- Verifica se há um novo podcast do programa "O É da Coisa" no YouTube e baixa o audio
- Extrai os comerciais
- Gera um MP3 com correção de volumes
- Serve o arquivo por feed de podcast na rede local
- ffmpeg versão 3 (https://www.ffmpeg.org/) (de preferência no PATH)
- Python 3.6 (https://www.python.org/) -> Pro raspberrypi prefira o berryconda (https://github.com/jjhelmus/berryconda)
- No Arch Linux precisei instalar o tkinter também: pacman -S tk
- Crie um ambiente virtual
python3.6 -m venv /caminho/pro/seu/ambiente
- Carregue seu ambiente
source /caminho/pro/seu/ambiente/bin/activate
- Instalar os pacotes
pip install -r requirements.txt
- Compilar o modelo a partir dos dados (O compilador vai gerar o arquivo novo_modelo_treinado.pkl)
python treinador.py
- Gerar o arquivo .env e editar as variáveis de sistema de acordo com seu ambiente (instruções no próprio arquivo - vide abaixo)
cp .env.example .env
- Baixar, extrair audio, converter, compactar e atualizar feed:
python main.py
- Servir o feed RSS do podcast:
python serve.py
- Enjoy :)
Verifique o próprio arquivo .env (ou .env.example) para exemplos.
Caminho do arquivo com o modelo de Machine Learning compilado
Pasta de Download do Sistema pra baixar do YouTube
Pasta que será servida com os arquivos do podcast
OBS: Todos os arquivos da pasta serão públicos
PASTA para salvar estatisticas e etc...
O ideal é o ffmpeg estar no PATH do sistema. Se não estiver, informar o caminho completo.
A versão deve ser a 3 ou maior. Algumas versões do linux vem com versão 2. Atualizar pelo apt-get nem sempre funciona.
Recomendo o ppa jonathonf/ffmpeg-3 para usuários Ubuntu ou Linux Mint.
Endereço do servidor na rede. OBS: Configurar o roteador para IP Fixo da Máquina (RaspberryPi)
exemplo: SERVER_END="http://192.168.1.106:8000"
Backend do matplotlib: para rodar num servidor e gerar as imagens de log sem monitor (raspberry pi).
Pasta de arquivos temporários