## Necesario para el funcionamiento del server

### 1. Crear entorno virtual

```bash
py -3.11 -m venv realtime-env311
```

### 2. Activar el entorno virtual

**En Windows:**
```bash
.\realtime-env311\Scripts\activate
```

---

### 3. Instalar dependencias

> ⚠️ Asegúrase de tener los **drivers CUDA** correctamente instalados en el sistema para la aceleración por GPU.

```bash
pip install openwakeword
pip install "ctranslate2[cuda]" faster-whisper openai websockets sounddevice numpy
pip install pyaudio
pip install soundfile
pip install pvporcupine
pip install webrtcvad-wheels
pip install --upgrade torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
```

---

### 4. Notas adicionales

- `openwakeword`: Modelo de activación por palabra clave.
- `ctranslate2[cuda]` + `faster-whisper`: Transcripción optimizada en tiempo real.
- `sounddevice`, `pyaudio`, `soundfile`: Manejo de entrada/salida de audio.
- `pvporcupine`: Wake word detection alternativo.
- `webrtcvad-wheels`: Detección de voz activa (VAD).
- `torch`, `torchaudio`: Backend de redes neuronales y audio.

---

## Ejemplo para iniciar el server

Dentro de minimal_server
```bash
python -m server.stt_server --model large-v2 --rt-model tiny --initial_prompt=''
```

---
## whisper.cpp (C++)
whisper.cpp es una implementación en C++ del modelo Whisper. Es ligera, rápida, no requiere Python y puede correr en tiempo real en CPU.

### Instalación y compilación
Clonar el repositorio:

```bash
git clone https://github.com/ggerganov/whisper.cpp
cd whisper.cpp
```

Compilar el binario:
```bash
make
```

Esto genera el binario main en la carpeta `/build/bin/`.

### Descargar modelos
```bash
# Modelo pequeño (rápido, menos preciso)
wget https://huggingface.co/ggerganov/whisper.cpp/resolve/main/ggml-tiny.bin

# Modelo más preciso 
wget https://huggingface.co/ggerganov/whisper.cpp/resolve/main/ggml-large-v2.bin
```

### Ejemplo de uso desde consola
Este comando transcribe el archivo audio.wav usando el modelo tiny.bin.
```bash
./build/bin/whisper-cli -m models/ggml-tiny.bin -f ejemplo/audio.wav -l es
```