8e4bc8ad94
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.
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1.1 KiB
Python
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1.1 KiB
Python
#!/usr/bin/env python3
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"""Reescribe siglas y tecnicismos a como se pronuncian, usando
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pronunciacion.json. Lo usa jarvis-voz.sh antes de mandar texto a Piper (y sirve
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para regenerar la cache con XTTS). Sustituye solo palabras completas.
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python3 pronuncia.py "conéctate por SSH a la VPN"
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-> conéctate por ese ese hache a la uve pe ene
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"""
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import sys, os, json, re
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BASE = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
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DIC = os.path.join(BASE, "pronunciacion.json")
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def reescribe(texto, dic):
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# claves mas largas primero: evita que VLAN caiga en LAN, HTTPS en HTTP...
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for k in sorted(dic, key=len, reverse=True):
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# (?<!\w)..(?!\w) = limites de palabra unicode; IGNORECASE por si el
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# texto trae la sigla en minuscula
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texto = re.sub(rf"(?<!\w){re.escape(k)}(?!\w)", dic[k], texto,
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flags=re.IGNORECASE)
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return texto
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def main():
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texto = " ".join(sys.argv[1:])
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try:
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with open(DIC, encoding="utf-8") as f:
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dic = json.load(f)
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except Exception:
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dic = {}
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sys.stdout.write(reescribe(texto, dic))
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if __name__ == "__main__":
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main()
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