jadssss f88ca913ce make long-file CUDA OOM recoverable per file
- replace permanent _CUDA_BROKEN flag with CudaOOMError and retry helper
- retry WhisperX with configured settings, then batch=1 without VAD, then once more
- keep the loaded model cached between retries instead of reloading it
- actually pass vad_filter through transcribe() and use it in aligned ASR
- skip only the OOM file in sequential, staged and LRC pipelines
- mark OOM files with oom_skipped / lrc+oom for the summary
- fix staged vocal separation writing input_dir/vocals.wav when convert is off
- route original inputs and resumed files through safe per-file separation
- validate ffmpeg before starting the LRC task
2026-10-27 23:03:29 +03:00
2026-10-22 00:55:14 +03:00

Audio Transcriber Combine

Локальное десктоп-приложение для извлечения текста из аудио.

Этапы

  1. convert — любой аудиоформат → WAV через ffmpeg (настраиваемый sample rate / каналы).
  2. separate — отделение вокала через unblend (Mel-Band RoFormer).
  3. transcribe — ASR через WhisperX или GigaAM (onnx-asr).

Каждый этап можно включать/выключать отдельно. Промежуточные файлы можно сохранять (по умолчанию — да) или удалять, оставляя только финальный результат последнего включённого этапа.

Раскладка результатов

Description
Комбайн по вытаскиванию текста из аудио
Readme MIT 488 KiB
Languages
Python 100%