add base return_timestamps support

app/__init__.py

@@ -6,7 +6,7 @@ import waitress
 # Импорт классов и функций из других модулей
 from .transcriber import WhisperTranscriber
 from .routes import Routes
-from .logger import logger
+from .utils import logger
 
 class WhisperServiceAPI:
     """Класс для API сервиса распознавания речи."""

app/audio_processor.py

@@ -12,7 +12,7 @@ import uuid
 from typing import Dict, Tuple
 
 # Импорт классов и функций из других модулей
-from .logger import logger
+from .utils import logger
 
 class AudioProcessor:
     """Класс для предобработки аудиофайлов перед распознаванием."""

app/audio_sources.py

@@ -11,7 +11,7 @@ import requests
 import abc
 from typing import Dict, Tuple, Optional, BinaryIO
 
-from .logger import logger
+from .utils import logger
 
 class AudioSource(abc.ABC):
     """Абстрактный класс для различных источников аудиофайлов.

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
+            # Формируем ответ в зависимости от return_timestamps
-            return jsonify({
+            if return_timestamps:
-                "text": text,
+                response = {
-                "processing_time": processing_time,
+                    "segments": result.get("segments", []),
-                "response_size_bytes": len(text.encode('utf-8')),
+                    "text": result.get("text", ""),
-                "model": os.path.basename(self.config["model_path"])
+                    "processing_time": processing_time,
-            }), 200
+                    "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():

app/transcriber.py

@@ -7,7 +7,7 @@ OpenAI для транскрибации аудиофайлов в текст.
 """
 
 import time
-from typing import Dict, Tuple
+from typing import Dict, Tuple, Union
 
 import librosa
 import numpy as np
@@ -19,7 +19,7 @@ from transformers import (
 )
 
 from .audio_processor import AudioProcessor
-from .logger import logger
+from .utils import logger
 
 class WhisperTranscriber:
     """Класс для распознавания речи с помощью модели Whisper."""
@@ -135,7 +135,7 @@ class WhisperTranscriber:
             logger.error(f"Ошибка при загрузке аудио {file_path}: {e}")
             raise
 
-    def transcribe(self, audio_path: str) -> str:
+    def transcribe(self, audio_path: str) -> Union[str, Dict]:
         """
         Транскрибация аудиофайла.
         
@@ -143,7 +143,9 @@ class WhisperTranscriber:
             audio_path: Путь к обработанному аудиофайлу.
 
         Returns:
-            Распознанный текст.
+            В зависимости от параметра return_timestamps:
+            - Если return_timestamps=False: строка с распознанным текстом
+            - Если return_timestamps=True: словарь с ключами "segments" (список словарей с ключами start_time_ms, end_time_ms, text) и "text" (полный текст)
         """
         logger.info(f"Начало транскрибации файла: {audio_path}")
 
@@ -157,12 +159,52 @@ class WhisperTranscriber:
             return_timestamps=self.return_timestamps
         )
 
-        transcribed_text = result.get("text", "")
+        # Если временные метки не запрошены, возвращаем только текст
-        logger.info(f"Транскрибация завершена: получено {len(transcribed_text)} символов текста")
+        if not self.return_timestamps:
+            transcribed_text = result.get("text", "")
+            logger.info(f"Транскрибация завершена: получено {len(transcribed_text)} символов текста")
+            return transcribed_text
+        
+        # Если временные метки запрошены, обрабатываем и форматируем результат
+        segments = []
+        full_text = result.get("text", "")
+        
+        if "chunks" in result:
+            # Для новых версий модели Whisper
+            for chunk in result["chunks"]:
+                start_time = chunk.get("timestamp", [0, 0])[0]
+                end_time = chunk.get("timestamp", [0, 0])[1]
+                text = chunk.get("text", "").strip()
+                
+                segments.append({
+                    "start_time_ms": int(start_time * 1000),
+                    "end_time_ms": int(end_time * 1000),
+                    "text": text
+                })
+        elif hasattr(result, "get") and "segments" in result:
+            # Для старых версий модели Whisper
+            for segment in result["segments"]:
+                start_time = segment.get("start", 0)
+                end_time = segment.get("end", 0)
+                text = segment.get("text", "").strip()
+                
+                segments.append({
+                    "start_time_ms": int(start_time * 1000),
+                    "end_time_ms": int(end_time * 1000),
+                    "text": text
+                })
+        else:
+            logger.warning("Временные метки запрошены, но не найдены в результате транскрибации")
+        
+        logger.info(f"Транскрибация с временными метками завершена: получено {len(segments)} сегментов")
+        
+        # Возвращаем словарь с сегментами и полным текстом
+        return {
+            "segments": segments,
+            "text": full_text
+        }
 
-        return transcribed_text
+    def process_file(self, input_path: str) -> Union[str, Dict]:
-
-    def process_file(self, input_path: str) -> str:
         """
         Полный процесс обработки и транскрибации аудиофайла.
         
@@ -170,7 +212,9 @@ class WhisperTranscriber:
             input_path: Путь к исходному аудиофайлу.
             
         Returns:
-            Распознанный текст.
+            В зависимости от параметра return_timestamps:
+            - Если return_timestamps=False: строка с распознанным текстом
+            - Если return_timestamps=True: словарь с ключами "segments" и "text"
         """
         start_time = time.time()
         logger.info(f"Начало обработки файла: {input_path}")
@@ -182,13 +226,13 @@ class WhisperTranscriber:
             processed_path, temp_files = self.audio_processor.process_audio(input_path)
 
             # Транскрибация
-            text = self.transcribe(processed_path)
+            result = self.transcribe(processed_path)
 
             elapsed_time = time.time() - start_time
             logger.info(f"Обработка и транскрибация завершены за {elapsed_time:.2f} секунд")
 
-            return text
+            return result
 
         finally:
             # Очистка временных файлов
-            self.audio_processor.cleanup_temp_files(temp_files)
+            self.audio_processor.cleanup_temp_files(temp_files)

app/utils.py

@@ -9,4 +9,4 @@ logging.basicConfig(
         logging.FileHandler("logs/transcribe.log")
     ]
 )
-logger = logging.getLogger("whisper-service")
+logger = logging.getLogger("whisper-service")