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Si vous souhaitez déporter la transcription sur le serveur d'encodage, les commandes suivantes sont à effectuer sur le serveur d'encodage (voir la page Déporter l'encodage sur un ou plusieurs serveurs en Pod V3)

Utilisation de l'auto-transcription dans Pod

...

STT (Coqui Ai)

Les fichiers peuvent être téléchargés sur le site du projet : https://coqui.ai/models

Il faut installer l'application dans l'environnement virtuel de Pod (stt==1.4.0)

(django_pod3)pod@podv3

pod@podv2:/usr/local/django_projects/podv3$ pip3 install stt

Les fichiers peuvent être téléchargés sur le site du projet : https://github.com/coqui-ai/STT-models

pod@podv3:/usr/local/django_projects/transcription/model_fr/stt$ ll
-rw-r--r-- transcription/model_fr/stt$ ll
-rw-r--r-- 1 pod pod        248 nov.  14 21:14 alphabet.txt
-rw-r--r-- 1 pod pod  189372825      248 nov.  1514 0921:1214 modelalphabet.pbmmtxt
-rw-r--r-- 1 pod pod  1007576678189372825 nov.  15 0809:42 fr-cvfr-2-prune-12 model.pbmm
-rw-r--r-- 1 pod pod  1007576678 nov.  15 08:42 fr-cvfr-2-prune-kenlm.scorer
-rw-r--r-- 1 pod pod  47500492 nov.  15 08:54 model.tflite

Dans le fichier custom/settings-local.py, il suffit d’ajouter les paramètres suivant:

Pour Pod à partir de la version 3 avec fr et en :

# Transcription
USE_TRANSCRIPTION = True

## Transcription use
# * STT
# * VOSK
TRANSCRIPTION_TYPE = "STT"

# Paramétrage des modèles
# * Pour télécharger les Modèles STT : https://coqui.ai/models

TRANSCRIPTION_MODEL_PARAM = {
	# les modèles Stt
	'STT': {
		'fr': {
			'model': "/usr/local/django_projects/transcription/model_fr/stt/model.pbmm",
			'scorer': "/usr/local/django_projects/transcription/model_fr/stt/fr-cvfr-2-prune-kenlm.scorer",
		}
	} 
}

...

# Paramétrage des modèles
# * Pour télécharger les Modèles STT : https://coqui.ai/models
TRANSCRIPTION_MODEL_PARAM = {
	# les modèles Stt
	'STT': {
		'fr': {
			'model': "/usr/local/django_projects/transcription/model_fr/stt/model.pbmm",
			'scorer': "/usr/local/django_projects/transcription/model_fr/stt/fr-cvfr-2-prune-kenlm.scorer",
		},
		'en': {
			'model': "/usr/local/django_projects/transcription/model_en/stt/model.pbmm",
			'scorer': "/usr/local/django_projects/transcription/model_en/stt/kenlm.scorer",
		}
	} 
}

Pour tester

...

la transcription en ligne de commande

(django_pod)$> python manage.py shell 
Python 3.7.3 
[GCC 8.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
(InteractiveConsole)
>>> video_id = 1234
>>> from pod.video import transcript 
>>> transcript.main_threaded_transcript(video_id)

Vosk

l faut installer l'application dans l'environnement virtuel de Pod (vosk==0.3.45)

(django_pod3)pod@podv3:/usr/local/django_projects/podv3$ pip3 install vosk

Les fichiers pour les modèles peuvent être téléchargés sur Les fichiers pour les modèles peuvent être téléchargés sur cette page : https://alphacephei.com/vosk/models.

...

(django_podpod3) pod@:/path/to/project/django_projects/transcription/fr/vosk/$ wget https://alphacephei.com/vosk/models/vosk-model-fr-0.6-linto-2.2.0.zip

...

(django_podpod3) pod@:/path/to/project/django_projects/transcription/fr/vosk/$ sudo apt-get install unzip
(django_podpod3) pod@:/path/to/project/django_projects/transcription/fr/vosk/$ unzip vosk-model-fr-0.6-linto-2.2.0.zip

Dans le fichier custom/settings-local.py, il suffit d’ajouter les paramètres suivants (a préciser egalement sur les frontaux pour qu'il puisse lister les langue/model de dispo depuis la 3.3.1) :

Pour Pod avec Vosk en fr :

# Transcription
USE_TRANSCRIPTION = True

## Transcription use
# * STT
# * VOSK
TRANSCRIPTION_TYPE = "VOSK"

# Paramétrage des modèles
# * Pour télécharger les Modèles Vosk : https://alphacephei.com/vosk/models
TRANSCRIPTION_MODEL_PARAM = {
  # les modèles Vosk
  'VOSK':{
    'fr': {
      'model': "/path/of/project/django_projects/transcription/fr/vosk/vosk-model-fr-0.6-linto-2.2.0",
    }
  }
}

...

# Paramétrage des modèles
# * Pour télécharger les Modèles Vosk : https://alphacephei.com/vosk/models
TRANSCRIPTION_MODEL_PARAM = {
  # le modèle vosk
  'VOSK':{
    'fr': {
      'model': "/path/of/project/django_projects/transcription/fr/vosk/vosk-model-fr-0.6-linto-2.2.0",
    },
 	'en': {
      'model': "/path/of/project/django_projects/transcription/en/vosk/vosk-model-en-us-0.22",
    }
  }
}

...

Les modèles utilisés pour l’enrichissement du modèle peuvent être stockés dans /path/to/project/django_projects/compile-model

Il faut télécharger le modèle de compilation correspondant sur ce lien : https://alphacephei.com/vosk/lm#update-process.

...

(django_podpod3) pod@:/path/to/project/django_projects/compile-model/fr$ wget https://alphacephei.com/vosk/models/vosk-model-fr-0.6-linto-2.2.0-compile.zip

...

(django_podpod3) pod@:/path/to/project/django_projects/compile-model/fr$ sudo apt-get install unzip
(django_podpod3) pod@:/path/to/project/django_projects/compile-model/fr$ unzip vosk-model-fr-0.6-linto-2.2.0-compile.zip

Il faut seulement que la structure du dossier compile-model ressemble à cela :

(django_podpod3) pod@:/path/to/project/django_projects/compile-model

...

Pour finir, il faut activer l’enrichissement du modèle vosk dans une application pod, pour cela il suffit d’ajouter dans le fichier custom/settings-local.py les paramètres suivants :

...

...

le fichier custom/settings-local.py les paramètres suivants :

ACTIVE_ENRICH = True
MODEL_COMPILE_DIR = "/path/to/project/django_projects/compile-model"

Whisper (v3.5.0)

Sur les encodeurs :

pip install openai-whisper

ou si vous souhaitez bénéficier des derniers commits 

pip install git+https://github.com/openai/whisper.git

Exemple de configuration du custom/settings_local :

TRANSCRIPTION_TYPE = "WHISPER"

TRANSCRIPTION_MODEL_PARAM = {
	'WHISPER':{
		'fr': {
			'model': "small",
			'download_root': "/pod-transcription/transcription/whisper/",
		},
		'en': {
			'model': "small",
			'download_root': "/pod-transcription/transcription/whisper/",
		}
	}
}

Voir détails ici pour le choix du modèle
Le small n'est pas plus gourmand que vosk et est déjà performant

...