85dc3c77b3
- Switch from MinIO to boto3 for S3-compatible object storage (Cloudflare R2)
- Rename storage config vars from R2_* to generic S3_*
- Organize root directory: docs/, tools/, output/, Archive/{audio,results}/
- Output transcriptions to output/ directory
- Add transcribe_legacy.py, transcribe_all.py, and docs
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
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# transcribe_legacy.py 流程说明
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## 概述
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该脚本实现音频文件的**异步转写**流程：上传音频 → 提交转写任务 → 轮询结果 → 保存输出。
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## 流程图
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```mermaid
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flowchart TD
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A[启动] --> B[加载 .env 环境变量]
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B --> C[初始化 MinIO 客户端]
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C --> D{命令行是否\n传入音频文件?}
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D -- 是 --> E[使用传入的文件路径]
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D -- 否 --> F[使用默认文件名]
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E --> G[生成唯一对象名]
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F --> G
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G --> H[上传音频文件至 MinIO]
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H --> I[生成 1 小时有效期的预签名 URL]
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I --> J[构造 submit 请求体\n（模型/标点/说话人识别等）]
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J --> K[调用 ByteDance 提交接口]
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K --> L{提交状态码\n== 20000000?}
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L -- 否 --> M[打印失败信息，结束]
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L -- 是 --> N[进入轮询循环]
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N --> O[调用 query 接口查询结果]
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O --> P{状态码判断}
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P -- "20000000\n（完成）" --> Q[解析 JSON 结果]
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Q --> R[保存 .json 文件]
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R --> S[构建 Markdown 转写报告]
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S --> T[保存 .md 文件]
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T --> U[打印完成信息]
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P -- "20000001 / 20000002\n（处理中）" --> V[等待 5 秒]
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V --> O
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P -- 其他 --> W[打印失败信息]
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U --> X[结束]
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M --> X
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W --> X
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## 关键步骤详解
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### 1. 环境初始化
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- 从 `.env` 加载 API 凭证（App Key、Access Key、Resource ID）
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- 加载 MinIO 对象存储的连接信息
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### 2. 音频上传
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- 将本地音频文件上传至 MinIO 的 `audio/` 前缀路径
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- 生成带 1 小时过期时间的预签名下载 URL，供远端 API 访问
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### 3. 提交转写任务
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- 向 ByteDance 大模型语音识别接口发送 POST 请求
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- 请求参数开启：ITN（逆文本归一化）、标点恢复、去冗余、说话人分离、分句输出
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### 4. 轮询结果
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- 每隔 5 秒查询一次任务状态
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- `20000001` / `20000002` = 处理中，继续等待
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- `20000000` = 成功，退出循环
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### 5. 保存输出
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| 文件 | 内容 |
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| `{音频名}_转写结果.json` | 原始 API 返回的完整 JSON 数据 |
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| `{音频名}_转写结果.md` | 格式化的 Markdown 报告（含时间线、说话人标注） |
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## 外部依赖
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```mermaid
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graph LR
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A[transcribe_legacy.py] --> B[ByteDance 语音识别 API]
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A --> C[MinIO 对象存储]
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B -->|预签名 URL 下载音频| C
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