semvec/pypi-packages huggingface dataset:
building-kenlms 0.1.0
helper scripts to build kenlm models
Requires Python: <4.0,>=3.10

![tests](https://github.com/fraunhofer-iais/building-kenlms/actions/workflows/tests.yml/badge.svg)
[![pypi](https://img.shields.io/pypi/v/building-kenlms.svg)](https://pypi.python.org/project/building-kenlms)
[![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-green.svg)](https://opensource.org/licenses/MIT)
[![bear-ified](https://raw.githubusercontent.com/beartype/beartype-assets/main/badge/bear-ified.svg)](https://beartype.readthedocs.io)
[![Ruff-ified](https://img.shields.io/endpoint?url=https://raw.githubusercontent.com/astral-sh/ruff/main/assets/badge/v2.json)](https://github.com/dertilo/python-linters/blob/master/python_linters/ruff.toml)
[![Checked with pyright](https://microsoft.github.io/pyright/img/pyright_badge.svg)](https://microsoft.github.io/pyright/)
# building kenlms
* python (glue)code to build ngram-LM (via kenlm) from text-corpus
* example (from `test_argpa_from_corpus.py`):
```python
arpa_args = ArpaArgs(
    order=5,
    prune="|".join(str(k) for k in [0, 8, 16]),
)

lm_corpus = WordBasedLMCorpus(
    name="test",
    cache_base=cache_base,
    raw_corpora=BuildableContainer[RglobRawCorpus](
        [
            RglobRawCorpus(
                cache_base=cache_base,
                corpus_dir=test_corpus_dir,
                file_pattern="*corpus.txt",
            ),
        ],
    ),
    transcript_cleaner=normalizer,
)

arpa_builder = ArpaBuilder(
    cache_base=cache_base,
    arpa_args=arpa_args,
    corpus=lm_corpus,
)

arpa_builder.build()

```
* creates 3 things:
  * arpa-files in `ArpaBuilder-...` - directory
  * `raw_corpus.txt.gz` in `RglobRawCorpus-...` - directory
  * `processed.txt.gz` text-corpus in `WordBasedLMCorpus-...` - directory
```commandline
cache
├── ArpaBuilder-arpa-test83643909a155c382f462cc06ed2ca17482b6b239
│   ├── dataclass.json
│   ├── lm.arpa
│   └── lm_unfiltered.arpa
├── RglobRawCorpus-resourcesa4bb48834103a10f5366e8db275a2a7a88907668
│   ├── dataclass.json
│   └── raw_corpus.txt.gz
└── WordBasedLMCorpus-testcb2ad810525289f8cb0a1eb7a0a82b9c947ccc52
    ├── dataclass.json
    ├── processed.txt.gz
    └── word_counts.txt

```
transkription-vosk 0.1.2
Ein Paket zur Transkription von Audiodateien mit Vosk-Modellen, lokal auf dem Rechner.
Requires Python: >=3.6

# transkription_vosk

Ein Paket zur Transkription von Audiodateien mit Vosk-Modellen, lokal auf dem Rechner.

A package for transcribing audio files using Vosk models locally on your computer.

## Installation

### Voraussetzungen

- Python 3.6 oder höher
- Pip (Python Paketmanager)

### Installation des Pakets

Öffnen Sie ein Terminal (oder die Eingabeaufforderung auf Windows) und führen Sie den folgenden Befehl aus:

```sh
pip install transkription_vosk
```

# Verwendung

## Vorbereitungen

1. Laden Sie das Vosk-Modell herunter. Sie können Modelle von der [Vosk Modellseite](https://alphacephei.com/vosk/models) herunterladen.
2. Extrahieren sie die ZIP-Datei.
3. Notieren sie sich den absoluten Pfad zum Modell-Verzeichnis.

## Transkription einer Audiodatei

Führen Sie den folgenden Befehl im Terminal (oder der Eingabeaufforderung) aus:

```sh
transkription_vosk -v <Pfad zum Vosk-Modell> -o <Pfad zur Ausgabe-Textdatei> -i <Pfad zur Audiodatei>
```

Mit folgendem Befehl können sie die Hilfe aufrufen:
```sh
transkription_vosk -h
```

Ersetzen Sie <Pfad zum Vosk-Modell>, <Pfad zur Audiodatei> und <Pfad zur Ausgabe-Textdatei> durch die entsprechenden Pfade auf Ihrem System.

Autor: Martial Job ([Website](https://mjob.me))
Email: [transkription_vosk@mjob.me](mailto:transkription_vosk@mjob.me)
GitHub: [martialjob](https://github.com/martialjob)