sensory-transcription 0.1.0.6

Audio transcription + diarization + emotion analysis service

Sensory-Audio API (v1) # Advanced Audio Processing API (v1)

Whisper STT • Speaker Diarization • Emotion Analysis
“transcribe-core” – production-ready micro-service, GPU-first.

---

	CPU	GPU	Multi-GPU	Async
Whisper (STT)	✔︎	fp16 / int8	✔︎ (per-worker)	✔︎
pyannote.audio (DIA)	✔︎	✔︎	✔︎	✔︎
GigaAM (EMO)	✔︎	✔︎	n/a	✔︎

---

1. Quick start

git clone http://10.10.0.20:3000/SensoryLAB/transcription_server
cd transcribe-core

cp .env.example .env         # заполните токены / параметры
docker build -t sensory-audio .

docker run -it --rm \
  --gpus all \
  --env-file .env \
  -p 8001:8000 \
  -v $HOME/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \
  -v $HOME/.cache/gigaam:/root/.cache/gigaam \
  -v $HOME/.cache/pyannote:/root/.cache/pyannote \
  sensory-audio

либо

# установка клиентской части
pip install .[client]

# запуск сервера
pip install .[server]
gunicorn -k uvicorn.workers.UvicornWorker \
         sensory_transcription.main:app \
         --bind 0.0.0.0:8000 \
         -c gunicorn.conf.py

Проверяем:

curl -F "audio=@sample.wav" \
     -F "request_json=$(cat app/test/stt_default.json)" \
     http://localhost:8001/v1/process | jq

---

2. Что нового

	0.x legacy	v1
Архитектура	монолит	api / core / infra
Кэш моделей	dict	LRU-ModelCache (TTL, reaper, stats)
Параллельность	последовательная	fan-out ⇒ fan-in
GPU	фикс. карта	автомат. распределение по воркерам
Endpoints	/process	/v1/process, /v1/jobs/{id}, /v1/ws
CI / тесты	нет	ruff, black, pytest

---

3. Дерево проекта (v1)

├── app
│   ├── api                # FastAPI-роутеры
│   │   ├── dependencies.py
│   │   └── v1
│   │       ├── batch.py   # REST
│   │       └── stream.py  # WebSocket
│   ├── config.py          # env-settings (pydantic)
│   ├── core               # бизнес-логика, без FastAPI
│   │   ├── audio/preprocessor.py
│   │   ├── models.py      # Pydantic-схемы
│   │   └── services/…     # stt_service, dia_service, …
│   ├── gunicorn.conf.py   # GPU-hook
│   ├── infra
│   │   ├── cache/…        # ModelCache
│   │   ├── loaders/…      # load_faster_whisper_model …
│   │   └── wrappers/…     # адаптеры моделей
│   ├── libs/gigaam/…      # оформлено как vendored-lib
│   └── main.py            # FastAPI-entry
├── client/                # reference sync / async клиента
├── Dockerfile
└── tests/                 # pytest-кейсы

---

4. Конфигурация – .env

# Whisper
WHISPER_MODEL_SIZE=large-v3-turbo
WHISPER_DEVICE=cuda            # или cpu
WHISPER_CPU_THREADS=8

# pyannote
PYANNOTE_AUTH_TOKEN=hf_xxx
PYANNOTE_USE_GPU=true

# Emotion
GIGAAM_MODEL_NAME=gigaam_emo

# Cache / прочее
DEFAULT_MODEL_NAME=large-v3-turbo
LOG_LEVEL=INFO

---

5. Запуск

5.1 Docker (+ кеш моделей)

Монтируем только нужные папки – экономия > 10 ГБ:

Модель	host	container
Whisper	~/.cache/huggingface	/root/.cache/huggingface
GigaAM	~/.cache/gigaam	/root/.cache/gigaam
pyannote	~/.cache/pyannote (или ~/.cache/torch/pyannote)	/root/.cache/pyannote
docker run --gpus all \
--env-file .env -p 8001:8000 \
-v $HOME/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \
-v $HOME/.cache/gigaam:/root/.cache/gigaam \
-v $HOME/.cache/pyannote:/root/.cache/pyannote \
sensory-audio

5.2 Bare-metal

python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000

---

6. Multi-GPU logic

app/gunicorn.conf.py

1. При старте ищем GPU (CUDA_VISIBLE_DEVICES или nvidia-smi -L).
2. Каждый worker после fork’а:

gpu_id = GPU_LIST[worker.age % len(GPU_LIST)]
torch.cuda.set_device(gpu_id)

3. В логах: [worker pid=1234, age=2] → Physical GPU cuda:1 (NVIDIA A100-80GB) При docker run --gpus all раздача карт происходит автоматически.

---

7. API Reference

7.1 POST /v1/process

Multipart-форма:

поле	тип	required	описание
audio	файл (wav/mp3/ogg/…)	✔︎	аудио
request_json	string(JSON)	✔︎	сериализованный ProcessRequest

ProcessRequest

{
  "settings": {
    "tasks": ["transcribe", "diarization", "emotion"],
    "tra": { "language": "auto", "beam_size": 5 },
    "dia": { "stereo_mode": false },
    "emo": { "analysis_level": "word" }
  },
  "format_output": "json",      // или "text"
  "async_process": false        // true → job в фоне
}

ProcessResponse

status	пример
завершено	{"status":"completed","result":{…}}
поставлено в очередь	{"status":"queued","job_id":"uuid"}
Полный контракт – app/core/models.py.

7.2 GET /v1/jobs/{job_id}

Статус фоновой задачи (processing / completed / failed).

7.3 WebSocket /v1/ws

1. Первый текстовый кадр – ProcessRequest, содержащий только settings.tra.
2. Далее бинарные кадры PCM16 (16 kHz, mono).
3. Сервер отправляет StreamingChunkResponse (слова + в будущем эмоции).

---

8. Примеры запросов

Транскрипция + диаризация

curl -F audio=@speech.wav \
     -F request_json='{"settings":{"tasks":["transcribe","diarization"]}}' \
     http://localhost:8001/v1/process

Эмоции на уровне предложений

curl -F audio=@speech.wav \
     -F request_json='{
         "settings":{
           "tasks":["emotion"],
           "emo":{"analysis_level":"sentence"}
         }}' \
     http://localhost:8001/v1/process

Python-клиент

from client.sync_client import AudioClient

cli = AudioClient("http://localhost:8001")
res = cli.process("speech.wav",
                  tasks=["transcribe", "emotion"],
                  emo_level="file")
print(res["tra"]["text"])

---

9. Тестирование

pytest -q                    # 5 green tests

---

10. Разработка

шаг	команда
форматирование	ruff check . --fix && black .
type-checking	mypy app/
генерация OpenAPI	python - <<'PY'\nimport json, app\nprint(json.dumps(app.main.app.openapi()))\nPY

---

11. Road-map

1. Distributed jobs – RQ/Redis с retry-policy.
2. MinIO – хранение больших аудио вне RAM.
3. Prometheus + Grafana – метрики, alerting.
4. Canary deployments – Helm chart, Istio.

(в процессе – PR welcome)

---

12. Troubleshooting

проблема	решение
CUDA out of memory	снизьте количество воркеров или ModelCache.max_models; мониторьте /cache/stats.
404 Job	записи JOBS чистятся через TTL (см. batch.py).
pyannote TF32 warning	безопасно, форс-отключаем TF32.

---

13. License

Apache-2.0. Убедитесь в лицензиях моделей (Whisper, pyannote, GigaAM) перед коммерческим использованием.

Made with ❤️ & CUDA 12. Issues → GitTea Issues.

docker run -v /home/fox/.cache/huggingface/hub/models--mobiuslabsgmbh--faster-whisper-large-v3-turbo:/root/.cache/huggingface/hub/models--mobiuslabsgmbh--faster-whisper-large-v3-turbo -v /home/fox/.ollama/models/other/gigaam:/root/.cache/gigaam -v /home/fox/.cache/torch/pyannote --gpus all --env-file .env -p 8001:8000 sensory-audio