add latex

services/convertMdToPdf.py

@@ -0,0 +1,24 @@
+import re
+from pylatexenc.latex2text import LatexNodes2Text
+
+class ConvertMdToPdf:
+    # Конвертирует md в pdf
+    def convertLatexToText(self, text:str):
+        # Обрабатываем только математические выражения
+        text = re.sub(
+            r'\$\$(.*?)\$\$|\$(.*?)\$', 
+            self.replace_math, 
+            text, 
+            flags=re.DOTALL
+        )
+        return text
+
+    def replace_math(self, match):
+        math_content = match.group(1) or match.group(2)  # $$...$$ или $...$
+        try:
+            # Преобразуем только математическое выражение
+            converted = LatexNodes2Text().latex_to_text(math_content)
+            return converted
+        except:
+            return math_content  # В случае ошибки оставляем как есть
+

services/fasterWhisper.py

@@ -2,7 +2,7 @@ from faster_whisper import WhisperModel
 
 class FasterWhisper:
     def recognize(self, model, audioFile, beamSize, vadFilter, minSilenceDurationMs, speechPadMs, temp0, temp1, temp2, wordTimestamps, noSpeechThreshold, conditionOnPreviousText):
-        model = WhisperModel(model, device='cuda', compute_type='float16') # Задаем модель
+        model = WhisperModel(model, device='auto', compute_type='auto') # Задаем модель
 
         segments, _ = model.transcribe( # Распознаем текст
             audioFile,
@@ -32,5 +32,3 @@ class FasterWhisper:
         seconds_int = (millis % (60 * 1000)) // 1000
         millis = millis % 1000
         return f"{hours:02d}:{minutes:02d}:{seconds_int:02d},{millis:03d}"
-
-