ASR/whisper_simple.py

# 供資策會課程使用
import os
import argparse
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv('environment.env')
client = OpenAI()

system_prompt = """你是一位專業的轉錄校對助理，專門處理有關溫室氣體、碳排放和碳管理的對話轉錄。
你的任務是：
1. 確保以下專業術語的準確性：溫室氣體、碳排放、碳管理、碳盤查、碳權交易、碳足跡、淨零排放、碳權。
2. 在必要時添加適當的標點符號，如句號、逗號，並使用正確的大小寫。
3. 使用台灣的繁體中文，確保語言表達符合台灣的用語習慣。
4. 只更正明顯的錯誤或改善可讀性，不要改變原文的意思或結構。
5. 不要回答問題、解釋概念或添加任何不在原文中的信息。
6. 如果原文是一個問句，保持它的問句形式，不要提供答案。

請只根據提供的原文進行必要的更正，不要添加或刪除任何實質性內容。"""

def transcribe(audio_file):
    try:
        transcript = client.audio.transcriptions.create(
            file=audio_file,
            model="whisper-1",
            response_format="text"
        )
        return transcript
    except Exception as e:
        print(f"轉錄時發生錯誤：{str(e)}")
        return None

def post_process_transcript(transcript):
    messages = [
        {"role": "system", "content": system_prompt},
        {"role": "user", "content": f"請校對並修正以下轉錄文本，但不要改變其原意或回答問題：\n\n{transcript}"}
    ]

    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        temperature=0,
        messages=messages
    )

    return response.choices[0].message.content

def process_audio_file(file_path):
    try:
        with open(file_path, "rb") as audio_file:
            print(f"\n處理文件：{os.path.basename(file_path)}")
            
            raw_transcript = transcribe(audio_file)
            if raw_transcript is None:
                return

            print("\n原始轉錄：")
            print(raw_transcript)

            corrected_transcript = post_process_transcript(raw_transcript)
            print("\n修正後的轉錄：")
            print(corrected_transcript)

    except Exception as e:
        print(f"處理文件 {os.path.basename(file_path)} 時發生錯誤：{str(e)}")

def process_folder(folder_path):
    processed_files = 0

    for filename in os.listdir(folder_path):
        if filename.endswith((".mp3", ".wav", ".m4a")):  
            file_path = os.path.join(folder_path, filename)
            process_audio_file(file_path)
            processed_files += 1

    print("\n=== 總結 ===")
    print(f"處理的文件數：{processed_files}")

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="處理音頻文件使用 Whisper 和 GPT-3.5-turbo")
    parser.add_argument("--folder", default="data", help="包含音頻文件的文件夾路徑（默認：data）")
    args = parser.parse_args()

    if os.path.isdir(args.folder):
        process_folder(args.folder)
    else:
        print(f"錯誤：文件夾 '{args.folder}' 不存在。")

if __name__ == "__main__":
    main()