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Nucleo propio: oye con whisper.cpp, piensa con un modelo de Ollama, habla con Piper, y hace RAG sobre los apuntes del usuario. 100% local, sin cuentas ni claves. Escrito bajo una restriccion dura, 4 GB de VRAM: el cerebro y whisper comparten tarjeta y solo caben porque estan dimensionados para ello. El RAG usa embeddings estaticos con busqueda hibrida; la voz clonada se sirve de una cache de frases. Incluye instalador (install.sh), requisitos, y documentacion del stack, del manejo de root y de las acciones. Los apuntes indexados y el diario NO se incluyen: son privados y el .gitignore los bloquea.
33 lines
1.3 KiB
Python
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1.3 KiB
Python
#!/usr/bin/env python3
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# Prueba de clonacion con XTTS-v2. Clona la voz de ref/jarvis_ref.wav y sintetiza
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# unas frases de prueba en espanol. Mide el tiempo por frase (GPU vs CPU).
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import os, sys, time
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os.environ.setdefault("COQUI_TOS_AGREED", "1") # aceptar licencia CPML no interactivo
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DISPOSITIVO = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else "cuda"
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REF = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "ref", "jarvis_ref.wav")
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SALIDA = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "ref", "muestras")
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os.makedirs(SALIDA, exist_ok=True)
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FRASES = [
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"Buenas noches, señor. Todo está listo.",
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"He encontrado tres ficheros que coinciden. ¿Cuál abro?",
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"El procesador está a sesenta y un grados y quedan cuarenta gigabytes de memoria.",
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]
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print(f"cargando XTTS-v2 en {DISPOSITIVO}...", flush=True)
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t0 = time.time()
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import torch
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from TTS.api import TTS
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tts = TTS("tts_models/multilingual/multi-dataset/xtts_v2").to(DISPOSITIVO)
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print(f" modelo cargado en {time.time()-t0:.1f} s", flush=True)
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for i, frase in enumerate(FRASES, 1):
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t0 = time.time()
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dst = os.path.join(SALIDA, f"prueba_{DISPOSITIVO}_{i}.wav")
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tts.tts_to_file(text=frase, speaker_wav=REF, language="es", file_path=dst)
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dur = time.time() - t0
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print(f" [{i}] {dur:5.1f} s -> {dst}", flush=True)
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print(f" «{frase}»", flush=True)
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print("listo.", flush=True)
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