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import torch
import numpy as np
import librosa
import time
from transformers import set_seed, Wav2Vec2ForCTC, AutoProcessor
device = 0 if torch.cuda.is_available() else "cpu"
def goai_stt(fichier):
"""
Transcrire un fichier audio donné.
Paramètres
----------
fichier: str | np.ndarray
Le chemin d'accès au fichier audio ou le tableau numpy.
Return
----------
transcript: str
Le texte transcrit.
"""
print("Fichier entré en entréé ---------> ", fichier)
if fichier is None:
raise ValueError("Le fichier audio est manquant.")
### assurer reproducibilité
set_seed(2024)
start_time = time.time()
### charger le modèle de transcription
model_id = "anyantudre/wav2vec2-large-mms-1b-mos-V1"
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained(model_id, target_lang="mos", ignore_mismatched_sizes=True).to(device)
if isinstance(fichier, str):
### preprocessing de l'audio à partir d'un fichier
signal, sampling_rate = librosa.load(fichier, sr=16000)
elif isinstance(fichier, np.ndarray):
### preprocessing de l'audio à partir d'un tableau numpy
signal = fichier
sampling_rate = 16000
else:
raise ValueError("Le type de fichier audio est invalide.")
# Ensure the signal is a numpy array and has correct dimensions
if not isinstance(signal, np.ndarray):
raise TypeError("Le signal audio doit être un tableau numpy.")
inputs = processor(signal, sampling_rate=sampling_rate, return_tensors="pt", padding=True).to(device)
### faire l'inference
with torch.no_grad():
outputs = model(**inputs).logits
pred_ids = torch.argmax(outputs, dim=-1)[0]
transcription = processor.decode(pred_ids)
print("Temps écoulé: ", int(time.time() - start_time), " secondes")
return transcription
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