transcription/run.py

169 lines
7.4 KiB
Python
Raw Normal View History

"""CLI entrypoint для транскрибации совещаний."""
import argparse
import os
import sys
from pathlib import Path
from src.audio_utils import check_ffmpeg, is_audio_file, is_video_file
from src.config import get_profile, load_config
from src.document import build_document
from src.pipeline import run_pipeline
def resolve_device(preferred: str) -> str:
"""Определяет доступное устройство."""
import torch
if preferred == "cuda" and torch.cuda.is_available():
return "cuda"
if preferred == "mps" and torch.backends.mps.is_available():
return "mps"
return "cpu"
def print_first_run_info():
"""Показывает информацию о первом запуске и скачивании моделей."""
print("=" * 60)
print("ПЕРВЫЙ ЗАПУСК: скачивание моделей")
print("=" * 60)
print("При первом запуске будут скачаны модели ИИ (~45 GB):")
print(" • Whisper large-v3 ~3.0 GB (распознавание речи)")
print(" • Pyannote диаризация ~0.4 GB (разделение спикеров)")
print(" • Wav2Vec2 alignment ~1.0 GB (точные таймкоды)")
print("")
print("Это займёт время в зависимости от скорости интернета.")
print("При последующих запусках модели загружаются с диска.")
print("=" * 60)
print("")
def parse_formats(fmt_arg: str | None, config_formats: list) -> list[str]:
"""Парсит строку форматов в список."""
if fmt_arg:
return [f.strip().lower() for f in fmt_arg.split(",")]
return config_formats
def main():
parser = argparse.ArgumentParser(
description="Транскрибация совещаний с диаризацией и таймкодами. "
"Поддерживает аудио (wav, mp3, m4a, ogg, flac) и видео (mp4, avi, mkv, mov, etc.)."
)
parser.add_argument("--input", "-i", required=True, help="Путь к аудио или видео файлу")
parser.add_argument("--output", "-o", default=None, help="Путь к выходному файлу (если указан, переопределяет формат)")
parser.add_argument("--profile", "-p", default=None, help="Профиль конфигурации (mac_m4, gpu_8gb, cpu_best)")
parser.add_argument("--config", "-c", default=None, help="Путь к config.yaml")
parser.add_argument("--device", "-d", default=None, help="Принудительно: cpu/cuda/mps")
parser.add_argument("--model", "-m", default=None, help="Принудительно: tiny/base/small/medium/large-v3")
parser.add_argument("--language", "-l", default=None, help="Язык (ru, en, ...)")
parser.add_argument("--format", "-f", default=None, help="Форматы через запятую: docx,md,txt (по умолчанию из конфига)")
args = parser.parse_args()
input_path = Path(args.input)
if not input_path.exists():
print(f"Ошибка: файл не найден: {args.input}", file=sys.stderr)
sys.exit(1)
# Проверка ffmpeg для видео
if is_video_file(args.input):
if not check_ffmpeg():
print(
"Ошибка: для обработки видео нужен ffmpeg.\n"
"Установите ffmpeg:\n"
" Mac: brew install ffmpeg\n"
" Linux: sudo apt-get install ffmpeg\n"
" Windows: https://ffmpeg.org/download.html",
file=sys.stderr,
)
sys.exit(1)
print(f"[Info] Обнаружен видео файл: {input_path.suffix}")
print("[Info] Аудио будет извлечено автоматически.")
elif not is_audio_file(args.input):
print(f"[Warning] Неизвестный формат: {input_path.suffix}. Попытка обработать...")
# Загрузка конфига
config = load_config(args.config)
profile = get_profile(config, args.profile)
# Переопределения из CLI
if args.device:
profile["device"] = resolve_device(args.device)
else:
profile["device"] = resolve_device(profile.get("device", "cpu"))
if args.model:
profile["model"] = args.model
if args.language:
profile["language"] = args.language
output_cfg = config.get("output", {})
config_formats = output_cfg.get("formats", ["docx"])
formats = parse_formats(args.format, config_formats)
# Определение путей выходных файлов
output_paths: list[str] = []
if args.output:
# Если указан --output, используем его для первого формата
# Остальные форматы — рядом с тем же именем
base = Path(args.output)
output_dir = base.parent
stem = base.stem
first_ext = base.suffix.lstrip(".")
# Первый файл с явным путём
output_paths.append(str(base))
# Остальные форматы рядом
for fmt in formats[1:]:
output_paths.append(str(output_dir / f"{stem}.{fmt}"))
else:
stem = input_path.stem
output_dir = Path(config.get("paths", {}).get("output_dir", "./output"))
for fmt in formats:
output_paths.append(str(output_dir / f"{stem}.{fmt}"))
# Проверка HF токена
hf_token = os.environ.get("HF_TOKEN") or config.get("hf_token")
if profile.get("diarize", True) and not hf_token:
print(
"Ошибка: для диаризации нужен HuggingFace токен.\n"
"Установите env HF_TOKEN или укажите hf_token в config.yaml\n"
"Инструкция: https://huggingface.co/docs/hub/security-tokens",
file=sys.stderr,
)
sys.exit(1)
# Информация о первом запуске
print_first_run_info()
print(f"Профиль: {args.profile or config.get('active_profile')}")
print(f"Устройство: {profile['device']}")
print(f"Модель: {profile['model']}")
print(f"Язык: {profile['language']}")
print(f"Вход: {args.input}")
print(f"Форматы: {', '.join(formats)}")
print(f"Выход: {', '.join(output_paths)}")
print("-" * 40)
# Запуск пайплайна (один раз для всех форматов)
result = run_pipeline(
input_path=args.input,
profile_name=args.profile,
config_path=args.config,
output_path=output_paths[0] if output_paths else None,
)
# Генерация документов для всех форматов
print("-" * 40)
print("Генерация документов...")
for out_path in output_paths:
build_document(result["segments"], out_path, config)
print(f"{out_path}")
print("-" * 40)
print(f"Готово! Сохранено {len(output_paths)} файл(а):")
for p in output_paths:
print(f"{p}")
if __name__ == "__main__":
main()