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webassembly003 whisper.cpp的python绑定实现+Cython+Setuptools

python绑定的相关项目

Setuptools 介绍

  • setuptools 是 Python 中用于构建和分发软件包的工具,它提供了一种简化和标准化的方式来定义和管理项目的元数据、依赖关系以及构建过程。

安装

pip install setuptools

示例:setup.py 封装python实现的add 模块

  • 项目结构如下:
my_package/
|-- my_package/
|   |-- __init__.py # NULL
|   |-- add.py
|-- setup.py
|-- README.md
  • add.py
# add.pydefadd(a, b):return a + b
  • setup.py
# setup.pyfrom setuptools import setup, find_packages

setup(
    name="my_package",
    version="1.0",
    packages=find_packages(),
    install_requires=[# Specify your project dependencies here],)
  • 构建和安装

在项目根目录下运行以下命令:

python setup.py build

,

python setup.py install

其他构建方式:打tar包/tar包安装,打egg包/egg包安装,打whl包/whl包安装

  • 使用
from my_package import add

result = add.add(3,4)print(result)# 输出 7

3. 项目依赖和包管理

setup.py

中,使用

install_requires

列表来指定项目的依赖关系。当用户安装你的包时,这些依赖关系将会自动安装。

5. 使用 setuptools 扩展

如果你的项目包含 C 或 C++ 扩展,你可以使用

setuptools.Extension

来指定这些扩展。以下是一个简单的例子:

from setuptools import setup, Extension

ext_module = Extension('your_module',# 模块名称
    sources=['your_module.c'],# 源代码文件)

setup(
    name="your_package",
    version="1.0",
    ext_modules=[ext_module],)

构建 Cython 扩展的方法:

Cython基础

.pxd 文件,.pyx 文件,.pyd 文件

文件类型描述.pxd 文件由 Cython 编程语言编写的 Python 扩展模块头文件。

类似于 C 语言的 .h 头文件。

包含模块的声明和代码段。可共享外部 C 语言声明,也能包含 C 编译器内联函数。为 .pyx 文件提供接口,以便其他 Cython 模块可以使用更高效的协议与之通信。可使用 cimport 关键字将 .pxd 文件导入 .pyx 模块文件中。.pyx 文件由 Cython 编程语言编写的 Python 扩展模块源代码文件。

类似于 C 语言的 .c 源代码文件

。包含模块的源代码。必须先编译成 .c 文件,再编译成 .pyd(Windows)或 .so(Linux)文件,方可导入和使用。.pyd 文件由非 Python 编程语言编写并编译生成的 Python 扩展模块。在 Python 中使用时,通过 import 语句导入。实际上,在 .pyd 文件中封装了一个模块。Cython 可以将个人基于 Python 的模块编译成具有 C 语言特性的 .pyd 文件。

常见的 Cython 数据类型:

1. 基本整数类型:

  • int:标准整数类型。
  • long:长整数类型。
  • bint:布尔类型。
cdef int a = 42
cdef long b = 1234567890123456789
cdef bint flag = True

2. 浮点数类型:

  • float:标准浮点数类型。
  • double:双精度浮点数类型。
cdef float x = 3.14
cdef double y = 2.71828

3. 数组和缓冲区类型:

  • list:Python 列表。
  • tuple:Python 元组。
  • array:Cython 提供的数组类型。
cdef list py_list = [1, 2, 3]
cdef tuple py_tuple = (4, 5, 6)
cdef int[:] cython_array = array([7, 8, 9])

4. 字符串类型:

  • str:Python 字符串类型。
  • bytes:字节类型。
cdef str py_string = "Hello"
cdef bytes cython_bytes = b"World"
bytes

在 CPython(即官方的 Python 解释器)中,

bytes

对象是不可变的序列,用于存储二进制数据。它与

bytearray

对象的主要区别在于,

bytes

对象是不可变的,而

bytearray

对象是可变的。

以下是关于

bytes

对象的一些基本信息:

  1. 不可变性bytes 对象是不可变的,这意味着一旦创建,其内容不能被修改。你不能像列表一样通过索引赋值来改变 bytes 对象中的某个元素。
  2. 字节表示bytes 对象包含一系列字节,每个字节的值范围在 0 到 255 之间。字节以整数表示,并可以使用 b'...' 语法来创建 bytes 字面值。# 创建bytes对象b =b'Hello, World!'
  3. 字节序列的操作bytes 支持与字节序列相关的许多操作,例如索引、切片、长度计算等。# 使用索引获取字节值print(b[0])# 输出 72 (ASCII码中 'H' 的值)# 使用切片获取部分字节序列print(b[7:])# 输出 b'World!'# 计算字节序列的长度print(len(b))# 输出 13
  4. 不可变性的好处bytes 对象的不可变性使得它适用于表示一些固定不变的二进制数据,例如文件内容、网络数据等。此外,由于不可变性,bytes 对象可以作为字典的键,而 bytearray 对象不能。# 不可变性允许bytes对象作为字典键data_dict ={b'key':'value'}
  5. 内置方法bytes 类型提供了一些内置方法,如 decode() 用于将字节解码为字符串,hex() 用于获取字节的十六进制表示。# 解码为字符串string_representation = b.decode('utf-8')# 获取十六进制表示hex_representation = b.hex()
  • 这将创建一个 Python 字节字符串对象,该对象包含 原始 C 字符串。它可以在 Python 代码中安全地传递,并且 将在对它的最后一个引用结束时进行垃圾回收 范围。重要的是要记住,字符串中的 null 字节会起作用 作为终止符字符,通常从 C 中知道。以上将 因此,仅适用于不包含 null 的 C 字符串 字节。

5. 其他类型:

  • object:Python 对象类型,通常用于处理任意类型的对象。
  • memoryview:内存视图类型,用于处理内存缓冲区。
  • pointer:指针类型,用于与 C 语言中的指针进行交互。
cdef object generic_object = some_function()
cdef memoryview buffer_view = memoryview(some_buffer)
cdef int* ptr = <int*>some_pointer

6. 并行迭代类型:

  • prange:并行迭代类型,用于在循环中实现并行迭代。
from cython.parallel import prange

cdef int i
for i in prange(10):
    # 在此进行并行迭代的操作

这些类型提供了在 Cython 中进行类型声明和优化的灵活性。选择适当的类型取决于你的算法和数据的特性,以及在 Cython 中进行性能优化的目标。

Cpython的强制类型转换

在 Cython 中,与 C 类型相关的强制类型转换通常是通过 C 的类型声明和类型转换函数来实现的。以下是一些常见的 Cython 中的类型转换示例:

1. C 的类型声明

在 Cython 中,可以使用 C 的类型声明来明确变量的类型。例如,对于整数、浮点数和字符类型:

cdef int x = 42
cdef double y = 3.14
cdef char c = 'A'

2. Python 对象到 C 类型的转换

使用

(<C类型>)

语法将 Python 对象强制转换为 C 类型。例如,将 Python 中的整数对象转换为 C 中的整数:

cdef int py_int = 42
cdef int c_int = <int>py_int

3. C 类型到 Python 对象的转换

使用

(<Python类型>)

语法将 C 类型强制转换为 Python 对象。例如,将 C 中的整数转换为 Python 中的整数对象:

cdef int c_int = 42
cdef object py_int = <object>c_int

4. 使用

cast()

函数

Cython 还提供了

cast()

函数,用于进行更复杂的类型转换。这对于在不同的 C 类型之间进行转换非常有用:

from cython cimport cast

cdef int c_int = 42
cdef double c_double = cast(double, c_int)

5. 使用

numpy

中的类型转换

如果涉及到 NumPy 数组,可以使用

numpy

模块提供的一些函数进行类型转换:

import numpy as np
cimport numpy as np

cdef np.ndarray[np.int32_t, ndim=1] int_array = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32)
cdef np.ndarray[np.float64_t, ndim=1] float_array = int_array.astype(np.float64)

这些是 Cython 中一些常见的类型转换方法。根据具体的应用场景,你可能需要使用不同的方式进行类型转换。在进行类型转换时,请确保转换是安全的,以避免潜在的错误和问题。

cythonize和pyx

cythonize

是 Cython 提供的一个用于编译 Cython 源文件的命令。它将 Cython 源文件(

.pyx

)转换为 C 代码,然后编译为共享库(

.so

文件或相应平台的文件)。如果使用了 Cython 编写 C 扩展,可以使用

setuptools

配合

Cython.Build.cythonize

来构建,然后,可以使用以下命令构建并安装:

python setup.py build_ext --inplace
基本用法:

setup.py

文件中使用

cythonize

来构建和编译 Cython 源文件。通常,

cythonize

接受一个包含

.pyx

文件路径的列表,然后返回一个用于设置的

Extension

对象列表。

# setup.pyfrom setuptools import setup
from Cython.Build import cythonize

setup(
    ext_modules=cythonize("your_module.pyx"),# ext_modules=cythonize(["module1.pyx", "module2.pyx"]), # 处理多个文件:# ext_modules=cythonize("your_module.pyx", compiler_directives={'boundscheck': False}), # 额外的编译选项)
使用 annotate 生成 HTML 文件:
annotate

选项用于生成包含注释的 HTML 文件,以便查看 C 代码中哪些部分是由 Cython 自动生成的。这有助于理解性能瓶颈和进行调试。

# setup.pyfrom setuptools import setup
from Cython.Build import cythonize

setup(
    ext_modules=cythonize("your_module.pyx", annotate=True),)

Cython+setup.py 封装add 模块

  • 正确编译的.so文件在python当中就是module cython(.pyx, .pxi)-> c/c++ -> so

项目结构:

my_package/
|-- add/
|   |-- add.c
|   |-- add.h
|-- my_package/
|   |-- __init__.py
|   |-- add_wrapper.pyx
|-- setup.py
|-- README.md

代码

// add.cintadd(int a,int b){return a + b;}
// add.hintadd(int a,int b);
# add_wrapper.pyx
cdef extern from"add.h":int add(int a,int b)defadd_py(int a,int b):return add(a, b)
# setup.pyfrom setuptools import setup, Extension
from Cython.Build import cythonize

# Extension module
ext_module = Extension("my_package.add_wrapper",# Python模块名称
    sources=["my_package/add_wrapper.pyx",# Cython源文件"add/add.c",# C源文件],
    include_dirs=["add/"],# 包含的头文件目录)

setup(
    name="my_package",
    version="1.0",
    packages=["my_package"],
    ext_modules=cythonize([ext_module]),
    zip_safe=False,)

构建和安装

python setup.py build_ext --inplace
from my_package import add_wrapper

result = add_wrapper.add_py(3,4)print(result)# 输出 7

whispercpp.py的setup.py内容

# 从distutils和Cython导入必要的模块
from distutils.core import setup
from distutils.extension import Extension
from Cython.Build import cythonize

# 导入用于平台检测的额外模块
import numpy, os, sys

# 根据平台检测设置相应的环境变量
if sys.platform == 'darwin':  # macOS
    os.environ['CFLAGS']   = '-DGGML_USE_ACCELERATE -O3 -std=gnu11'
    os.environ['CXXFLAGS'] = '-DGGML_USE_ACCELERATE -O3 -std=c++11'
    os.environ['LDFLAGS']  = '-framework Accelerate'
else:  # 其他平台(假定为类Linux)
    os.environ['CFLAGS']   = '-mavx -mavx2 -mfma -mf16c -O3 -std=gnu11'
    os.environ['CXXFLAGS'] = '-mavx -mavx2 -mfma -mf16c -O3 -std=c++11'

# 定义Cython扩展模块
ext_modules = [
    Extension(
        name="whispercpp",
        sources=["whispercpp.pyx", "whisper.cpp/whisper.cpp"],
        language="c++",
        extra_compile_args=["-std=c++11"],
    )
]

# 使用cythonize函数编译Cython扩展模块
ext_modules = cythonize(ext_modules)

# 定义whisper.cpp的C库
whisper_clib = ('whisper_clib', {'sources': ['whisper.cpp/ggml.c']})

# 使用setup函数配置Python包
setup(
    name='whispercpp',
    version='1.0',
    description='whisper.cpp的Python绑定',
    author='Luke Southam',
    author_email='[email protected]',
    libraries=[whisper_clib],  # 指定C库
    ext_modules=cythonize("whispercpp.pyx"),  # 包含Cython扩展模块
    include_dirs=['./whisper.cpp/', numpy.get_include()],  # 编译时包含的目录
    install_requires=[
        'numpy',
        'ffmpeg-python',
        'requests'
    ],  # 指定依赖项
)

whispercpp.pxd

cdef nogil:# 使用 'nogil' 语句告诉Cython编译器在以下代码段中不需要GIL (Global Interpreter Lock),多线程并行int WHISPER_SAMPLE_RATE =16000# 采样率int WHISPER_N_FFT =400# FFT点数int WHISPER_N_MEL =80# 梅尔滤波器数量int WHISPER_HOP_LENGTH =160# 帧移int WHISPER_CHUNK_SIZE =30# 音频块大小int SAMPLE_RATE =16000# 采样率
    char* TEST_FILE =b'test.wav'# 测试文件名
    char* DEFAULT_MODEL =b'ggml-tiny.bin'# 默认模型文件名
    char* LANGUAGE =b'fr'# 语言# 定义一个C语言结构体,用于存储音频数据的相关信息。
    ctypedef struct audio_data:float* frames;# 指向浮点数数组的指针,存储音频帧int n_frames;# 音频帧的数量
cdef extern from"whisper.h" nogil:# 使用 'extern from' 语句声明与外部C语言头文件 "whisper.h" 相关的一些元素# 定义枚举类型 whisper_sampling_strategy
    enum whisper_sampling_strategy:
        WHISPER_SAMPLING_GREEDY =0,
        WHISPER_SAMPLING_BEAM_SEARCH,

    ctypedef bint _Bool

    # 定义一个函数指针类型 whisper_new_segment_callback,该函数用于接收新的语音片段的回调。
    ctypedef void (*whisper_new_segment_callback)(whisper_context*,int, void*)# 定义一个函数指针类型 whisper_encoder_begin_callback,该函数用于编码器开始的回调。
    ctypedef _Bool whisper_encoder_begin_callback(whisper_context*, void*)

    ctypedef int whisper_token

    # 定义结构体 whisper_token_data
    ctypedef struct whisper_token_data:
        whisper_token id
        whisper_token tid
        float p
        float pt
        float ptsum
        int64_t t0
        int64_t t1
        float vlen

whispercpp.pyx

# 导入需要的模块和类型
cimport numpy ascnp
import ffmpeg
import numpy asnp# 声明 load_audio 函数,接受一个字节数组 file 和一个可选的采样率参数 sr
cdef cnp.ndarray[cnp.float32_t, ndim=1, mode="c"]load_audio(bytes file,int sr = SAMPLE_RATE):try:# 使用 ffmpeg 库读取音频文件out=(
            ffmpeg.input(file, threads=0).output("-", format="s16le",
                acodec="pcm_s16le",
                ac=1, ar=sr
            ).run(
                cmd=["ffmpeg","-nostdin"],
                capture_stdout=True,
                capture_stderr=True
            ))[0]
    except:# 处理异常,如果文件不存在则抛出 RuntimeErrorraiseRuntimeError(f"File '{file}' not found")# 将二进制音频数据转换为 NumPy 数组
    cdef cnp.ndarray[cnp.float32_t, ndim=1, mode="c"] frames =(
        np.frombuffer(out, np.int16)  # 将二进制数据解析为 int16 的 NumPy 数组
        .flatten()  # 展平数组
        .astype(np.float32)  # 转换元素类型为 float32
    )/pow(2,15)  # 归一化到 [-1,1] 范围

    # 返回处理后的音频数据return frames
deftranscribe(self, filename=TEST_FILE):# 打印加载数据的提示信息print("Loading data..")# 检查传入的文件名是否是NumPy数组if(type(filename)== np.ndarray):
        temp = filename
    # 如果传入的是字符串文件名,使用load_audio函数加载音频数据
    elif (type(filename)== str):
        temp =load_audio(<bytes>filename)# 如果没有提供文件名,使用默认的TEST_FILEelse:
        temp =load_audio(<bytes>TEST_FILE)# 将加载的音频数据转换为Cython的NumPy数组类型# 声明一个一维的 NumPy 数组 frames,元素类型为 float32,使用 "c"(连续存储)模式
    cdef cnp.ndarray[cnp.float32_t, ndim=1, mode="c"] frames = temp

    # 打印转录的提示信息print("Transcribing..")# 调用Cython扩展中的whisper_full函数进行音频转录,传递上下文、参数和音频数据的指针returnwhisper_full(self.ctx, self.params,&frames[0],len(frames))
defextract_text(self,int res):print("Extracting text...")if res !=0:
            raise RuntimeError
        cdef int n_segments =whisper_full_n_segments(self.ctx)return[whisper_full_get_segment_text(self.ctx, i).decode()for i inrange(n_segments)]

test.py

克隆源码并简单修改

# git clone --recurse-submodules https://github.com/stlukey/whispercpp.py.git
cdef class Whisper:
    cdef whisper_context * ctx
    cdef whisper_full_params params

    def __init__(self, model=DEFAULT_MODEL,model_path= None ,pb=None, buf=None):
        
        model_fullname = f'ggml-{model}.bin'
        download_model(model_fullname)
        if model_path==None:
            model_path= Path(MODELS_DIR).joinpath(model_fullname) 
        cdef bytes model_b = str(model_path).encode('utf8')
        
        if buf is not None:
            self.ctx = whisper_init_from_buffer(buf, buf.size)
        else:
            self.ctx = whisper_init_from_file(model_b)
        
        self.params = default_params()
        whisper_print_system_info()

安装依赖与环境

$ pip install numpy
$ python setup.py build
$ python setup.py install
/home/pdd/anaconda3/envs/mwi/lib/python3.10/site-packages/setuptools/_distutils/cmd.py:66: SetuptoolsDeprecationWarning: setup.py install is deprecated.
!!

        ********************************************************************************
        Please avoid running ``setup.py`` directly.
        Instead, use pypa/build, pypa/installer or other
        standards-based tools.

        See https://blog.ganssle.io/articles/2021/10/setup-py-deprecated.html for details.
        ********************************************************************************

!!
  self.initialize_options()
/home/pdd/anaconda3/envs/mwi/lib/python3.10/site-packages/setuptools/_distutils/cmd.py:66: EasyInstallDeprecationWarning: easy_install command is deprecated.
!!

        ********************************************************************************
        Please avoid running ``setup.py`` and ``easy_install``.
        Instead, use pypa/build, pypa/installer or other
        standards-based tools.

        See https://github.com/pypa/setuptools/issues/917 for details.
        ********************************************************************************

!!
  self.initialize_options()
zip_safe flag not set; analyzing archive contents...
__pycache__.whispercpp.cpython-310: module references __file__
/home/pdd/anaconda3/envs/mwi/lib/python3.10/site-packages/setuptools/config/setupcfg.py:293: _DeprecatedConfig: Deprecated config in `setup.cfg`
!!

        ********************************************************************************
        The license_file parameter is deprecated, use license_files instead.

        This deprecation is overdue, please update your project and remove deprecated
        calls to avoid build errors in the future.

        See https://setuptools.pypa.io/en/latest/userguide/declarative_config.html for details.
        ********************************************************************************

!!
  parsed = self.parsers.get(option_name, lambda x: x)(value)
warning: no files found matching '*.au' under directory 'tests'
warning: no files found matching '*.gif' under directory 'tests'
warning: no files found matching '*.txt' under directory 'tests'
/home/pdd/anaconda3/envs/mwi/lib/python3.10/site-packages/setuptools/_distutils/cmd.py:66: SetuptoolsDeprecationWarning: setup.py install is deprecated.
!!

        ********************************************************************************
        Please avoid running ``setup.py`` directly.
        Instead, use pypa/build, pypa/installer or other
        standards-based tools.

        See https://blog.ganssle.io/articles/2021/10/setup-py-deprecated.html for details.
        ********************************************************************************

!!
  self.initialize_options()
zip_safe flag not set; analyzing archive contents...
future.backports.test.__pycache__.ssl_servers.cpython-310: module references __file__
future.backports.test.__pycache__.support.cpython-310: module references __file__
future.standard_library.__pycache__.__init__.cpython-310: module references __file__
future.standard_library.__pycache__.__init__.cpython-310: module references __path__
future.utils.__pycache__.__init__.cpython-310: module MAY be using inspect.stack
past.builtins.__pycache__.misc.cpython-310: module MAY be using inspect.stack
past.translation.__pycache__.__init__.cpython-310: module references __file__
past.translation.__pycache__.__init__.cpython-310: module references __path__
Adding future 0.18.3 to easy-install.pth file
detected new path './charset_normalizer-3.3.2-py3.10-linux-x86_64.egg'
Installing futurize script to /home/pdd/anaconda3/envs/mwi/bin
Installing pasteurize script to /home/pdd/anaconda3/envs/mwi/bin

Installed /home/pdd/anaconda3/envs/mwi/lib/python3.10/site-packages/future-0.18.3-py3.10.egg
Searching for numpy==1.26.3
Best match: numpy 1.26.3
Adding numpy 1.26.3 to easy-install.pth file
detected new path './future-0.18.3-py3.10.egg'
Installing f2py script to /home/pdd/anaconda3/envs/mwi/bin

Using /home/pdd/anaconda3/envs/mwi/lib/python3.10/site-packages
Finished processing dependencies for whispercpp==1.0

测试代码

from whispercpp import Whisper

w = Whisper('large',model_path= "/home/pdd/myassets/ggml-medium.bin")
result = w.transcribe("/home/pdd/le/pywhisper/output.wav") # result = w.transcribe("myfile.mp3")
text = w.extract_text(result)
print(text)

CG

  • whispercpp.pyx:107:54: Storing unsafe C derivative of temporary Python reference
  • Python 的 .py 与 Cython 的 .pxd .pyx .pyd 文件格式之间的主要区别
  • pip install git+https://github.com/stlukey/whispercpp.py
$ pip install git+https://github.com/stlukey/whispercpp.py
Looking in indexes: https://pypi.org/simple,https://pypi.ngc.nvidia.com
Collecting git+https://github.com/stlukey/whispercpp.py
  Cloning https://github.com/stlukey/whispercpp.py to /tmp/pip-req-build-a3w_pl8y
  Running command git clone --filter=blob:none --quiet https://github.com/stlukey/whispercpp.py /tmp/pip-req-build-a3w_pl8y
  Resolved https://github.com/stlukey/whispercpp.py to commit 7af678159c29edb3bc2a51a72665073d58f2352f
  Running command git submodule update --init --recursive -q
  Installing build dependencies ... done
  Getting requirements to build wheel ... done
  Preparing metadata (pyproject.toml)... done
Collecting numpy (from whispercpp==1.0)
  Downloading numpy-1.26.3-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl.metadata (61 kB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 61.2/61.2 kB 455.1 kB/s eta 0:00:00
Collecting ffmpeg-python (from whispercpp==1.0)
  Downloading ffmpeg_python-0.2.0-py3-none-any.whl (25 kB)Collecting requests (from whispercpp==1.0)
  Downloading requests-2.31.0-py3-none-any.whl.metadata (4.6 kB)Collecting future (from ffmpeg-python->whispercpp==1.0)
  Downloading future-0.18.3.tar.gz (840 kB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 840.9/840.9 kB 766.4 kB/s eta 0:00:00Preparing metadata (setup.py)... done
Collecting charset-normalizer<4,>=2(from requests->whispercpp==1.0)
  Downloading charset_normalizer-3.3.2-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl.metadata (33 kB)
Collecting idna<4,>=2.5(from requests->whispercpp==1.0)
  Downloading idna-3.6-py3-none-any.whl.metadata (9.9 kB)
Collecting urllib3<3,>=1.21.1(from requests->whispercpp==1.0)
  Downloading urllib3-2.1.0-py3-none-any.whl.metadata (6.4 kB)
Collecting certifi>=2017.4.17(from requests->whispercpp==1.0)
  Downloading certifi-2023.11.17-py3-none-any.whl.metadata (2.2 kB)
Downloading numpy-1.26.3-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (18.2 MB)
   ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 18.2/18.2 MB 1.2 MB/s eta 0:00:00
Downloading requests-2.31.0-py3-none-any.whl (62 kB)
   ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 62.6/62.6 kB 1.3 MB/s eta 0:00:00
Downloading certifi-2023.11.17-py3-none-any.whl (162 kB)
   ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 162.5/162.5 kB 1.2 MB/s eta 0:00:00
Downloading charset_normalizer-3.3.2-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (142 kB)
   ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 142.1/142.1 kB 1.2 MB/s eta 0:00:00
Downloading idna-3.6-py3-none-any.whl (61 kB)
   ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 61.6/61.6 kB 1.4 MB/s eta 0:00:00
Downloading urllib3-2.1.0-py3-none-any.whl (104 kB)
   ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 104.6/104.6 kB 1.1 MB/s eta 0:00:00
Building wheels forcollected packages: whispercpp, future
  Building wheel for whispercpp (pyproject.toml)... done
  Created wheel for whispercpp: filename=whispercpp-1.0-cp310-cp310-linux_x86_64.whl size=282976 sha256=4d3d98884e99b8b884435550b64ef03f5b47bac9348b90c75b45f350fb24f82c
  Stored in directory:/tmp/pip-ephem-wheel-cache-k94yja86/wheels/66/a1/a8/e5b342b3d6d1b65b787546ee9d5a1d948c8ab3db3c879d7df1
  Building wheel for future (setup.py)... done
  Created wheel for future: filename=future-0.18.3-py3-none-any.whl size=492024 sha256=672e398dc922fcc5cc49da626a356ed3c27f184cc2811e11438c9e51d0a7f60d
  Stored in directory:/tmp/pip-ephem-wheel-cache-k94yja86/wheels/5e/a9/47/f118e66afd12240e4662752cc22cefae5d97275623aa8ef57d
Successfully built whispercpp future
Installing collected packages: urllib3, numpy, idna, future, charset-normalizer, certifi, requests, ffmpeg-python, whispercpp
Successfully installed certifi-2023.11.17 charset-normalizer-3.3.2 ffmpeg-python-0.2.0 future-0.18.3 idna-3.6 numpy-1.26.3 requests-2.31.0 urllib3-2.1.0 whispercpp-1.0

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