# Proyecto de ejemplo: Transcriptor Whisper (CPU)

Un pequeño proyecto que demuestra cómo transcribir archivos de audio en CPU usando tres enfoques:

- `openai-whisper` (paquete original)
# Proyecto de ejemplo: Transcriptor y doblador (Whisper + Coqui TTS)

Este repo contiene utilidades para transcribir audio/video en CPU usando
distintos backends de Whisper y para generar doblaje por segmentos usando
Coqui TTS. Está pensado como una base reproducible y ligera para pruebas en CPU.

Contenido principal
- `transcribe.py` — CLI principal: transcripción (openai-whisper /
	transformers / faster-whisper), generación de SRT (incluyendo fallback),
	síntesis TTS por segmento y pipeline de doblaje (replace / mix).
- `process_video.py` — pipeline alto nivel (extraer audio, transcribir,
	traducir/opcional, generar SRT y quemar subtítulos en video).

Requisitos del sistema
- `ffmpeg` (disponible en PATH)
- Para Coqui TTS se recomienda usar Miniforge/Conda con Python 3.11 en CPU.

Instalación rápida

1) Entorno ligero (solo transcripción con `faster-whisper` y dependencias mínimas):

```bash
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
```

2) Entorno para Coqui TTS (recomendado si vas a sintetizar/doblar):

```bash
# Instalar Miniforge/Miniconda si no lo tienes, luego:
conda create -n tts_env python=3.11 -y
conda activate tts_env
# PyTorch CPU + TTS
python -m pip install --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu torch torchvision torchaudio
python -m pip install TTS faster-whisper
```

Nota: en la sesión de ejemplo se creó `tts_env` y se instaló `TTS` y `faster-whisper`.

Uso — ejemplos prácticos

1) Transcribir un audio y generar SRT (faster-whisper, modelo `base`):

```bash
# desde el entorno donde tengas faster-whisper disponible
python whisper_project/transcribe.py \
	--file whisper_project/dailyrutines.audio.wav \
	--backend faster-whisper --model base --srt
```

2) Generar SRT de fallback (sin texto) — divide en segmentos uniformes:

```bash
python whisper_project/transcribe.py -f path/to/audio.wav -b transformers --srt --srt-fallback
```

3) Transcripción por segmentos (extrae piezas y transcribe cada una):

```bash
python whisper_project/transcribe.py -f path/to/audio.wav --segment-transcribe --srt --srt-segment-seconds 8
```

4) Doblaje por segmentos (replace = reemplaza voz original):

```bash
# usando el entorno tts_env donde instalaste Coqui TTS
conda activate tts_env
python whisper_project/transcribe.py \
	--file whisper_project/dailyrutines.audio.wav \
	--segment-transcribe --srt --srt-file whisper_project/dailyrutines.kokoro.dub.srt \
	--srt-segment-seconds 6 \
	--tts-model tts_models/en/ljspeech/tacotron2-DDC \
	--tts-model-repo tts_models/en/ljspeech/tacotron2-DDC \
	--dub --dub-mode replace --dub-out whisper_project/dailyrutines.kokoro.dub.wav
```

5) Doblaje por segmentos (mix = mezcla TTS con original):

```bash
python whisper_project/transcribe.py \
	--file whisper_project/dailyrutines.audio.wav \
	--segment-transcribe --dub --dub-mode mix --dub-mix-level 0.7 \
	--tts-model tts_models/en/ljspeech/tacotron2-DDC --dub-out out_mix.wav
```

Remuxar audio doblado en el MP4 y quemar subtítulos

1) Reemplazar la pista de audio en el MP4 por la pista doblada (sin recomprimir video):

```bash
ffmpeg -y -i dailyrutines.mp4 -i whisper_project/dailyrutines.kokoro.dub.wav -c:v copy -map 0:v:0 -map 1:a:0 -shortest dailyrutines.kokoro.dub.mp4
```

2) Quemar subtítulos (hardcode) en el video (requiere re-encode del video):

```bash
ffmpeg -y -i dailyrutines.mp4 -vf "subtitles=whisper_project/dailyrutines.kokoro.dub.srt:force_style='FontName=Arial,FontSize=24'" -c:a copy dailyrutines.kokoro.subs.mp4
```

Notas sobre modelos Hugging Face y tokens
- Si el repo del modelo TTS o del modelo de ASR es privado necesitarás
	exportar `HUGGINGFACE_HUB_TOKEN` en el entorno antes de ejecutar el script
	para que `huggingface_hub.snapshot_download` pueda acceder. Ejemplo:

```bash
export HUGGINGFACE_HUB_TOKEN="hf_xxx..."
```

Rendimiento y recomendaciones
- En CPU usa modelos pequeños (`tiny`, `base`) para tiempos aceptables.
- `faster-whisper` con `compute_type=int8` reduce memoria y acelera en CPU.
- Para producción con GPU, instala las ruedas de PyTorch/GPU apropiadas
	y activa `gpu=True` en las llamadas a TTS y whisper si tu hardware lo permite.

Problemas comunes y troubleshooting
- "No module named 'faster_whisper'": instala `faster-whisper` en tu entorno.
- Coqui TTS tarda en descargar modelos la primera vez (pesan decenas de MB).
- Si la síntesis TTS es lenta, verifica que `torch` esté instalado y que
	`TTS` use un vocoder optimizado (HifiGAN es el por defecto en los modelos
	de ejemplo).

¿Quieres que haga esto por ti?
- Puedo generar el MP4 final (reemplazando pista y/o quemando subtítulos),
	o ajustar el pipeline de doblaje (p.ej. time-stretch suave). Indica qué
	prefieres y lo ejecuto localmente en este workspace.
