API transcription

main_tg.py

@@ -5,7 +5,7 @@ from src.aichecker.transcribe import convert_mp4_to_mp3, convert_ogg_to_mp3
 from ast import literal_eval
 
 # KONSTANTEN
-N = 20
+N = 10
 DETECTORA_T = 0.8 # 80%
 AIORNOT_T = 0.5 # 50% - AIORNOT selbst setzt den Wert sehr niedrig an.    
 TEST = False

pyproject.toml

@@ -10,7 +10,7 @@ authors = [
 maintainers = [
   {name = "Jan Eggers", email = "jan.eggers@hr.de"},
 ]
-version = "0.2.3.5" # Neue Versionsnummern für pip-Update
+version = "0.2.4" # Neue Versionsnummern für pip-Update
 description = "Bluesky- und Telegram-Konten auf KI-Inhalte checken"
 requires-python = ">=3.8"
 dependencies = [

src/aichecker/check_tg.py

@@ -366,9 +366,16 @@ def tgc_read_range(cname, n1=1, n2=None, save=True, describe = True):
         n2 = max_nr
     posts = []
     while n <= n2:
-        new_post = tgc_read(cname, n, save, describe)
-        n = n + 1
-        posts.append(new_post)  
+        max = n
+        new_posts = tgc_blockread(cname, n, save, describe)
+        for p in new_posts:
+            if p['nr'] > n2: 
+                return posts
+            if p['nr'] >= n:
+                posts.append(p)
+                if p['nr'] > max:
+                    max = p['nr']
+        n = max
     return posts
 
 def tgc_read_number(cname, n = 20, cutoff = None, save=True, describe = True):

src/aichecker/transcribe.py

@@ -67,7 +67,7 @@ def ai_description(image):
     # Return ai-generated description
     return desc2
 
-def transcribe(fname, use_api = False):
+def transcribe(fname, use_api = True):
     # Wrapper; ruft eine der drei Whisper-Transcribe-Varianten auf. 
     # Favorit: das beschleunigte whisper-s2t
     # (das aber erst CTranslate2 mit METAL-Unterstützung braucht auf dem Mac