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)