Add full_de_ruta.md

full_de_ruta.md

@@ -0,0 +1,105 @@
+# **Workflow per Analitzar i Transcriure Arxius d’Àudio de Ràdio**
+
+Aquest esquema mostra el procés per a **detectar patrons (falques, separadors), identificar veus i transcriure l’àudio de manera automàtica**.
+
+```
+[INPUT] → [Arxius MP3] → [Fingerprinting] → [Reconeixement de Veu] → [Transcripció] → [OUTPUT]
+```
+
+## ** 1. Captura i Processament Inicial**
+- **Entrada:** Arxius `.mp3` en blocs d'1 a 5 hores.
+- **Conversió a format compatible** (`ffmpeg` per convertir a `.wav` si cal)
+- **Divisió en segments més manejables** (`pydub`, `sox` o `ffmpeg`)
+
+```
++--------------------------------+
+|  input/audio_20240201.mp3      |
++--------------------------------+
+        │  (ffmpeg / pydub)
+        ▼
++--------------------------------+
+|  audio_20240201_segment1.wav   |
+|  audio_20240201_segment2.wav   |
++--------------------------------+
+```
+
+## ** 2. Identificació de Falques i Separadors**
+- **Objectiu:** Localitzar segments recurrents a l’àudio (falques publicitàries, sintonies, talls informatius...)
+- **Fingerprinting amb `audfprint` o `Chromaprint`**
+- **Comparació amb una base de dades prèviament entrenada**
+
+```
++---------------------+
+| Analitzant hash    |
++---------------------+
+        │  (audfprint match)
+        ▼
++---------------------+
+| Coincidència!      |
+| Falca detectada    |
++---------------------+
+```
+
+## ** 3. Diarització i Identificació de Veus**
+- **Objectiu:** Saber **quan parla qui** en cada moment.
+- **`pyannote.audio` per segmentació de locutors**
+- **Coincidència amb mostres predefinides**
+
+```sh
+pipeline = SpeakerDiarization.from_pretrained("pyannote/speaker-diarization")
+diarization = pipeline("audio_segment.wav")
+```
+```
++---------------------+
+| 0s-30s: Speaker A  |
+| 31s-55s: Speaker B  |
+| 56s-90s: Speaker A  |
++---------------------+
+```
+
+## ** 4. Transcripció Automàtica**
+- **Objectiu:** Convertir la veu en text per alimentar webs i bases de dades.
+- **Whisper d’OpenAI (`base`, `medium`, `large`)**
+- **DeepSpeech (entrenable, més privacitat)**
+
+```sh
+whisper audio_segment.wav --language ca --model medium
+```
+```
++---------------------+
+| Transcripció       |
++---------------------+
+| "Avui a les 9h..."|
+| "Bon dia..."      |
++---------------------+
+```
+
+## ** 5. Generació de Resultats i Integració**
+- **Objectiu:** Guardar i distribuir els resultats.
+- **Indexació per hora i locutor**
+- **Exportació en format JSON, TXT, RSS per webs de notícies**
+- **Opció de revisió manual per millorar precisió**
+
+```json
+{
+  "data": "2024-02-01",
+  "hora": "09:00",
+  "locutor": "Speaker A",
+  "text": "Bon dia, comencem el butlletí informatiu..."
+}
+```
+
+## **Implementació Bàsica en Python**
+Exemple de pipeline bàsic en **Python**:
+```python
+import whisper
+model = whisper.load_model("medium")
+result = model.transcribe("audio_segment.wav")
+print(result["text"])
+```
+
+## **Conclusions**
+✔ **Automatització del flux de treball** des de la captura fins a la transcripció.  
+✔ **Identificació de patrons i locutors** per segmentar millor el contingut.  
+✔ **Sistema escalable** per gestionar volums grans d’àudio de ràdio de forma eficient.  
+✔ **Possibilitat d’integració en APIs i CMS** per difondre contingut automàticament.