add base return_timestamps support

app/routes.py

@@ -7,10 +7,11 @@ import os
 import uuid
 import tempfile
 import time
+import librosa
 from flask import request, jsonify
 from typing import Dict, Tuple
 
-from .logger import logger
+from .utils import logger
 from .audio_sources import (
     AudioSource, 
     UploadedFileSource, 
@@ -35,6 +36,24 @@ class TranscriptionService:
         self.config = config
         self.max_file_size_mb = self.config.get("max_file_size", 100)  # Default 100MB
         
+    def get_audio_duration(self, file_path: str) -> float:
+        """
+        Определяет длительность аудиофайла в секундах.
+        
+        Args:
+            file_path: Путь к аудиофайлу.
+            
+        Returns:
+            Длительность в секундах.
+        """
+        try:
+            y, sr = librosa.load(file_path, sr=None)
+            duration = librosa.get_duration(y=y, sr=sr)
+            return duration
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Ошибка при определении длительности файла: {e}")
+            return 0.0
+        
     def transcribe_from_source(self, source: AudioSource, params: Dict = None) -> Tuple[Dict, int]:
         """
         Транскрибирует аудиофайл из указанного источника.
@@ -62,34 +81,64 @@ class TranscriptionService:
         temperature = float(params.get('temperature', 0.0))
         prompt = params.get('prompt', '')
         
+        # Проверяем, запрошены ли временные метки
+        return_timestamps = params.get('return_timestamps', self.config.get('return_timestamps', False))
+        # Преобразуем строковое значение в булево, если необходимо
+        if isinstance(return_timestamps, str):
+            return_timestamps = return_timestamps.lower() in ('true', 't', 'yes', 'y', '1')
+        
+        # Временно изменяем настройку return_timestamps в транскрайбере
+        original_return_timestamps = self.transcriber.return_timestamps
+        self.transcriber.return_timestamps = return_timestamps
+        
         # Сохраняем файл во временный файл
         temp_dir = tempfile.mkdtemp()
         temp_file_path = os.path.join(temp_dir, str(uuid.uuid4()) + "_" + os.path.basename(filename))
         file.save(temp_file_path)
         
+        # Определяем длительность аудиофайла
+        duration = self.get_audio_duration(temp_file_path)
+        
         # Для файлов из внешних источников (URL, base64), закрываем их и выполняем очистку
         if hasattr(source, 'cleanup'):
             file.file.close()  # Закрываем файловый объект
             source.cleanup()  # Очищаем временные файлы источника
-            
+        
         try:
             start_time = time.time()
-            text = self.transcriber.process_file(temp_file_path)
+            result = self.transcriber.process_file(temp_file_path)
             processing_time = time.time() - start_time
             
-            # Форматируем ответ в стиле OpenAI
-            return jsonify({
-                "text": text,
-                "processing_time": processing_time,
-                "response_size_bytes": len(text.encode('utf-8')),
-                "model": os.path.basename(self.config["model_path"])
-            }), 200
+            # Формируем ответ в зависимости от return_timestamps
+            if return_timestamps:
+                response = {
+                    "segments": result.get("segments", []),
+                    "text": result.get("text", ""),
+                    "processing_time": processing_time,
+                    "response_size_bytes": len(str(result).encode('utf-8')),
+                    "duration_seconds": duration,
+                    "model": os.path.basename(self.config["model_path"])
+                }
+            else:
+                # Если не запрашивались временные метки, result - это строка
+                response = {
+                    "text": result,
+                    "processing_time": processing_time,
+                    "response_size_bytes": len(str(result).encode('utf-8')),
+                    "duration_seconds": duration,
+                    "model": os.path.basename(self.config["model_path"])
+                }
+            
+            return jsonify(response), 200
             
         except Exception as e:
             logger.error(f"Ошибка при транскрибации: {e}")
             return jsonify({"error": str(e)}), 500
             
         finally:
+            # Восстанавливаем оригинальное значение return_timestamps
+            self.transcriber.return_timestamps = original_return_timestamps
+            
             # Очистка временных файлов
             if os.path.exists(temp_file_path):
                 os.remove(temp_file_path)
@@ -143,7 +192,7 @@ class Routes:
             file_path = data["file_path"]
             source = LocalFileSource(file_path, self.config.get("max_file_size", 100))
             
-            return self.transcription_service.transcribe_from_source(source)
+            return self.transcription_service.transcribe_from_source(source, data)
             
         @self.app.route('/v1/models', methods=['GET'])
         def list_models():