'commit'

AI/T1_Start.py

@@ -11,11 +11,11 @@ if __name__ == '__main__':
     # 3、将转换完成的WAV上传到阿里云
 
     # 4、调用阿里云的语音识别API，将wav文件转成文字
-    audio_url = "https://ylt.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/HuangHai/123.wav"
+    #audio_url = "https://ylt.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/HuangHai/123.wav"
-    ShiBie(audio_url, Path("识别结果.txt"))
+    #ShiBie(audio_url, Path("识别结果.txt"))
     # 2.5元一小时，本音频文件45分钟，约2元
 
     # 6、生成总结
-    # input_file = Path(r"D:\dsWork\QingLong\AI\音频文本.txt")
+    input_file = Path(r"D:\dsWork\QingLong\AI\音频文本.txt")
-    # output_file = Path(r"D:\dsWork\QingLong\AI\分析结果.txt")
+    output_file = Path(r"D:\dsWork\QingLong\AI\分析结果.txt")
-    # analyzer_action(input_file, output_file)
+    analyzer_action(input_file, output_file)

AI/T3_TextSummarize.py

@@ -135,15 +135,12 @@ class ContentAnalyzer:
             return False, f"文件处理失败: {str(e)}"
 
 
-def main():
+def analyzer_action(input_file,output_file):
     print("\n" + "=" * 50)
     print("  🚀 长春云校视频课程智能打标记系统  ".center(50, "✨"))
     print("=" * 50)
 
     analyzer = ContentAnalyzer(initial_timeout=300)  # 显式设置初始超时
-    input_file = Path(r"D:\dsWork\QingLong\AI\音频文本.txt")
-    output_file = Path(r"D:\dsWork\QingLong\AI\分析结果.txt")
-
     success, result = analyzer.analyze_file(input_file, output_file)
 
     print("\n" + "=" * 50)
@@ -154,6 +151,3 @@ def main():
         print(f"❌ 分析失败：{result}")
     print("=" * 50)
 
-
-if __name__ == '__main__':
-    main()