# Dependencias comunes del paquete `whisper_project`.
# Este fichero está orientado a instalaciones en CPU. Algunas librerías
# publican ruedas separadas para GPU y CPU (p.ej. `torch`). Para forzar
# la instalación CPU de PyTorch ejecuta:
#
#   python -m pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
#
# O bien instala todo de una vez usando el índice CPU:
#
#   python -m pip install --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu -r whisper_project/requirements.txt
#
# Luego instala el resto de dependencias con:
#   python -m pip install -r whisper_project/requirements.txt
#
# Si deseas GPU en el futuro, instala la rueda apropiada de PyTorch
# para tu versión de CUDA y, si procede, elimina el uso del índice CPU.
#
# Este archivo lista las librerías que el código del proyecto puede usar.
# Instalar en el virtualenv del proyecto con:
#   python -m pip install -r whisper_project/requirements.txt

# Core / audio
torch==2.2.2
numpy==1.26.4
ffmpeg-python==0.4.0

# Transcripción y modelos
faster-whisper==1.2.0
transformers==4.34.0
tokenizers==0.13.3
sentencepiece==0.1.99
huggingface-hub==0.16.4

# Traducción (Marian / transformers)
sacremoses==0.0.53

# TTS (opcional: Coqui TTS o fallbacks)
TTS==0.13.0
soundfile==0.12.1
librosa==0.10.0.post2
pyttsx3==2.90

# HTTP / utilidades
requests==2.31.0
tqdm==4.66.1

# Dependencias instaladas por `faster-whisper` en algunos entornos
onnxruntime==1.15.1
ctranslate2==3.18.0
av==10.0.0
coloredlogs==15.0.1
humanfriendly==10.0
flatbuffers==23.5.26

# Nota: estos pins se eligieron para compatibilidad con Python 3.11
# y uso en CPU. Si prefieres versiones distintas (p.ej. ruedas GPU de
# `torch`), indícamelo y actualizo los pins o añado instrucciones
# para instalar desde índices alternativos.

