import torch # นำเข้า PyTorch สำหรับการใช้งาน GPU import gradio as gr # นำเข้า Gradio สำหรับสร้าง UI import yt_dlp as youtube_dl # นำเข้า yt-dlp สำหรับการดาวน์โหลดวิดีโอจาก YouTube from transformers import pipeline # นำเข้า pipeline จาก transformers สำหรับ ASR from transformers.pipelines.audio_utils import ffmpeg_read # นำเข้า ffmpeg_read สำหรับการอ่านไฟล์เสียง import tempfile # นำเข้า tempfile สำหรับการสร้างไฟล์ชั่วคราว import os # นำเข้า os สำหรับการจัดการไฟล์และไดเรกทอรี # ตั้งค่าค่าคงที่ต่าง ๆ MODEL_NAME = "openai/whisper-large-v2" # ชื่อของโมเดลที่ใช้ BATCH_SIZE = 8 # ขนาดของ batch ที่ใช้ในการประมวลผล FILE_LIMIT_MB = 1000 # ขนาดไฟล์สูงสุด (MB) YT_LENGTH_LIMIT_S = 3600 # จำกัดความยาวไฟล์ YouTube สูงสุดที่ 1 ชั่วโมง # ตรวจสอบว่ามี GPU หรือไม่ ถ้ามีให้ใช้ GPU (device=0) ถ้าไม่มีให้ใช้ CPU device = 0 if torch.cuda.is_available() else "cpu" # สร้าง pipeline สำหรับ automatic speech recognition (ASR) pipe = pipeline( task="automatic-speech-recognition", # งานที่ทำคือการรู้จำเสียงอัตโนมัติ model=MODEL_NAME, # โมเดลที่ใช้ chunk_length_s=30, # ความยาวของ chunk ในหน่วยวินาที device=device, # อุปกรณ์ที่ใช้ (GPU หรือ CPU) ) def transcribe(inputs): """ Transcribe the given audio input to text using the Whisper model. Args: inputs (str): Path to the audio file. Returns: str: Transcribed text. Raises: gr.Error: If no audio file is submitted. """ if inputs is None: # ถ้าไม่มีไฟล์เสียงถูกส่งเข้ามา ให้แสดงข้อผิดพลาด raise gr.Error("No audio file submitted! Please upload or record an audio file before submitting your request.") # ถอดความเสียงเป็นข้อความ text = pipe(inputs, batch_size=BATCH_SIZE, return_timestamps=True)["text"] return text # ส่งคืนข้อความที่ถอดความแล้ว def _return_yt_html_embed(yt_url): """ Return an HTML string to embed a YouTube video. Args: yt_url (str): YouTube video URL. Returns: str: HTML string for embedding the YouTube video. """ # ดึง video_id จาก URL video_id = yt_url.split("?v=")[-1] # สร้าง HTML สำหรับฝังวิดีโอ YouTube HTML_str = ( f'
' "
" ) return HTML_str # ส่งคืน HTML string def download_yt_audio(yt_url, filename): """ Download audio from a YouTube video and save it to a file. Args: yt_url (str): YouTube video URL. filename (str): Path to save the downloaded file. Raises: gr.Error: If there is a problem with downloading the YouTube video. """ # สร้างตัวโหลดข้อมูลจาก YouTube info_loader = youtube_dl.YoutubeDL() try: # ดึงข้อมูลของวิดีโอจาก YouTube โดยไม่ดาวน์โหลด info = info_loader.extract_info(yt_url, download=False) except youtube_dl.utils.DownloadError as err: # ถ้ามีข้อผิดพลาดในการดึงข้อมูล ให้แสดงข้อผิดพลาด raise gr.Error(str(err)) # ตรวจสอบความยาวของไฟล์ file_length = info["duration_string"] # ความยาวของไฟล์ในรูปแบบ HH:MM:SS file_h_m_s = file_length.split(":") # แยกเวลาเป็นชั่วโมง นาที และวินาที file_h_m_s = [int(sub_length) for sub_length in file_h_m_s] # แปลงค่าเวลาเป็นจำนวนเต็ม if len(file_h_m_s) == 1: file_h_m_s.insert(0, 0) # ถ้ามีแค่ค่าเดียว ให้เพิ่มชั่วโมงเป็น 0 if len(file_h_m_s) == 2: file_h_m_s.insert(0, 0) # ถ้ามีสองค่า ให้เพิ่มชั่วโมงเป็น 0 # คำนวณความยาวของไฟล์ในหน่วยวินาที file_length_s = file_h_m_s[0] * 3600 + file_h_m_s[1] * 60 + file_h_m_s[2] if file_length_s > YT_LENGTH_LIMIT_S: # ถ้าความยาวไฟล์เกินขีดจำกัด ให้แสดงข้อผิดพลาด yt_length_limit_hms = time.strftime("%HH:%MM:%SS", time.gmtime(YT_LENGTH_LIMIT_S)) file_length_hms = time.strftime("%HH:%MM:%SS", time.gmtime(file_length_s)) raise gr.Error(f"Maximum YouTube length is {yt_length_limit_hms}, got {file_length_hms} YouTube video.") # ตั้งค่าตัวเลือกสำหรับ yt-dlp ydl_opts = {"outtmpl": filename, "format": "worstvideo[ext=mp4]+bestaudio[ext=m4a]/best[ext=mp4]/best"} with youtube_dl.YoutubeDL(ydl_opts) as ydl: try: # ดาวน์โหลดวิดีโอจาก YouTube ydl.download([yt_url]) except youtube_dl.utils.ExtractorError as err: # ถ้ามีข้อผิดพลาดในการดาวน์โหลด ให้แสดงข้อผิดพลาด raise gr.Error(str(err)) def yt_transcribe(yt_url): """ Transcribe the audio from a YouTube video to text using the Whisper model. Args: yt_url (str): YouTube video URL. Returns: tuple: HTML string for embedding the YouTube video, transcribed text. """ # สร้าง HTML สำหรับฝังวิดีโอ YouTube html_embed_str = _return_yt_html_embed(yt_url) with tempfile.TemporaryDirectory() as tmpdirname: # สร้างไดเรกทอรีชั่วคราว filepath = os.path.join(tmpdirname, "video.mp4") # ดาวน์โหลดไฟล์เสียงจาก YouTube download_yt_audio(yt_url, filepath) with open(filepath, "rb") as f: # อ่านข้อมูลจากไฟล์ inputs = f.read() # อ่านข้อมูลเสียงจากไฟล์วิดีโอ inputs = ffmpeg_read(inputs, pipe.feature_extractor.sampling_rate) inputs = {"array": inputs, "sampling_rate": pipe.feature_extractor.sampling_rate} # ถอดความเสียงเป็นข้อความ text = pipe(inputs, batch_size=BATCH_SIZE, return_timestamps=True)["text"] return html_embed_str, text # ส่งคืน HTML string และข้อความที่ถอดความแล้ว # สร้าง UI สำหรับแอปพลิเคชันด้วย Gradio demo = gr.Blocks() # อินเตอร์เฟสสำหรับถอดความจากไมโครโฟน mf_transcribe = gr.Interface( fn=transcribe, # ฟังก์ชันที่ใช้ในการถอดความ inputs=[ gr.inputs.Audio(source="microphone", type="filepath", optional=True), # อินพุตเป็นเสียงจากไมโครโฟน ], outputs="text", # ผลลัพธ์เป็นข้อความ layout="horizontal", # เลย์เอาต์แบบแนวนอน theme="huggingface", # ธีมของ Gradio title="Whisper Large V2: Transcribe Audio", # ชื่อของแอปพลิเคชัน description=( "Transcribe long-form microphone or audio inputs with the click of a button! Demo uses the" f" checkpoint [{MODEL_NAME}](https://huggingface.co/{MODEL_NAME}) and 🤗 Transformers to transcribe audio files" " of arbitrary length." ), # คำอธิบายของแอปพลิเคชัน allow_flagging="never", # ไม่อนุญาตให้ flag ผลลัพธ์ ) # อินเตอร์เฟสสำหรับถอดความจากไฟล์เสียงที่อัปโหลด file_transcribe = gr.Interface( fn=transcribe, # ฟังก์ชันที่ใช้ในการถอดความ inputs=[ gr.inputs.Audio(source="upload", type="filepath", optional=True, label="Audio file"), # อินพุตเป็นไฟล์เสียงที่อัปโหลด ], outputs="text", # ผลลัพธ์เป็นข้อความ layout="horizontal", # เลย์เอาต์แบบแนวนอน theme="huggingface", # ธีมของ Gradio title="Whisper Large V2: Transcribe Audio", # ชื่อของแอปพลิเคชัน description=( "Transcribe long-form microphone or audio inputs with the click of a button! Demo uses the" f" checkpoint [{MODEL_NAME}](https://huggingface.co/{MODEL_NAME}) and 🤗 Transformers to transcribe audio files" " of arbitrary length." ), # คำอธิบายของแอปพลิเคชัน allow_flagging="never", # ไม่อนุญาตให้ flag ผลลัพธ์ ) # อินเตอร์เฟสสำหรับถอดความจากวิดีโอ YouTube yt_transcribe = gr.Interface( fn=yt_transcribe, # ฟังก์ชันที่ใช้ในการถอดความ inputs=[ gr.inputs.Textbox(lines=1, placeholder="Paste the URL to a YouTube video here", label="YouTube URL"), # อินพุตเป็น URL ของ YouTube ], outputs=["html", "text"], # ผลลัพธ์เป็น HTML สำหรับฝังวิดีโอและข้อความที่ถอดความแล้ว layout="horizontal", # เลย์เอาต์แบบแนวนอน theme="huggingface", # ธีมของ Gradio title="Whisper Large V2: Transcribe YouTube", # ชื่อของแอปพลิเคชัน description=( "Transcribe long-form YouTube videos with the click of a button! Demo uses the checkpoint" f" [{MODEL_NAME}](https://huggingface.co/{MODEL_NAME}) and 🤗 Transformers to transcribe video files of" " arbitrary length." ), # คำอธิบายของแอปพลิเคชัน allow_flagging="never", # ไม่อนุญาตให้ flag ผลลัพธ์ ) # รวม UI ของทุกส่วนเข้าด้วยกันใน Tabbed Interface with demo: gr.TabbedInterface([mf_transcribe, file_transcribe, yt_transcribe], ["Microphone", "Audio file", "YouTube"]) # เริ่มต้น Gradio demo demo.launch(enable_queue=True)