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2.1 KiB
Python
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Python
import os
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import sys
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import time
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from faster_whisper import WhisperModel
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def transcribe_audio(file_path, model_size="large-v3", device="cuda", compute_type="float16"):
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"""
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Transcrit un fichier audio avec une précision maximale et optimisation GPU.
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"""
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if not os.path.exists(file_path):
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print(f"Erreur : Le fichier {file_path} n'existe pas.")
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return None
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print(f"Chargement du modèle {model_size} sur {device}...")
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# Initialisation du modèle avec optimisation CTranslate2
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model = WhisperModel(model_size, device=device, compute_type=compute_type)
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print(f"Transcription en cours : {file_path}")
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start_time = time.time()
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# Transcription avec paramètres optimisés pour la précision médicale
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# beam_size=5 : meilleure recherche de mots
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# language="fr" : force le français pour éviter les erreurs de détection
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segments, info = model.transcribe(
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file_path,
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beam_size=5,
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language="fr",
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condition_on_previous_text=True,
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vad_filter=True, # Supprime les silences pour éviter les hallucinations
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vad_parameters=dict(min_silence_duration_ms=500)
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)
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print(f"Langue détectée : {info.language} (probabilité: {info.language_probability:.2f})")
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full_text = []
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for segment in segments:
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timestamp = f"[{time.strftime('%H:%M:%S', time.gmtime(segment.start))}]"
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print(f"{timestamp} {segment.text}")
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full_text.append(f"{timestamp} {segment.text}")
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end_time = time.time()
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duration = end_time - start_time
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print(f"
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Transcription terminée en {duration:.2f} secondes.")
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return "
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".join(full_text)
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if __name__ == "__main__":
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if len(sys.argv) < 2:
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print("Usage: python medical_transcriber.py <audio_file>")
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else:
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audio_file = sys.argv[1]
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transcript = transcribe_audio(audio_file)
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if transcript:
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output_file = audio_file.rsplit('.', 1)[0] + "_transcript.txt"
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with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as f:
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f.write(transcript)
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print(f"Transcription sauvegardée dans : {output_file}")
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