Analyseur de Transcriptions

Solution tout-en-un pour transformer vos vidéos YouTube en documentation structurée. Cet outil combine :

• 🎥 Téléchargement automatique de vidéos YouTube
• 🎙️ Transcription audio de haute qualité avec Whisper
• 🤖 Analyse intelligente du texte avec des modèles IA
• 📚 Génération de documentation claire et structurée
• 🇫🇷 Optimisation complète pour le français

🚀 Fonctionnalités

• Téléchargement de vidéos YouTube en audio
• Transcription audio en texte avec Whisper
• Analyse de transcriptions avec différents moteurs (Basic, OpenAI, Hugging Face)
• Génération automatique de résumés
• Extraction intelligente de sections
• Support multilingue (optimisé pour le français)

📋 Prérequis

• Python 3.8 ou supérieur
• pip (gestionnaire de paquets Python)
• ffmpeg (pour le traitement audio)

💻 Installation

1. Clonez le dépôt :

git clone https://github.com/Mayalinep/Transcript-analyzer.git
cd Transcript-analyzer

2. Créez un environnement virtuel :

python -m venv myenv
source myenv/bin/activate  # Sur Linux/Mac
# ou
myenv\Scripts\activate  # Sur Windows

3. Installez le package :

pip install -e ".[huggingface]"  # Installation avec toutes les fonctionnalités

🎯 Utilisation

Le processus se fait en 3 étapes :

1. Télécharger une vidéo YouTube

python src/download_audio.py "URL_YOUTUBE"

Cela télécharge l'audio dans le dossier downloads/

2. Transcrire l'audio

python src/transcribe_audio.py "downloads/nom_du_fichier.wav"

Cela génère la transcription dans le dossier transcriptions/

3. Analyser la transcription

analyze-transcript --analyzer huggingface --debug

Cela crée un fichier Markdown avec l'analyse dans transcriptions/

Options d'analyse disponibles :

• --analyzer : Choisir le moteur d'analyse (par défaut: basic)
  • basic : Analyse simple sans IA
  • huggingface : Utilise des modèles français de Hugging Face
  • openai : Utilise GPT d'OpenAI (nécessite une clé API)
• --debug : Activer les logs détaillés

🔧 Configuration des analyseurs

Hugging Face

• Aucune configuration supplémentaire requise
• Utilise des modèles français par défaut :
  • BART pour les résumés
  • CamemBERT pour la classification

OpenAI (optionnel)

• Nécessite une clé API OpenAI
• Configurez la variable d'environnement :

export OPENAI_API_KEY="votre-clé-api"

📝 Format de sortie

L'analyseur génère un fichier Markdown structuré avec :

• Un résumé global
• Des sections organisées (Introduction, Installation, etc.)
• Une mise en forme optimisée pour la lecture

🤝 Contribution

Les contributions sont les bienvenues ! N'hésitez pas à :

• Signaler des bugs
• Proposer des améliorations
• Soumettre des pull requests

📄 Licence

Ce projet est sous licence Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 (CC BY-NC 4.0). Cela signifie que vous pouvez :

• Partager et modifier le code
• Utiliser le projet pour un usage personnel
• Distribuer vos modifications

Mais vous ne pouvez pas :

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Vous devez :

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