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Rama JARVIS-GREEN, independiente de master (el nucleo naranja queda intacto). - README propio del carril verde con diagrama de arquitectura y capturas del panel. - verde/: arranque, panel web, puente de voz (escucha local con faster-whisper + habla con la voz del naranja), pruebas (07 voz, 08 escucha), config y notas. - Integracion RAG: nucleo/saber/busca_cli.py + skill buscar-en-apuntes, para que el agente consulte el mismo indice que el nucleo. - Todo local (127.0.0.1); sin datos personales (rutas y modelo de GPU scrubeados).
49 lines
1.5 KiB
Python
Executable file
49 lines
1.5 KiB
Python
Executable file
#!/usr/bin/env python3
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"""Transcribe un WAV a texto con faster-whisper local. Nada sale de la maquina.
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escucha_transcribe.py fichero.wav
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Es la mitad "oido" del puente de voz del verde: el TUI de Hermes no tiene micro,
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asi que grabamos aparte (escucha-verde.sh) y transcribimos aqui, en local, con el
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mismo faster-whisper 'small' en espanol que usa el STT de Hermes. En CPU a
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proposito: el 4B ocupa la tarjeta y el margen de VRAM es de 223 MiB; whisper en
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CPU tarda un par de segundos mas y no arriesga un out-of-memory.
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"""
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import os
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import sys
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MODELO = os.environ.get("VERDE_WHISPER_MODELO", "small")
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IDIOMA = os.environ.get("VERDE_WHISPER_IDIOMA", "es")
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_modelo = None
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def carga():
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global _modelo
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if _modelo is None:
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from faster_whisper import WhisperModel
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# int8 en CPU: rapido y sin tocar la VRAM del modelo del agente.
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_modelo = WhisperModel(MODELO, device="cpu", compute_type="int8")
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return _modelo
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def transcribe(ruta_wav):
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m = carga()
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segmentos, _ = m.transcribe(
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ruta_wav, language=IDIOMA,
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vad_filter=True, # el silencio no llega a whisper
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vad_parameters={"min_silence_duration_ms": 500},
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)
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return " ".join(s.text.strip() for s in segmentos).strip()
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def main():
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if len(sys.argv) < 2 or not os.path.exists(sys.argv[1]):
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print("uso: escucha_transcribe.py fichero.wav", file=sys.stderr)
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return 2
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print(transcribe(sys.argv[1]))
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return 0
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if __name__ == "__main__":
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sys.exit(main())
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