# Dependencias de alto nivel para instalar todo lo necesario en el proyecto
# Instalar con:
#   python -m pip install -r requirements.txt

# IMPORTANT: This requirements file targets CPU-only installations.
# For packages that provide GPU vs CPU wheels (notably `torch`), we
# recommend installing the CPU builds explicitly. Example recommended
# command to install CPU-only PyTorch:
#
#   python -m pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
#
# If you prefer to keep everything in one step, run:
#
#   python -m pip install --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu -r requirements.txt

# Core
python-dateutil
numpy

# Audio / multimedia
ffmpeg-python
av
soundfile
librosa

# Transcripción / modelos
# Recomendado: instalar la build CPU de torch usando el índice oficial
# de PyTorch (ver comentario arriba). No forzamos la URL aquí para
# mantener compatibilidad, pero si instalas desde este fichero y no
# quieres GPU, usa el comando recomendado.
torch==2.2.2
# faster-whisper: versión probada en este entorno
faster-whisper==1.2.0
transformers==4.34.0
tokenizers==0.13.3
sentencepiece==0.1.99
huggingface-hub==0.16.4

# Traducción
sacremoses==0.0.53
ctranslate2==3.18.0
# ONNX Runtime (CPU). Si necesitas GPU, instala la variante apropiada.
onnxruntime==1.15.1

# TTS (Coqui TTS and fallbacks)
TTS==0.13.0
pyttsx3==2.90

# Networking / utils
requests==2.31.0
tqdm==4.66.1
coloredlogs==15.0.1
humanfriendly==10.0
flatbuffers==23.5.26

# Notas:
# - He fijado versiones compatibles con Python 3.11 y enfoque CPU. Si prefieres
#   otras versiones o quieres soporte GPU, dime y actualizo los pins.
# - Para `torch` en CPU, usa el índice oficial de PyTorch como se muestra arriba.
# - `TTS` (Coqui) puede descargar modelos en la primera ejecución; consulta la
#   documentación de Coqui para descargar modelos offline si lo deseas.