#!/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()