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metadata

title: MeetingNotes AI
emoji: 📝
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colorTo: indigo
sdk: gradio
app_file: app.py
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MeetingNotes AI

But : Uploader un audio (ou coller un transcript) et obtenir :

• ✅ Un résumé clair
• 🧱 des points d'action (Action items)
• 🧩 les décisions prises
• 🗂️ un fichier minutes.md à partager

Tech

• Transcription : faster-whisper (implémentation rapide de Whisper, CPU/GPU)
• Résumé : facebook/bart-large-cnn
• Extraction actions/décisions : google/flan-t5-large
• Interface : Gradio

Installation (local)

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate         # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
# (Optionnel) installez ffmpeg si besoin d'audio :
# macOS: brew install ffmpeg
# Ubuntu/Debian: sudo apt-get install -y ffmpeg
python app.py

Déploiement Hugging Face Spaces (recommandé)

1. Créez un Space (SDK: Gradio, visibilité: Public).
2. Uploadez tous les fichiers de ce dossier.
3. Attendez la fin du build (il lit requirements.txt).
4. Testez: chargez un .mp3/.wav ou collez un transcript.

Structure

MeetingNotes_AI/
├─ app.py                   # UI Gradio
├─ nlp_utils.py             # Transcription + résumé + extraction actions/décisions
├─ requirements.txt
├─ PROMPTS.md               # Prompts et log d'utilisation d'outils
├─ CITATIONS.md             # Paquets et modèles utilisés
├─ USER_GUIDE_FR.md         # Guide utilisateur détaillé (FR)
├─ DEMO_SCRIPT_FR.md        # Script vidéo ≤ 5 min (FR)
├─ data/
│  └─ sample_transcript.txt
└─ outputs/                 # minutes.md généré

Licence

MIT — 2025