Real-time communication (RTC) is a new standard that expands the Web browsing model. Today the largest share of Internet traffic is related to real-time content sharing. During the COVID-19 pandemic, video conferencing services became the main tools to enable most social and professional human activities. Specifically, the goal of this research thesis was to analyse and design a bot capable of connecting headless to a videoconferencing session and downloading each participant’s A/V streams in small chunks, separately from each other. In addition, our work involved using the downloaded .wav files as input for a pre-trained STT model.
La comunicazione in tempo reale (RTC) è un nuovo standard che amplia il modello di navigazione sul Web. Oggi la maggior parte del traffico Internet è legata alla condivisione di contenuti in tempo reale. Durante la pandemia COVID-19, i servizi di videoconferenza sono diventati gli strumenti principali per consentire la maggior parte delle attività umane sociali e professionali. In particolare, l'obiettivo di questa tesi di ricerca è stato quello di analizzare e progettare un bot in grado di connettersi in modalità headless a una sessione di videoconferenza e di scaricare i flussi A/V di ciascun partecipante in piccole porzioni, separatamente l'uno dall'altro. Inoltre, il nostro lavoro prevedeva l'utilizzo dei file .wav scaricati come input per un modello STT pre-addestrato.
STUDIO E PROGETTAZIONE DI UN BOT PER SISTEMI DI VIDEOCONFERENZA BASATI SU WEBRTC
di LEO, STEFANO
2021/2022
Abstract
Real-time communication (RTC) is a new standard that expands the Web browsing model. Today the largest share of Internet traffic is related to real-time content sharing. During the COVID-19 pandemic, video conferencing services became the main tools to enable most social and professional human activities. Specifically, the goal of this research thesis was to analyse and design a bot capable of connecting headless to a videoconferencing session and downloading each participant’s A/V streams in small chunks, separately from each other. In addition, our work involved using the downloaded .wav files as input for a pre-trained STT model.I documenti in UNITESI sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
https://hdl.handle.net/20.500.14253/80846