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| title: Pdf2audio Fr | |
| emoji: 🔥 | |
| colorFrom: indigo | |
| colorTo: purple | |
| sdk: gradio | |
| sdk_version: 4.44.1 | |
| app_file: app.py | |
| pinned: false | |
| license: apache-2.0 | |
| short_description: version of pdf2audio in french | |
| # Convertisseur PDF en Audio | |
| Cette application Gradio convertit des PDF en podcasts, cours, résumés et plus encore. Elle utilise les modèles GPT d'OpenAI pour la génération de texte. | |
| Pour la génération audio elle utilise la bibliothèque python edge-tts. | |
| ## Fonctionnalités | |
| - Télécharger plusieurs fichiers PDF | |
| - Choisir parmi différents modèles d'instructions (podcast, cours, résumé, etc.) | |
| - Personnaliser la génération de texte et les modèles audio | |
| - Sélectionner différentes voix pour les intervenants | |
| ## Comment utiliser | |
| 1. Télécharger un ou plusieurs fichiers PDF | |
| 2. Sélectionner le modèle d'instruction souhaité | |
| 3. Personnaliser les instructions si nécessaire | |
| 4. Cliquez sur "Générer l'audio" pour créer votre contenu audio | |
| ## Utilisation dans Colab | |
| [](https://colab.research.google.com/github/lamm-mit/PDF2Audio/blob/main/PDF2Audio.ipynb) | |
| ## Exemple audio | |
| <audio controls> | |
| <source src="https://raw.githubusercontent.com/lamm-mit/PDF2Audio/main/SciAgents%20discovery%20summary%20-%20example.mp3" type="audio/mpeg"> | |
| Votre navigateur ne prend pas en charge l'élément audio. | |
| </audio> | |
| ## Remarque | |
| Cette application nécessite une clé API OpenAI pour fonctionner. | |
| ## Crédits | |
| Ce projet a été inspiré et basé sur le code disponible à [https://github.com/knowsuchagency/pdf-to-podcast](https://github.com/knowsuchagency/pdf-to-podcast) et [https://github.com/knowsuchagency/promptic](https://github.com/knowsuchagency/promptic). | |
| Dépôt original GitHub : [lamm-mit/PDF2Audio](https://github.com/lamm-mit/PDF2Audio) | |
| Dépôt de la version traduite en français: [jobpilot/pdf2audio](https://huggingface.co/spaces/jobpilot/pdf2audio) | |
| ```bibtex | |
| @article{ghafarollahi2024sciagentsautomatingscientificdiscovery, | |
| title={SciAgents : Automatisation de la découverte scientifique grâce à la raison graphique intelligente multi-agent}, | |
| author={Alireza Ghafarollahi et Markus J. Buehler}, | |
| year={2024}, | |
| eprint={2409.05556}, | |
| archivePrefix={arXiv}, | |
| primaryClass={cs.AI}, | |
| url={https://arxiv.org/abs/2409.05556}, | |
| } | |
| @article{buehler2024graphreasoning, | |
| title={Accélération de la découverte scientifique avec l'extraction de connaissances génératives, la représentation graphique et la raison graphique intelligente multimodale}, | |
| author={Markus J. Buehler}, | |
| journal={Machine Learning : Science et Technologie}, | |
| year={2024}, | |
| url={http://iopscience.iop.org/article/10.1088/2632-2153/ad7228}, | |
| } | |
| ``` | |