Spaces:
Running
Running
| import torch | |
| import whisper | |
| from ..config import settings | |
| from typing import Dict, Any, Optional | |
| import os | |
| _model = whisper.load_model(settings.ASR_MODEL) | |
| class MedicalASR: | |
| def __init__(self, config: Dict[str, Any]): | |
| """ | |
| Tıbbi konuşma tanıma için ASR modülü | |
| Args: | |
| config: Yapılandırma parametreleri | |
| - language: Dil kodu (örn. "tr") | |
| - model: Kullanılacak model adı | |
| - domain: Alan adı (tıp için "medical") | |
| """ | |
| self.config = config | |
| self.language = config.get("language", "tr") | |
| self.model_name = config.get("model", "whisper-large-v3") | |
| # CUDA kullanılabilirse tercih et | |
| self.device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" | |
| # Modeli yükle | |
| self.model = whisper.load_model(self.model_name, device=self.device) | |
| # Türkçe tıbbi terim sözlüğü - gerçek bir uygulama için genişletilebilir | |
| self.medical_terms = self._load_medical_terms() | |
| def _load_medical_terms(self) -> Dict[str, str]: | |
| """Türkçe tıbbi terim sözlüğünü yükler""" | |
| # Örnek: Bu fonksiyon bir dosyadan ya da veritabanından tıbbi terimleri yükleyebilir | |
| return { | |
| "ateş": "ateş", | |
| "hipertansiyon": "hipertansiyon", | |
| "miyokard infarktüsü": "miyokard infarktüsü", | |
| # ... daha fazla tıbbi terim | |
| } | |
| def transcribe(self, audio_file: str, speaker_diarization: bool = True) -> Dict[str, Any]: | |
| """ | |
| Ses dosyasını transkribe eder | |
| Args: | |
| audio_file: Ses dosyasının yolu | |
| speaker_diarization: Konuşmacı diyarizasyonu yapılsın mı | |
| Returns: | |
| Transkripsiyon sonuçları | |
| """ | |
| # Transkripsiyon için Whisper modelini kullan | |
| transcribe_options = { | |
| "language": self.language, | |
| "task": "transcribe", | |
| } | |
| result = self.model.transcribe(audio_file, **transcribe_options) | |
| # Tıbbi terimleri düzelt | |
| corrected_text = self._correct_medical_terms(result["text"]) | |
| result["text"] = corrected_text | |
| # Diyarizasyon isteniyorsa ekle | |
| if speaker_diarization: | |
| # Burada bir diyarizasyon kütüphanesi kullanılabilir (pyannote.audio gibi) | |
| # Bu örnekte yapmıyoruz | |
| pass | |
| return result | |
| def _correct_medical_terms(self, text: str) -> str: | |
| """ | |
| Transkribe edilmiş metindeki tıbbi terimleri düzeltir | |
| Args: | |
| text: Düzeltilecek metin | |
| Returns: | |
| Düzeltilmiş metin | |
| """ | |
| # Bu basit bir örnek - daha gelişmiş NLP teknikleri kullanılabilir | |
| for term, correct_form in self.medical_terms.items(): | |
| # Basit string değiştirme - gerçek uygulamada daha sofistike olmalı | |
| text = text.replace(term, correct_form) | |
| return text | |
| def transcribe_file(file_path: str) -> str: | |
| result = _model.transcribe(file_path) | |
| return result.get('text', '').strip() | |