The Blend

Description

Nous avons développé une application de radio qui écoute l'utilisateur, comprend ses exigences et, à l'aide du NLP, des LLM Gemini et d'un algorithme de recommandation de titres, crée une expérience d'écoute radio personnalisée.

Nous avons utilisé Flutter pour développer l'application destinée aux utilisateurs, qui communique avec un serveur développé avec Express. Ce serveur Express est chargé de recevoir l'invite, de la tokeniser, de générer un mix personnalisé et de l'envoyer à l'utilisateur dans les meilleurs délais. Le serveur Express communique avec un autre serveur développé à l'aide de Flask. Le microservice Flask gère l'extraction de données, la génération de script pour les liens à l'aide de Gemini et l'humanisation du script à l'aide de la synthèse vocale Eleven Labs. Les deux serveurs partagent une base de données MongoDB.

Gemini utilise les données extraites et plusieurs autres paramètres, tels que l'heure de la journée et l'humeur, pour générer un script pour le lien qui doit être prononcé par le RJ. Ce script est ensuite envoyé à l'API TTS Eleven Labs pour générer des données vocales. Les données vocales sont traitées pour créer un lien final adapté spécifiquement à l'utilisateur.