taiageweb/scripts/leyes_a_audio.py

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2.1 KiB
Python

"""
Convierte archivos .md de leyes a MP3 usando edge-tts + ffmpeg.
Uso: python3 leyes_a_audio.py [archivo1.md] [archivo2.md] ...
(sin argumentos procesa todos los .md de bloque*/leyes/)
"""
import asyncio
import edge_tts
import re
import os
import sys
from pathlib import Path
BASE_DIR = Path(__file__).parent.parent
def limpiar_markdown(texto):
texto = re.sub(r'```.*?```', ' [código] ', texto, flags=re.DOTALL)
texto = re.sub(r'\|.*?\|', '', texto)
texto = re.sub(r'[#*_~`>]', '', texto)
return ' '.join(texto.split())
async def convertir(path_md: Path, mp3_dir: Path):
mp3_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
final_output = mp3_dir / path_md.with_suffix('.mp3').name
temp_output = mp3_dir / (path_md.stem + '.temp.mp3')
if final_output.exists() and final_output.stat().st_mtime >= path_md.stat().st_mtime:
print(f"⏭️ Sin cambios, omitiendo: {path_md.name}")
return
nombre_meta = path_md.stem.replace('-', ' ').replace('_', ' ')
nombre_meta_escaped = nombre_meta.replace('"', '\\"')
texto = path_md.read_text(encoding="utf-8")
texto_limpio = limpiar_markdown(texto)
print(f"🔊 Generando audio: {path_md.name} ({len(texto_limpio)} caracteres)...")
comunicar = edge_tts.Communicate(texto_limpio, "es-ES-AlvaroNeural")
await comunicar.save(str(temp_output))
comando = (
f'ffmpeg -i "{temp_output}" -codec:a libmp3lame -b:a 192k -ar 44100 '
f'-metadata title="{nombre_meta_escaped}" -id3v2_version 3 -write_id3v1 1 '
f'-y "{final_output}" > /dev/null 2>&1'
)
os.system(comando)
if temp_output.exists():
temp_output.unlink()
print(f"✅ Listo: {final_output}")
async def main():
mp3_dir = BASE_DIR / "audios" / "mp3" / "leyes"
if len(sys.argv) > 1:
archivos = [Path(a) for a in sys.argv[1:]]
else:
archivos = sorted(BASE_DIR.glob("bloque*/leyes/*.md"))
if not archivos:
print("No se encontraron archivos .md")
return
for md in archivos:
await convertir(md, mp3_dir)
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())