Voice2Query

Progetto per l'esame di Data Management.

Voice2Query è una pipeline Speech-to-SQL: converte una domanda in linguaggio naturale (parlata o scritta) in una query SQL eseguibile su un database PostgreSQL, nel dominio del monitoraggio satellitare di infrastrutture e rischio climatico.

L'idea è permettere di interrogare il database — ad esempio "Quali ponti hanno un rischio idrogeologico alto nell'ultimo anno?" — parlando o scrivendo in italiano/inglese, senza dover conoscere SQL.

Struttura del progetto

• db/ — schema del database PostgreSQL (tabelle, relazioni, script di creazione/popolamento) e tutto ciò che riguarda la gestione dei dati a livello di database.
• nlp2sql/ — il modulo che traduce il testo in linguaggio naturale in query SQL (prompt, logica di chiamata al modello linguistico, validazione delle query generate).
• asr/ — componente di riconoscimento vocale (Automatic Speech Recognition): trasforma l'audio della domanda parlata in testo, da passare poi al modulo nlp2sql.
• remote_sensing/ — codice legato ai dati di telerilevamento satellitare (es. acquisizione, preprocessing, estrazione di indicatori di rischio climatico da immagini satellitari).
• dashboard/ — interfaccia utente per interrogare il sistema e visualizzare i risultati (mappe, grafici, tabelle).
• data/ — dati usati dal progetto (dataset di esempio, file di supporto). I dati grezzi/voluminosi non vengono versionati su Git (vedi .gitignore).
• tests/ — test automatici per verificare che le varie componenti funzionino correttamente.

Stato del progetto

Setup iniziale del repository in corso. Il codice applicativo (schema del database, pipeline NLP2SQL, ecc.) verrà aggiunto nei prossimi step.

Requisiti

• Python 3.x
• PostgreSQL
• Le dipendenze Python sono elencate in requirements.txt

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt