Files
whisper-api-server/app/audio/processor.py
T

183 lines
7.3 KiB
Python

"""
Модуль 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
from typing import Dict, Tuple
import logging
from ..infrastructure.storage import create_temp_file, cleanup_temp_files
logger = logging.getLogger('app.audio_processor')
class AudioProcessor:
"""
Класс для предобработки аудиофайлов перед распознаванием.
Attributes:
config (Dict): Словарь с параметрами конфигурации.
norm_level (str): Уровень нормализации аудио.
compand_params (str): Параметры компрессора аудио.
"""
def __init__(self, config: Dict):
"""
Инициализация обработчика аудио.
Args:
config: Словарь с параметрами конфигурации.
"""
self.config = config
self.norm_level = config.get("norm_level", "-0.5")
self.compand_params = config.get("compand_params", "0.3,1 -90,-90,-70,-70,-60,-20,0,0 -5 0 0.2")
def convert_to_wav(self, input_path: str) -> str:
"""
Конвертация входного аудиофайла в WAV формат с частотой дискретизации 16 кГц (моно).
Args:
input_path: Путь к исходному аудиофайлу.
Returns:
Путь к сконвертированному WAV-файлу.
Raises:
subprocess.CalledProcessError: Если произошла ошибка при конвертации.
"""
audio_rate = self.config["audio_rate"]
# Создаем временный файл для WAV
output_path = create_temp_file(".wav")
# Команда для конвертации
cmd = [
"ffmpeg",
"-hide_banner",
"-loglevel", "warning",
"-y",
"-i", input_path,
"-ar", f"{audio_rate}",
"-ac", "1", # Монофонический звук
output_path
]
logger.debug("Converting to WAV: %s", " ".join(cmd))
try:
subprocess.run(cmd, check=True, capture_output=True)
logger.info("Converted file to WAV: %s", output_path)
return output_path
except subprocess.CalledProcessError as e:
logger.error("Failed to convert to WAV: %s", e.stderr.decode())
raise
def normalize_audio(self, input_path: str) -> str:
"""
Нормализация аудиофайла с использованием sox.
Args:
input_path: Путь к WAV-файлу.
Returns:
Путь к нормализованному WAV-файлу.
Raises:
subprocess.CalledProcessError: Если произошла ошибка при нормализации.
"""
# Создаем временный файл для нормализованного аудио
output_path = create_temp_file("_normalized.wav")
# Команда для нормализации аудио с помощью sox
cmd = [
"sox",
input_path,
output_path,
"norm", self.norm_level,
"compand"
] + self.compand_params.split()
logger.debug("Normalizing audio: %s", " ".join(cmd))
try:
subprocess.run(cmd, check=True, capture_output=True)
logger.info("Audio normalized: %s", output_path)
return output_path
except subprocess.CalledProcessError as e:
logger.error("Failed to normalize audio: %s", e.stderr.decode())
raise
def add_silence(self, input_path: str) -> str:
"""
Добавляет тишину в начало аудиофайла.
Args:
input_path: Путь к аудиофайлу.
Returns:
Путь к аудиофайлу с добавленной тишиной.
Raises:
subprocess.CalledProcessError: Если произошла ошибка при добавлении тишины.
"""
# Создаем временный файл
output_path = create_temp_file("_silence.wav")
# Команда для добавления тишины в начало файла
cmd = [
"sox",
input_path,
output_path,
"pad", "2.0", "1.0" # Добавление тишины в начале и в конце (секунды)
]
logger.info("Adding silence padding: %s", " ".join(cmd))
try:
subprocess.run(cmd, check=True, capture_output=True)
logger.info("Silence padding added: %s", output_path)
return output_path
except subprocess.CalledProcessError as e:
logger.error("Failed to add silence padding: %s", e.stderr.decode())
raise
def process_audio(self, input_path: str) -> Tuple[str, list]:
"""
Полная обработка аудиофайла: конвертация, нормализация и добавление тишины.
Args:
input_path: Путь к исходному аудиофайлу.
Returns:
Кортеж: (путь к обработанному файлу, список временных файлов для удаления)
Raises:
Exception: Если произошла ошибка при обработке аудио.
"""
temp_files = []
try:
# Конвертация в WAV
wav_path = self.convert_to_wav(input_path)
if wav_path != input_path: # Если был создан временный файл
temp_files.append(wav_path)
# Нормализация
normalized_path = self.normalize_audio(wav_path)
temp_files.append(normalized_path)
# Добавление тишины
silence_path = self.add_silence(normalized_path)
temp_files.append(silence_path)
return silence_path, temp_files
except Exception as e:
logger.error("Failed to process audio %s: %s", input_path, e)
cleanup_temp_files(temp_files)
raise