聲藏不漏 - 基於 AI 語音技術之多語者互動分析平台

Unsaycret 是一個整合語音轉錄、聲紋識別與語意分析的綜合平台。本專案包含後端 API 服務與前端視覺化介面，旨在提供高效的會議記錄與語者分析解決方案。

專案結構

本專案由兩個主要部分組成：

• Unsaycret-API: 後端服務，基於 FastAPI，負責語音處理、聲紋識別與資料庫管理。（詳細說明）
• Unsaycret-Web: 前端介面，基於 Vue 3 + Vite，提供使用者操作介面。（詳細說明）

系統需求

在開始安裝之前，請確保您的系統滿足以下要求：

• 作業系統: Linux, Windows, macOS
• Python: 3.10.11 或 3.12.11
• Node.js: v18+
• Docker: 必須安裝並啟動 (用於 Weaviate 向量資料庫)

安裝與啟動教學

請依照以下步驟依序完成安裝與啟動。

第一步：環境準備

1. 安裝 Python 建議使用 3.10.11 以上版本。

2. 安裝 Docker 請至 Docker 官網 下載並安裝 Docker Desktop。安裝後請啟動 Docker。

第二步：啟動後端服務 (Unsaycret-API)

1. 進入後端目錄

   cd Unsaycret-API

2. 建立虛擬環境

   python -m venv .venv
   source .venv/bin/activate  # Windows 使用 .venv\Scripts\activate

3. 安裝依賴套件

   pip install -r requirements-base.txt
   pip install -r requirements-gpu.txt

   注意：如果您的電腦沒有獨立顯卡，請安裝 requirements-cpu.txt，不要安裝 requirements-gpu.txt。

4. 設定環境變數 複製範例設定檔並依需求修改：

   cp .env.example .env
   # Windows 使用者請用: copy .env.example .env

5. 啟動 Docker 服務 (Weaviate)

   docker-compose up -d

6. 啟動後端 API

   python main.py

   成功啟動後，API 文件可於 http://localhost:8000/docs 存取。

第三步：AI 功能設定 (可選)

本系統內建 AI 智慧助手功能（摘要、問答）。此步驟為可選，若不需要 AI 功能可直接跳過，不影響其他功能運作。

1. 進入前端目錄 Unsaycret-Web。
2. 複製範例設定檔：
   • Mac/Linux: cp .env.example .env
   • Windows: copy .env.example .env
3. 編輯 .env 檔案，填入您的 API Key：

   VITE_OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
   VITE_OPENAI_MODEL=gpt-4o-mini

第四步：啟動前端介面 (Unsaycret-Web)

1. 開啟新的終端機視窗，進入前端目錄

   cd Unsaycret-Web

2. 安裝依賴套件

   npm install
   

3. 啟動開發伺服器

   npm run dev

   成功啟動後，請瀏覽終端機顯示的網址 (通常為 http://localhost:5173)。

使用指南

1. 首頁儀表板

   • 進入前端頁面後，您可以看到系統。

2. 語音轉錄

   • 點擊「上傳音檔」或「開始錄音」。
   • 系統會自動進行語者分離與文字轉錄。

3. 語者管理

   • 在轉錄結果中，您可以編輯語者名稱。
   • 系統會自動學習並建立聲紋庫。

4. 場合管理

   • 系統會紀錄文字稿，方便後續檢索。

5. AI 智慧助手

   • 使用內建的 AI 功能進行會議摘要與問答。

開發者工具

• Weaviate 工具: 位於 Unsaycret-API/weaviate_tools，提供資料庫維護腳本。
• API 文件: 啟動後端後訪問 http://localhost:8000/docs。

外部連線設定 (External Access)

如果您希望讓其他設備（如手機、平板或其他電腦）存取本系統，最簡單快速的方式是使用 Cloudflare Tunnel 建立臨時通道。

由於本系統包含前端與後端，兩者都需要能被外部存取：

1. 建立後端通道：

   • 在後端終端機執行：cloudflared tunnel --url http://localhost:8000
   • 複製產生的 URL (例如 https://backend-api.trycloudflare.com)。

2. 設定前端連接後端：

   • 開啟 Unsaycret-Web/src/config/api.ts。
   • 將 BASE_URL 修改為上一步取得的後端通道 URL：

     const BASE_URL = "https://backend-api.trycloudflare.com"; // 替換為您的後端 URL

3. 建立前端通道：

   • 在前端終端機執行：cloudflared tunnel --url http://localhost:5173
   • 複製產生的 URL (例如 https://frontend-app.trycloudflare.com)。

4. 開始使用：

   • 現在您可以使用任何設備的瀏覽器，連線到前端通道 URL (https://frontend-app.trycloudflare.com) 即可使用完整功能。

常見問題

Q: 安裝依賴時發生錯誤？ A: 請確認您的 Python 版本是否正確，以及是否已安裝必要的系統編譯工具。

Q: Docker 無法啟動？ A: 請確認 Docker Desktop 是否已開啟，且連接埠 8080 未被佔用。

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版本歷史

• 2025-12-02: 更新 Weaviate 磁碟使用量閾值，避免資料庫過早唯讀鎖定。
• 2025-11-28: 修正依賴設定檔缺失問題，並修復前端安全性漏洞。
• 2025-11-28: 專案首次發布 (整合原前端與後端專案，並完成程式碼重構與優化)。