être automatiquement opérationnelle. Il n’est donc pas obligatoire de passer par une étape de configuration pour cela.

  • ANNEXE : Les plugins utilisés spécifiquement pour la ferme

    5 mars 2010, par

    Le site central/maître de la ferme a besoin d’utiliser plusieurs plugins supplémentaires vis à vis des canaux pour son bon fonctionnement. le plugin Gestion de la mutualisation ; le plugin inscription3 pour gérer les inscriptions et les demandes de création d’instance de mutualisation dès l’inscription des utilisateurs ; le plugin verifier qui fournit une API de vérification des champs (utilisé par inscription3) ; le plugin champs extras v2 nécessité par inscription3 (...)

Sur d’autres sites (5234)

  • aacenc : Fix target bitrate for twoloop quantiser search

    4 mai 2013, par Claudio Freire
    aacenc : Fix target bitrate for twoloop quantiser search
    

    This fixes a case where multichannel bitrate isn’t accurately
    targetted by psy model alone, never achieving the target bitrate.

    Signed-off-by : Martin Storsjö <martin@martin.st>

    • [DBH] libavcodec/aaccoder.c
  • Converting WebM audio to mp3 using ffmpeg and Rails

    30 avril 2021, par Garrett Bodley

    I created an online step sequencer and want to add functionality so that users can record the audio and save it as an mp3 on their local machine. I've been able to use the WebAudioAPI to record the sound generated in the browser window and send it to my Rails backend as a WebM blob. I am attempting to incorporate ffmpeg using the Streamio gem.

    &#xA;

    How do I convert that blob to mp3 ? I'm planning on making a Recording model that belongs_to :user and has_one_attached :audio. I imagine I should use a before_save callback to process the blob ? What's confusing to me is that it seems streamio creates a new copy of the file when transcoding. How do I convert the blob to mp3 in place ?

    &#xA;

    I've seen some posts where people call ffmpeg using system("ffmpeg code goes here") but I don't really understand how to grab the output so that ActiveStorage can link the resulting file to my models and whatnot.

    &#xA;

    To add complexity to all of this is that I ultimately want to host this publicly and store the audio in a Cloudinary folder, which I imagine would change the process quite a bit. As you can tell I'm a bit confused as to how best to approach this problem. Any help would be greatly appreciated !

    &#xA;

  • Extracting audio from video using fluent-ffmpeg

    12 mars, par Idi Favour

    Im trying to extract the audio from a video, an error is occuring&#xA;Error converting file : Error : ffmpeg exited with code 234 : Error opening output file ./src/videos/output-audio.mp3.&#xA;Error opening output files : Invalid argument

    &#xA;

    I use this same directory for my video compression that runs before this one and it works.

    &#xA;

    ffmpeg()&#xA;  .input(url)&#xA;  .audioChannels(0)&#xA;  .format("mp3")&#xA;  .output("./src/videos/output-audio.mp3")&#xA;  .on("error", (err) => console.error(`Error converting file: ${err}`))&#xA;  .on("end", async () => {&#xA;    console.log("audio transcripts");&#xA;   &#xA;    const stream = fs.createReadStream("./src/videos/output-audio.mp3");&#xA;    const transcription = await openai.audio.transcriptions.create({&#xA;      file: stream,&#xA;      model: "whisper-1",&#xA;      response_format: "verbose_json",&#xA;      timestamp_granularities: ["word"],&#xA;    });&#xA;    transcripts = transcription.text;&#xA;    console.log(transcription.text);&#xA;  })&#xA;  .run();&#xA;

    &#xA;