submaster/whisper_project

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):

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

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

# 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):

# 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:

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):

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):

# 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):

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):

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):

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:

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.