# rust-scribe

`rust-scribe` 是一個高效能的影片/音頻逐字稿轉寫工具，使用 Rust 語言編寫，並結合了 [Whisper.cpp](https://github.com/ggerganov/whisper.cpp) 的強大轉寫能力與 [FFmpeg](https://ffmpeg.org/) 的音頻處理功能，可自動生成帶有時間碼的逐字稿。

## 功能特性

- **高效音頻提取**：利用 FFmpeg 直接從影片或音頻檔案中提取並重採樣為 Whisper 所需的格式 (16kHz, Mono, f32)
- **精準轉寫**：基於 OpenAI Whisper 模型，提供高精度的語音轉文字功能
- **時間碼支援**：自動產生精確到毫秒的逐字稿時間戳，格式為 `HH:MM:SS.mmm(fXX)` (25fps)
- **語言自動檢測**：若未指定語言，可自動偵測輸入音頻的語言
- **優化進度顯示**：在轉寫過程中提供即時的處理進度、耗時與預估剩餘時間
- **自動存檔**：支援定期自動存檔，避免長時間轉寫因意外中斷而遺失進度
- **中斷續處理**：支援從上次中斷點繼續處理
- **語言分段檢測**：自動檢測每段文字的語言類型，生成帶語言標籤的逐字稿
- **特殊內容識別**：自動識別 Music (音樂) 和 Empty (空文字) 分段

## 前置需求

在編譯與執行前，請確保系統已安裝以下環境：

1. **Rust 環境**：請安裝 [Rustup](https://rustup.rs/)
2. **FFmpeg**：系統必須安裝 FFmpeg 開發庫
   - macOS: `brew install ffmpeg`
   - Ubuntu/Debian: `sudo apt install libavcodec-dev libavformat-dev libavutil-dev libswresample-dev`
3. **Whisper 模型**：請準備 Whisper 的 `.bin` 模型檔案，並放置於 `models/` 目錄中

## 編譯與安裝

```bash
# 複製專案
git clone <repository-url>
cd rust-scribe

# 編譯 Release 版本 (建議)
cargo build --release
```

## 使用方式

### 基本使用

```bash
./target/release/rust-scribe <input_file> --model models/<your-model.bin>
```

### 參數說明

| 參數 | 說明 | 必填 |
|------|------|------|
| `<input_file>` | 欲轉寫的影片或音頻檔案路徑 | ✅ |
| `-m, --model <MODEL_PATH>` | Whisper 模型檔案路徑 | ✅ |
| `-l, --language <LANG>` | 指定轉寫語言 (例如 `zh`, `en`)。若不指定將自動偵測 | ❌ |
| `-v, --verbose` | 開啟詳細轉寫進度輸出 | ❌ |
| `--save-interval <N>` | 每 N 個分段自動存檔一次 (預設: 100) | ❌ |
| `--max-duration <秒>` | 限制處理的最大時長（用於測試） | ❌ |

### 使用範例

```bash
# 基本使用，自動檢測語言，每 10 個分段存檔
cargo run --release -- video.mp4 --model models/ggml-base.bin --save-interval 10

# 指定中文轉寫
cargo run --release -- lecture.mkv --model models/ggml-base.bin --language zh

# 限制處理前 60 秒（用於測試）
cargo run --release -- video.mp4 --model models/ggml-base.bin --max-duration 60
```

## 輸出檔案

程式會生成兩個輸出檔案：

### 1. `.asr.json` - 基本逐字稿
包含基本的轉寫結果：
```json
{
  "input_file": "video.mp4",
  "language": "English",
  "segments": [
    {
      "start": "00:00:05.120(f03)",
      "end": "00:00:08.560(f14)",
      "text": "Hello everyone",
      "language": "English"
    }
  ]
}
```

### 2. `.asrx.json` - 帶語言檢測的逐字稿
包含每段文字的語言檢測結果：
```json
{
  "input_file": "video.mp4",
  "segments": [
    {
      "start": "00:00:05.120(f03)",
      "end": "00:00:08.560(f14)",
      "text": "Hello everyone",
      "language": "English",
      "confidence": 0.98
    },
    {
      "start": "00:00:10.000(f00)",
      "end": "00:00:13.000(f00)",
      "text": "[Music]",
      "language": "Music",
      "confidence": 1.0
    }
  ]
}
```

## 進度顯示說明

轉寫過程中會顯示即時進度：

```
═══════════════════════════════════════════════════════════
🎙️  Transcribing (this may take a few minutes)...
💡  Auto-saving every 10 segments
📋 Legend:
   P = Processed (已處理分段數)
   A = ASR saved (.asr.json 已存檔數)
   X = Lang detect saved (.asrx.json 已存檔數)
═══════════════════════════════════════════════════════════

🔄 Progress: [71:05/114:39] 62.0% | Elapsed: 03:04 | Remaining: 01:54 | P:1112 A:1110 X:1110 | English:500 Unknown:52 Music:58
```

### 進度列格式說明

- **時間進度**：`[已處理時間/總時長] 完成百分比`
- **時間統計**：`Elapsed: 已耗時 | Remaining: 預估剩餘時間`
- **分段統計**：`P:已處理數 A:ASR存檔數 X:語言檢測存檔數`
- **語言統計**：各語言類型的分段數量（依序顯示）

### 特殊類型標籤

- **Music**：音樂或背景音效段落
- **Empty**：空文字或純空白段落
- **Unknown**：語言識別置信度低於 0.5 的段落

## 中斷續處理

程式支援中斷後繼續處理：

1. 當程式偵測到已存在的輸出檔案時，會詢問是否繼續
2. 選擇 `[C] Continue` 會從上次中斷點繼續
3. 選擇 `[R] Restart` 會刪除舊檔案重新開始

兩個檔案（`.asr.json` 和 `.asrx.json`）會同步處理。

## 語言檢測說明

使用 [whatlang](https://github.com/greyblake/whatlang-rs) 函式庫進行語言檢測：

- **置信度 ≥ 0.5**：顯示檢測到的語言名稱
- **置信度 < 0.5**：標註為 "Unknown"
- **Music**：自動識別包含 [Music] 或 (music) 標記的段落
- **Empty**：空文字或純空白段落

## 專案結構

```
rust-scribe/
├── src/
│   └── main.rs           # 核心邏輯
├── models/               # Whisper 模型檔案
├── Cargo.toml            # 專案配置
├── Cargo.lock            # 依賴鎖定
├── README.md             # 使用文檔
├── AGENTS.md             # 開發者規範
└── .cargo/
    └── config.toml       # Cargo 配置
```

## 開發者規範

請參閱 `AGENTS.md` 了解詳細的代碼風格、編譯與測試指南。

## 許可證

MIT License

## 致謝

- [Whisper.cpp](https://github.com/ggerganov/whisper.cpp) - OpenAI Whisper 的 C++ 實現
- [FFmpeg](https://ffmpeg.org/) - 音頻處理函式庫
- [whisper-rs](https://github.com/tazz4843/whisper-rs) - Whisper.cpp 的 Rust 綁定
- [whatlang](https://github.com/greyblake/whatlang-rs) - 自然語言檢測函式庫