Whisper - poprawiam skrypt

Korzystam z programu Whisper już półtora miesiąca i od momentu zastosowania RTX3060 bardzo sobie to chwalę. Jako programista i zwolennik pisania skryptów w Pythonie , wolę właśnie surową instalację Whispera zamiast okienkowej nakładki, Speech Translate . Jednak sprawiedliwie trzeba przyznać, że Speech Translate ma w pewnej istotnej kwestii przewagę - potrafi tworzyć pliki srt z napisami. Na szczęście użytkownicy Whispera nie stoją na straconej pozycji, do czego wrócę za chwilę, bo najpierw na rozwiązanie czeka inny problem. Pasek postępu Ze względu na to, że transkrypcja swoje trwa, bardzo brakowało mi informacji, ile czasu zajmie przetwarzanie danego pliku dźwiękowego. Domyślny, najprostszy skrypt, który podawałem w pierwszym poście , wyglądał dla przypomnienia tak: import whisper; model = whisper.load_model("base") result = model.transcribe("f:\\podcast_010049.mp3") print(result["text"]) Skrypt ten, przerobiony na model large (zamiast bas...