No meu caso, eu empaquei aí porque no link de destino aparentemente é obrigatório ser um A record ( https://prosody.im/doc/dns#srv_records ), mas como todos os meus selfhosts são usando o argo tunnel do cloudflare, todos os meus (sub)domínios são CNAME.
E não consegui achar em nenhum canto alguém falando como rodar um servidor xmpp pelo argo.
Fora que o arquivo sendo rodado tem aparentemente 14,9KB de tamanho.
De qualquer forma, eu também barraria o acesso ao arquivo porque ninguém merece um arquivo .avi em pleno 2024 🙈
Só pra ficar o aviso, apesar da frontend principal estar off, as frontends alternativas ainda estão funcionando:
Apesar do lance de ciclos, pelo que eu entendi, o desgaste dos ciclos quando a bateria está perto de cheia é bem maior que quando a bateria está abaixo dos 80%, por exemplo.
Celular mesmo eu tenho sempre tentado seguir a regra dos 20-80. Colocar pra carregar quando estiver perto dos 20% e tirar da tomada assim que chegar perto dos 80%.
Não sei quão realista são os dados desse accubattery, mas uma recarga de 89~100% deu um desgaste de 0.61 ciclos, enquanto uma recarga de 33~80%, o desgaste teria sido só de 0.17 ciclos.
No meu caso, o que eu tenho feito é descobrir qual é o path que a câmera usa pro onvif e com isso consigo o acesso à stream diretamente pela rede local.
No Windows, tenho usado o ONVIF Device Manager pra tentar descobrir qual o endereço do onvif delas.
Por exemplo, uma desta aqui sem marca do aliexpress (app Hopeway), a stream fica em rtsp://192.168.0.XXX/[HASHDE32CARACTERES]*0, porém só consegui fazer pegar a câmera móvel. As duas fixas do topo não consegui acessar localmente.
Já esta também do aliexpress(app tuya/smartlife) a stream fica em rtsp://192.168.0.XXX/streamtype=0 e as duas lentes ficam no mesmo vídeo, um em cima do outro (1920x2160).
Uma mais antiga que comprei no br, LKW1320lite, app yoosee, a stream fica em rtsp://192.168.0.XXX/onvif1.
Geralmente trocando o número identificador você acessa outras resoluções da câmera, exemplo 0 = 1080p, 1 = 480p.
EDIT:
Só pra comentar, essa câmera de 3 lentes usa h264 e funciona meiaboca num raspberry pi 1 antigão + rpisurv. A parte perto do fundo do vídeo fica com defeitos, acho que o aparelho não consegue terminar de decodificar, mas a imagem é bem melhor que a câmera analógica+dvr que usava antes. Já no raspberry 4 + rpisurv, eu nem consegui fazer tocar. No windows ele roda bem com o ffplay, mas num vlc/mpv ele dava uns problemas.
Já a camera de duas lentes eu testei por pouco tempo (era emprestada), mas era h265 e não funciona no rpi1+rpisurv. Já no rpi4 funcionou redondo. Usei pouco no Windows, mas o vlc e mpv parece que rodam de boas.
O LKW eu acho que era h264 também e funcionou em tudo que testei.
–
Já NVR eu não tenho nenhum pra saber como elas funcionam.
No meu caso foi reaproveitando PC velho mesmo, inclusive era tudo com os gabinetes grandões todo sucateado.
Mas dependendo da verba, até um raspberry pi pode ser interessante pra começar a mexer.
O legal do raspberry é que basta você trocar um cartão SD que você consegue ter um sistema operacional diferente. Então quando quiser brincar como servidor, coloca um cartão SD com um ubuntu server da vida e nem precisa ligar num monitor.
E se gostar de jogar joguinhos antigos, bota um SD com batocera ou coisa do tipo e liga numa tela via HDMI pra jogar uns Super Nintendo ou assistir coisas pelo Kodi.
Alias como faz os backup nos hdd no home server para se um ir de arrasta pra cima n perde as coisas
Acho que raid seja uma alternativa?
No meu caso, raid “desperdiçaria” muito hdd, então eu vou na fé e só programo as coisas mais importantes pra rodar uns backups periodicamente e salvar numa pasta que tá sincronizada via syncthing com o meu desktop.
Olha, eu mantenho um servidor local rodando direto acho que faz uns 20 anos já.
Este é o primeiro mais potente que eu uso, o resto era tudo de PC baixo custo velho que a placa-mãe vinha até com processador já embutido. Muito provavelmente eram mais fracos que um raspberry pi 3 da vida.
Mesmo sendo fraquinhos, dava pra hospedar legal as coisas localmente. Só quando precisava compilar algo que tinha que ter uma paciência enorme.
Então, se a ideia é tentar brincar de selfhost, acho que dá pra começar com qualquer equipamento, seja um PC/notebook velho ou um raspberry da vida.
A propósito, vendo as mensagens antigas, o Synapse aqui normalizou depois de uns 2 dias e não voltou mais a comer processamento fora do normal.
Abri aqui o link da ursal.zone e vários comentários do mastodon não apareceram aqui no lemmy, então vamos ver se pelo menos a resposta chega.
@fbobraga@mastodon.social
esse esquema de mirror do Telegram/WhatsApp é bem legal: nem parece coisa aberta, parece ter algum contrato entre desenvolvedores do matrix e provedores dos serviços fechados pra possibilitar isso!
A bridge que eu uso não feita pelo próprio matrix, mas sim do maunium, que imagino que foi feito caçando as chamadas da api mesmo.
Parece que algo similar tem para o xmpp também: https://slidge.im/slidge-whatsapp/
sua conexão é qual ae?
Tenho fibra 600mbps, mas a maioria do que eu faço selfhost é pra uso pessoal e acaba sendo usado mais na rede local mesmo.
tesseract funciona com áudio? Achei que fosse só OCR
Falha minha. Fui caçar os scripts antigos aqui e ele também tinha o tesseract logo antes, mas na verdade era o sr. O tesseract de fato tava lá só pra lidar com imagens.
@noherotoots@ursal.zone
Queria entender o modus operandis, se é automático, se preciso deixar aberto em um navegador / sessão ativa para o bot fazer o processo e me devolver…
É um script em python, que roda como se fosse um app/client normal. No caso ele fica rodando de fundo o tempo todo no computador.
EDIT:
E pelo jeito eu falhei em como usar as mentions :v
Só pra ficar registrado, não sei se os edits estão sendo federados corretamente, então o link pra versão mais atualizada tá aqui: https://lemmy.eco.br/comment/6300628
Welp que eu acabei mesmo passando a limpo o meu script.
Aqui estou levando em conta que o matrix já está com a bridge rodando e o script vai cuidar só de espiar se chega mensagem de áudio.
Quem for usar, leia o código que eu botei uns comentários nos trechos que deve editar.
Testei só no meu próprio ambiente, então pode ser que tenha uma dependência ou outra que esqueci de anotar (nem lembro como que instalei o whisper, por exemplo).
A documentação do nio fica em aqui: https://matrix-nio.readthedocs.io/en/latest/index.html
# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
import os
import re
import time
import whisper
import asyncio
import json
from nio import AsyncClient, MatrixRoom, RoomMessageText, RoomMessageAudio, Api
# whisper requer o ffmpeg:
# sudo apt update && sudo apt install ffmpeg
# E no virtualenv do seu python, os requisitos provavelmente são:
# pip install asyncio openai-whisper matrix-nio
# Analisar o restante do script e substituir os valores do room_id na função audio_callback pelos da sua instância
# ------------------------------------------------
# Credenciais do login. Pegar os dados da response:
# curl -XPOST -d '{"type":"m.login.password", "user":"NOMEDOUSUARIO", "password":"SENHADOUSUARIO"}' "https://matrix.zzz/_matrix/client/r0/login"
CONFIG_FILE = "matrix-credentials.json"
if not os.path.isfile(CONFIG_FILE):
f = open(CONFIG_FILE, 'w')
f.write('{"user_id":"@usuario:matrix.zzz","access_token":"abc123","home_server":"https://matrix.zzz","device_id":"ABCD"}')
f.close()
print('Preencha as credenciais...')
exit()
# Este arquivo é usado pro script ignorar mensagens anteriores a data dele
lastruntime='matrix.time.txt'
if not os.path.isfile(lastruntime):
f = open(lastruntime, 'w')
f.write("0")
f.close()
# Pasta onde ficarão salvos os áudio temporários
if not os.path.isdir("matrixtemp"):
os.mkdir("matrixtemp")
with open(CONFIG_FILE, "r") as f:
config = json.load(f)
client = AsyncClient(config["home_server"])
client.access_token = config["access_token"]
client.user_id = config["user_id"]
client.device_id = config["device_id"]
async def matrix_message(text, room_id, server_timestamp, in_reply_to = 0):
event_type="m.room.message"
msgtype="m.text"
if in_reply_to == 0:
content = {
"msgtype": msgtype,
"body": cleanhtml(text),
"format": "org.matrix.custom.html",
"formatted_body": text
}
else:
content = {
"m.relates_to": {"m.in_reply_to": {"event_id": in_reply_to } },
"msgtype": msgtype,
"body": cleanhtml(text),
"format": "org.matrix.custom.html",
"formatted_body": text
}
await client.room_send(
room_id,
message_type="m.room.message",
content=content,
ignore_unverified_devices=True,
)
f = open(lastruntime, "w")
f.write(str(server_timestamp))
f.close()
CLEANR = re.compile('<.*?>')
def cleanhtml(raw_html):
cleantext = re.sub(CLEANR, '', raw_html)
return cleantext
async def audio_callback(room: MatrixRoom, event: RoomMessageAudio) -> None:
# Aqui os chats que podem receber a transcrição na própria conversa.
# Pra pegar o id, no Element, clique direito na sala, Settings > Advanced > Internal room ID
permitidos=[
"!AsasasASas:matrix.zzz",
"!Idasasas:matrix.zzz"
]
if room.room_id in permitidos:
room_id = room.room_id
event_id = event.event_id
else:
room_id = "!BHBhbHBHbhb:matrix.zzz" # Aqui especifica o room_id do chat que vai receber fora dos permitidos acima
event_id = 0
sender = event.source['sender']
lastrun = open(lastruntime, "r")
lastrun = lastrun.read()
if event.server_timestamp > int(lastrun):
print(vars(room))
print(event)
dllink = Api.mxc_to_http(event.source['content']['url'])
print(dllink)
filename = os.path.basename(dllink)+".ogg"
filepath = "./matrixtemp/"+filename
r = requests.get(dllink)
print(r.status_code)
with open(filepath, 'wb') as f:
f.write(r.content)
print("iniciando openai/whisper")
start = time.time()
model = whisper.load_model("medium")
whisperconfig="bs3" #def p2bs5 bs3 bs2
if whisperconfig == "p2bs5":
result = model.transcribe(filepath, language="pt", fp16=False, verbose=True, patience=2, beam_size=5) #580 segundos
if whisperconfig == "def":
result = model.transcribe(filepath, language="pt", fp16=False, verbose=True) #56 segundos
if whisperconfig == "bs3":
result = model.transcribe(filepath, language="pt", fp16=False, verbose=True, beam_size=3) #181 segundos
if whisperconfig == "bs2":
result = model.transcribe(filepath, language="pt", fp16=False, verbose=True, beam_size=2) #136 segundos
end = time.time()
tempogasto = int(end - start)
print("Conluido, tempo gasto: "+ str(tempogasto))
text = result["text"]
await matrix_message("<b>Transcrição:</b><br/><br/>"+sender+":<br/> "+text, room_id, str(event.server_timestamp), event_id)
async def main() -> None:
client.add_event_callback(audio_callback, RoomMessageAudio)
await client.sync_forever(timeout=30000) # milliseconds
asyncio.run(main())
EDIT:
2024-03-27 21h50: Corrigi um erro de copicola logo depois do if not os.path.isfile(CONFIG_FILE):.
Hahah, tá no meio de um script enorme que eu também uso pra fazer o mirror das outras mensagens. Qualquer coisa alguma hora eu vejo se tento isolar só isso, mas pra dar um início seria:
Um script python com nio, que serve pra conectar no servidor, logar na conta e ficar espiando as mensagens que vão chegando.
Quando ele encontrar uma mensagem de áudio, eu faço ele baixar o arquivo numa pasta local e depois eu rodo o whisper hospedado localmente pra fazer a transcrição.
Depois com o resultado, eu tenho duas opções, enviar de volta o áudio para o mesmo chat, ou enviar pra um chat privado só comigo. Quando é com alguém chegado, eu envio pro mesmo chat, já o restante eu faço vir em separado.
Inicialmente eu usava o sr*, mas se a pessoa tinha um pouco de sotaque, o reconhecimento não funcionava legal.
Com o whisper o resultado é bem melhor, porém é bem mais pesado e demora um tanto pra transcrever. Um áudio de 30 segundos leva uns 3~4 minutos. Mas se a pessoa quis economizar o tempo dela enviando em audio, não deve se importar de esperar uns 5 minutos pra receber uma resposta do outro lado… hahah
*EDIT: Uma correção, o meu script também tava com o tesseract sendo usado em outro trecho, por isso eu confundi, mas a parte do audio era usando o SpeechRecognition. Foi mals. EDIT
O problema é que é totalmente aleatório. Ontem às 22h tava comendo os 35% de novo. Reiniciei o container e tá até agora rodando bonitinho consumindo de 1% pra baixo.
No dendrite eu não tinha notado esses problemas.
alias gastou quanto pra criar servidor doméstico?
Um fornecedor do meu irmão tava se desfazendo de equipamentos antigos e peguei um “HP Prodesk 600 Slim”, acho que um i5 e 8gb de ram e um hdd mecânico de 500GB por uns R$600.
Só botei mais uns pentes de memória que eu tinha sobrando aqui e um ssd, que também tinha de sobra.
EDIT:
Btw, não sei se é bug, mas só consegui fazer o upload da imagem pela interface normal, tentando pelo old.lemmy só retornava erro.
Tenho feito selfhost de uma instância do matrix desde o ano passado.
A ideia era criar um mirror do grupo de trabalho do telegram (que vinha sendo ameaçado de bloqueios na época) e migrar pro matrix caso fosse necessário.
No fim, o meu provedor “esqueceu” de bloquear o telegram e acabou dando em nada.
Assim o matrix continuou só como um mirror e aproveitei para botar uma bridge do meu whatsapp pessoal lá, principalmente pra deixar rodando um script pra transcrever as mensagens de áudio que eu recebo e agora não consigo mais ficar sem isso.
Na época eu tinha optado por usar o Dendrite, que dizia ser uma versão mais enxuta do que o Synapse (que é o servidor padrão). Tava tudo redondo, até que recentemente as bridges foram atualizadas e passaram a precisar da api versão 1.4, mas o Dendrite meio que estagnou e tá empacado na api 1.2 ainda.
Então tentei instalar o Synapse aqui, mas aleatoriamente ele começa a comer 35% da CPU (de um i5-4590). Se eu reiniciar o container dele, normaliza por um tempo, mas depois de algumas horas volta a pesar de novo.
O próximo passo vai ser testar o Matrix Conduit pra ver :|
Hey, thanks for the Audiobookshelf recommendation!
Recently I was looking for a audiobook player and Smart Audiobook Player was the best I found, but Audiobookshelf have almost all of the functions I liked like simultaneous dual timeline bar (one for the whole book and another for the current chapter), auto sleep, shake to reset sleep and so on. Just missed the small beep alert before the audio fade out on sleep.
Anyway, and all of this with the advantage of using my already selfhosted data, so no need to keep transferring files manually to the device. And all the progress are synced back to my homeserver, so I can use multiple devices without any problems.
Como o projeto é opensource, agora fica nas mãos de quem quiser continuar (e que não está na mira da empresa coreana). Muito respeito e agradecimento ao pessoal que pavilhou o caminho até aqui.
Pelo que procurei, dos forks já existentes:
O SY não planeja parar.
O AZ planeja continuar como já estava antes, sem intenção de implementar nada novo mas arrumar qualquer coisa que se quebrar com o tempo.
O J2K, que é o que eu uso, ainda é uma incógnita pois nem implementou as extensões externas.
E por fim, Mihon (ainda sem link), vai se propor a ser o sucessor do tachi original (já que os forks acima são versões modificadas), sendo encabeçado por um dos contribuidores do projeto original.
Mas quem leva o título no site da notícia é a Taylor Swift? Tá serto…