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05ff5765bf
Fügt Build-Infrastruktur hinzu, mit der whisper-local als selbständiges Windows-ZIP-Paket ohne Python-Installation bereitgestellt werden kann. - whisper_local.spec: PyInstaller onedir-Konfiguration für Windows 64-bit mit allen nativen DLLs (ctranslate2/CUDA, pywin32, PortAudio, onnxruntime, av/FFmpeg) und Hidden Imports für platform-bedingte Backends - build.ps1: Build-Skript das versioniertes ZIP erstellt (.\build.ps1 -Clean) - transcriber.py: portabler Modell-Cache neben der EXE im gebündelten Modus - pyproject.toml: pyinstaller>=6.0 als [build]-Abhängigkeitsgruppe, v1.0.0 Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
42 lines
1.4 KiB
Python
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Python
"""Whisper-Transkription via faster-whisper."""
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import logging
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import sys
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from pathlib import Path
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import numpy as np
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from faster_whisper import WhisperModel
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logger = logging.getLogger(__name__)
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def _model_cache_dir() -> str | None:
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"""Im gebündelten Modus: Modell neben der EXE cachen (portable).
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Im Entwicklungsmodus: None → HuggingFace-Standard-Cache."""
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if getattr(sys, "frozen", False):
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cache = Path(sys.executable).parent / "models"
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try:
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cache.mkdir(exist_ok=True)
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return str(cache)
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except OSError:
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return None # Fallback auf HuggingFace-Standard-Cache
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return None
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class Transcriber:
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def __init__(self, model_name: str = "small", compute_type: str = "int8", language: str = "de"):
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self.language = language
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logger.info("Lade Whisper-Modell '%s' (compute_type=%s)...", model_name, compute_type)
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self.model = WhisperModel(model_name, compute_type=compute_type, download_root=_model_cache_dir())
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logger.info("Modell geladen")
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def transcribe(self, audio: np.ndarray) -> str:
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"""Transkribiert Audio-Array zu Text."""
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segments, _ = self.model.transcribe(audio, language=self.language)
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text = " ".join(segment.text.strip() for segment in segments if segment.text.strip())
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if text:
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logger.info("Transkribiert: %s", text)
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else:
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logger.info("Keine Sprache erkannt")
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return text
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