Max P.
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- Add `AppConfig` and `PresetConfig` models using Pydantic for config validation - Refactor `read_configurations` to return an `AppConfig` instance - Implement `OllamaClient` for chat-based server interaction - Implement `WhisperClient` for transcription via Whisper CLI - Migrate notification utilities to `libs` directory - Update tray application to use new clients and config structure - Simplify Whisper and Ollama integration logic in `WhisperWorker` Signed-off-by: Max P. <Mail@MPassarello.de>
51 lines
1.8 KiB
Python
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import subprocess
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from typing import Optional
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from pathlib import Path
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from pyvtt.libs.notify import notify
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from pyvtt.models.config import AppConfig, PresetConfig
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class WhisperClient:
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def __init__(self, config: AppConfig):
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"""
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Initialisiert den Whisper-Client mit der globalen Anwendungskonfiguration.
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:param config: AppConfig-Instanz mit Pfaden zur Whisper-Binary, Audio- und Ausgabedatei.
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"""
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self.whisper_path = config.whisper_path
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self.audio_file = config.audio_file
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self.output_file = config.output_file
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def transcribe(self, config: PresetConfig) -> str:
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"""
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Führt Whisper (CLI) zur Transkription der Audiodatei aus und gibt das Transkript zurück.
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:param config: PresetConfig-Instanz mit Whisper-Modell und Spracheinstellungen.
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:return: Das rohe Transkript als String – oder None bei Fehlern.
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"""
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output_base = self.output_file.replace(".txt", "")
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whisper_cmd = [
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self.whisper_path,
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"-m", config.whisper_model,
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"-f", self.audio_file,
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"-l", config.language,
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"-otxt",
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"-of", output_base
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]
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try:
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subprocess.run(whisper_cmd, check=True)
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except subprocess.CalledProcessError as e:
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print(f"[WhisperClient] Whisper-Ausführungsfehler: {e}")
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notify("Fehler", "Ein Fehler mit 'Whisper' ist aufgetreten!")
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return ""
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try:
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with open(self.output_file, "r", encoding="utf-8") as f:
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return "\n".join(line.strip() for line in f.readlines())
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except Exception as e:
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print(f"[WhisperClient] Fehler beim Einlesen der Ausgabedatei: {e}")
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notify("Fehler", "Ein Fehler beim Lesen der Whisper-Ausgabe ist aufgetreten!")
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return ""
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