new

whisperx_diarization.py

@@ -0,0 +1,107 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+"""
+🎙️ [ПЛАН] Распознавание с диаризацией (WhisperX через Docker) 🎙️
+
+Этот файл — заготовка для будущего скрипта, который будет выполнять диаризацию
+(разделение речи по спикерам) с помощью WhisperX.
+
+ВНИМАНИЕ: Прямая установка WhisperX в локальное Python-окружение вызывает
+конфликты зависимостей, особенно с новыми видеокартами NVIDIA.
+Поэтому реализация будет основана на **Docker-контейнерах**, что является
+более надёжным и воспроизводимым решением.
+
+-----------------------------------------------------------------------
+                          ПОЧЕМУ DOCKER?
+-----------------------------------------------------------------------
+
+Проблема:
+WhisperX требует определённых версий библиотек (например, PyTorch, torchaudio),
+которые могут конфликтовать с последними драйверами NVIDIA или другими
+пакетами в вашей системе. Это классическая "dependency hell".
+
+Решение:
+NVIDIA предоставляет готовые Docker-контейнеры (через NGC и сообщество),
+в которых уже настроено всё необходимое: CUDA, PyTorch и нужные библиотеки.
+Это избавляет от ручной настройки и гарантирует, что окружение будет
+работать "из коробки". Мы будем использовать готовый образ с WhisperX.
+
+-----------------------------------------------------------------------
+                          ПЛАНИРУЕМЫЙ ФУНКЦИОНАЛ
+-----------------------------------------------------------------------
+
+- Распознавание речи с помощью оптимизированной модели Whisper.
+- Выравнивание временных меток на уровне слов для высокой точности.
+- **Диаризация спикеров** для определения, кто и когда говорит.
+- Сохранение результатов в форматах .txt, .srt, .json с разметкой спикеров
+  (например, "[SPEAKER_01]: Здравствуйте!").
+
+-----------------------------------------------------------------------
+                          ПОРЯДОК ИСПОЛЬЗОВАНИЯ (ПЛАН)
+-----------------------------------------------------------------------
+
+Процесс будет включать следующие шаги:
+
+1.  **Установка Docker и NVIDIA Container Toolkit.**
+    Это позволит Docker-контейнерам использовать вашу GPU.
+
+2.  **Загрузка готового Docker-образа с WhisperX:**
+    ```bash
+    docker pull ghcr.io/jim60105/whisperx
+    ```
+
+3.  **Запуск контейнера для обработки аудио:**
+    Этот скрипт (`whisperx_diarization.py`) в будущем станет обёрткой,
+    автоматизирующей запуск Docker-контейнера для обработки ваших файлов.
+    Пример команды, которая будет выполняться "под капотом":
+
+    ```bash
+    # Токен Hugging Face нужен для скачивания моделей диаризации
+    export HF_TOKEN=ваш_токен_доступа
+
+    docker run --gpus all --rm \
+      -e HF_TOKEN=$HF_TOKEN \
+      -v /путь/к/вашим/аудио:/app/audio \
+      -v /путь/к/результатам:/app/results \
+      ghcr.io/jim60105/whisperx \
+      --audio /app/audio/meeting.mp3 \
+      --output_dir /app/results \
+      --diarize \
+      --model large-v3
+    ```
+
+Автор: Михаил Шардин https://shardin.name/
+Дата создания: 30.08.2025
+Версия: 0.2-alpha (План реализации через Docker)
+
+Актуальная версия скрипта всегда здесь: https://github.com/empenoso/offline-audio-transcriber
+"""
+
+#
+# В будущей версии здесь будет код, который формирует и выполняет
+# команду `docker run` на основе переданных аргументов (путь к файлам, модель и т.д.).
+#
+# import subprocess
+# import sys
+# ...
+#
+
+def main():
+    """Информационное сообщение о статусе скрипта."""
+    print("======================================================================")
+    print("🎙️ Скрипт для распознавания с диаризацией (План: WhisperX + Docker)")
+    print("======================================================================")
+    print("\n⚠️  ВНИМАНИЕ: Этот скрипт является заготовкой для будущей реализации.")
+    print("\nТекущий план — использовать Docker для решения проблем с зависимостями,")
+    print("что обеспечит стабильную работу на системах с GPU NVIDIA.")
+    print("\nПроцесс будет выглядеть так:")
+    print("  1. Вы запускаете этот скрипт с указанием папки аудио.")
+    print("  2. Скрипт автоматически запускает Docker-контейнер с WhisperX.")
+    print("  3. Результаты с разметкой по спикерам сохраняются в указанную папку.")
+    print("\nСледите за обновлениями в репозитории!")
+    print("[ссылка на ваш GitHub репозиторий]")
+    print()
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()