.

app/audio_processor.py

@@ -1,3 +1,10 @@
+"""
+Файл audio_processor.py содержит класс AudioProcessor, предназначенный для предобработки аудиофайлов 
+перед их использованием в системах распознавания речи. Класс предоставляет методы для конвертации 
+аудио в формат WAV с частотой дискретизации 16 кГц, нормализации уровня громкости, 
+добавления тишины в начало записи, а также для удаления временных файлов, созданных в процессе обработки. 
+"""
+
 import os
 import subprocess
 import tempfile

app/routes.py

@@ -29,7 +29,7 @@ class FakeFile:
     Пример использования:
     >>> with open('audio.wav', 'rb') as f:
     >>>     fake = FakeFile(f, 'audio.wav')
-    >>>     fake.save('/tmp/copy.wav')  # Новый метод сохранения
+    >>>     fake.save('/tmp/copy.wav')
     >>>     processor.handle_file(fake)
     """
     def __init__(self, file, filename):
@@ -123,7 +123,8 @@ class AudioFileProcessor:
             return jsonify({
                 "text": text,
                 "processing_time": processing_time,
-                "response_size_bytes": len(text.encode('utf-8'))
+                "response_size_bytes": len(text.encode('utf-8')),
+                "model": os.path.basename(self.config["model_path"])
             }), 200
 
         except Exception as e:

app/transcriber.py

@@ -1,3 +1,11 @@
+"""
+Этот файл (transcriber.py) содержит класс WhisperTranscriber, который использует модель Whisper от 
+OpenAI для транскрибации аудиофайлов в текст. Класс включает в себя методы для загрузки модели, 
+обработки аудио (с использованием класса AudioProcessor), и выполнения транскрибации. 
+Обрабатывает выбор устройства (CPU, CUDA, MPS) для выполнения вычислений и обеспечивает 
+возможность использования Flash Attention 2 для ускорения работы модели на поддерживаемых GPU.
+"""
+
 import time
 from typing import Dict, Tuple