Gecko [ www.vortexaion.com ]

Name	Size	Permission	Date
FILMES	[ DIR ]	drwxrwxrwx	2025-05-08 21:07
SOUNDS	[ DIR ]	drwxrwxrwx	2025-06-10 21:42
SQL APP ANDROID	[ DIR ]	drwxrwxrwx	2025-03-07 15:00
path	[ DIR ]	drwxrwxrwx	2025-06-10 21:30
Discord.lnk	2.21 KB	-rw-rw-rw-	2025-07-29 23:56
Tradutor Inglês para Portugues (Clone - Old Class USUAL).py	5.41 KB	-rw-rw-rw-	2025-06-10 22:26
delet.bat	789 B	-rwxrwxrwx	2025-06-03 05:57
desktop.ini	282 B	-rw-rw-rw-	2023-01-14 20:23
~$Gerenciamento de CAIXA - Cooker Blue.xlsx	165 B	-rw-rw-rw-	2024-02-02 14:56
~$aliação Individual - EGGTICASDA-2204-681599 2204-GOVERNANÇA E ESTRATÉGIA DE TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO.docx	162 B	-rw-rw-rw-	2023-09-01 14:16
~$mário do Curso - Especialização Técnica de Gerenciamento e Analise de OLT GPON.docx	162 B	-rw-rw-rw-	2023-09-19 21:35
~WRL2509.tmp	13.94 KB	-rw-rw-rw-	2023-09-19 21:35

Rename

import subprocess
import tempfile
import time
import shutil
import warnings
import os

# 1) Ajuste o PATH para incluir a pasta do FFmpeg
os.environ["PATH"] += os.pathsep + r"F:\ffmpeg-2025-06-08-git-5fea5e3e11-essentials_build\ffmpeg-2025-06-08-git-5fea5e3e11-essentials_build\bin"

# Suprimir o aviso de FP16 no CPU
warnings.filterwarnings("ignore", message="FP16 is not supported on CPU")

import whisper
from deep_translator import GoogleTranslator
#from gtts import gTTS  # Removido gTTS
#import pyttsx3 #Removido pyttsx3

#Offline Text to speech - Coqui TTS
from TTS.api import TTS

# Diretórios (ajuste conforme necessário)
INPUT_DIR       = r"C:\Users\VEGETA\OneDrive\Área de Trabalho\SOUNDS\PARA TRADUZIR"
OUTPUT_BASE_DIR = r"C:\Users\VEGETA\OneDrive\Área de Trabalho\SOUNDS\TRADUZIDOS"

# Carrega o modelo Whisper quantizado para CPU
model = whisper.load_model("base")
translator = GoogleTranslator(source='en', target='pt')

# Initialize Coqui TTS
tts = TTS(model_name="tts_models/pt/cv/vits").to("cuda")  # Alterar para 'cpu' se não tiver GPU

def ffmpeg_convert(input_path: str, output_path: str, extra_args: list = None):
    """Chama ffmpeg para converter um arquivo."""
    cmd = ["ffmpeg", "-y", "-i", input_path]
    if extra_args:
        cmd += extra_args
    cmd.append(output_path)
    subprocess.run(cmd, check=True, stdout=subprocess.DEVNULL, stderr=subprocess.DEVNULL)

def adjust_speech_rate_and_pitch(input_path, output_path, speed=1.35, pitch=0.58):
    """Ajusta velocidade e tom do áudio usando ffmpeg."""
    cmd = [
        "ffmpeg", "-y", "-i", input_path,
        "-af", f"atempo={speed},asetrate=44100*{pitch},aresample=44100",
        output_path
    ]
    subprocess.run(cmd, check=True, stdout=subprocess.DEVNULL, stderr=subprocess.DEVNULL)

def translate_with_retry(text, tries=10, delay=2):
    """Traduz texto com retries em caso de falha."""
    for i in range(tries):
        try:
            return translator.translate(text)
        except Exception as e:
            print(f"[WARN] Tradução falhou (tentativa {i+1}/{tries}): {e}")
            time.sleep(delay)
    raise RuntimeError("Tradução falhou após várias tentativas")

def save_tts_with_retry(text, path, tries=3, delay=2): #Reduzido o numero de tentativas pois TTS offline é mais confiavel
    """Gera TTS usando Coqui TTS, com retries."""
    for i in range(tries):
        try:
            # Use Coqui TTS para gerar o áudio
            tts.tts_to_file(text=text, file_path=path)
            return
        except Exception as e:
            print(f"[WARN] Coqui TTS falhou (tentativa {i+1}/{tries}): {e}")
            time.sleep(delay)
    raise RuntimeError("Coqui TTS falhou após várias tentativas")

def process_file(src_path: str, dst_path: str):
    """
    Pipeline:
      1) Extrai áudio → WAV mono 16kHz
      2) Whisper transcribe
      3) Se não há texto, copia arquivo original
      4) Traduz texto (retry)
      5) Synth TTS (retry)
      6) Ajusta velocidade/tom
      7) Converte para OGG opus
    """
    with tempfile.TemporaryDirectory() as tmp:
        # 1) WAV temporário
        wav_path = os.path.join(tmp, "audio.wav")
        ffmpeg_convert(src_path, wav_path, extra_args=["-ar", "16000", "-ac", "1", "-vn"])

# 2) Transcrição Whisper
        res = model.transcribe(wav_path, language="en", task="transcribe", temperature=0.2)
        texto_en = res["text"].strip()

# 3) Se não há texto, copia original
        if not texto_en:
            os.makedirs(os.path.dirname(dst_path), exist_ok=True)
            shutil.copy2(src_path, dst_path)
            print(f"[COPIED] {os.path.basename(src_path)} (sem voz detectada)")
            return

# Delay para evitar RATE LIMIT
        time.sleep(2)

# 4) Tradução
        texto_pt = translate_with_retry(texto_en)

# Delay antes do TTS
        time.sleep(2)

# 5) Síntese TTS
        mp3_path = os.path.join(tmp, "audio.wav")  # Coqui TTS já salva como wav
        save_tts_with_retry(texto_pt, mp3_path)

# 6) Ajusta velocidade e tom
        adjusted_mp3 = os.path.join(tmp, "audio_adjusted.wav")
        adjust_speech_rate_and_pitch(mp3_path, adjusted_mp3)

# 7) Converte para OGG opus
        os.makedirs(os.path.dirname(dst_path), exist_ok=True)
        ffmpeg_convert(adjusted_mp3, dst_path, extra_args=["-c:a", "libopus", "-b:a", "160k"])

print(f"[OK] {os.path.basename(src_path)} traduzido → {os.path.basename(dst_path)}")

def main():
    for root, _, files in os.walk(INPUT_DIR):
        for fn in files:
            if fn.lower().endswith((".ogg", ".mp4")):
                src = os.path.join(root, fn)
                rel = os.path.relpath(root, INPUT_DIR)
                dst = os.path.join(OUTPUT_BASE_DIR, rel, os.path.splitext(fn)[0] + ".ogg")

# Retry completo do processamento de cada arquivo
                for attempt in range(10):
                    try:
                        process_file(src, dst)
                        break
                    except Exception as e:
                        print(f"[WARN] Falha em {os.path.basename(src)} (tentativa {attempt+1}/10): {e}")
                        time.sleep(2)
                else:
                    print(f"[ERRO] {os.path.basename(src)} não foi processado após 10 tentativas")

if __name__ == "__main__":
    main()