upd

.dockerignore

@@ -0,0 +1,46 @@
+# .dockerignore
+
+# Игнорировать каталоги с кэшем и логами
+__pycache__
+*.pyc
+*.pyo
+*.pyd
+*.log
+
+# Игнорировать виртуальное окружение и зависимости
+venv
+*.egg-info/
+dist/
+build/
+.virtualenv/
+.pyenv/
+
+# Игнорировать файлы и каталоги системы контроля версий
+.git
+.gitignore
+.svn
+.hg
+.hgignore
+
+# Игнорировать файлы конфигурации IDE и редакторов
+.vscode/
+.idea/
+*.swp
+*.swo
+*.swn
+*.bak
+
+# Игнорировать файлы тестов и документации
+tests/
+docs/
+
+# Игнорировать файлы для развертывания и среды
+.dockerignore
+Dockerfile
+*.yml
+*.yaml
+*.sh
+*.md
+*.txt
+!requirements.txt
+LICENSE

Dockerfile

@@ -1,5 +1,10 @@
 FROM python:3.9-slim-buster
 
+# Установить зависимости для FFmpeg
+RUN apt-get update && \
+    apt-get install -y --no-install-recommends ffmpeg && \
+    rm -rf /var/lib/apt/lists/*
+
 WORKDIR /app
 
 COPY requirements.txt requirements.txt

bot.py

@@ -11,6 +11,7 @@ import hashlib
 import threading
 from datetime import datetime, timedelta
 from transcription_dict import TranscriptionDict
+from custom_openai import CustomAudio
 
 # Load the environment variables from the .env file
 load_dotenv()
@@ -146,19 +147,16 @@ def handle_voice_message(message):
 
         audio_bytes = bytearray(mp3_data.read())
 
-        transcript = openai.Audio.transcribe("whisper-1", file=audio_bytes, filename="voice_message.mp3")
+        transcript = CustomAudio.transcribe("whisper-1", file=audio_bytes, filename="voice_message.mp3")
 
         transcription = transcript['text']
 
-        # Return the transcribed text back to the user
-        bot.reply_to(message, transcription)
-
         transcription_hash = hashlib.md5(transcription.encode('utf-8')).hexdigest()[:8]
         transcription_dict.set(transcription_hash, transcription)
 
         markup = telebot.types.InlineKeyboardMarkup()
         markup.add(telebot.types.InlineKeyboardButton("Отправить текст", callback_data=f"voice_text:{transcription_hash}"))
-        bot.send_message(message.chat.id, f"Текст сообщения: {transcription}", reply_markup=markup)
+        bot.reply_to(message, transcription, reply_markup=markup)
     else:
         bot.reply_to(message, "Не удалось получить голосовое сообщение.")
 

custom_openai.py

@@ -0,0 +1,24 @@
+from openai.api_resources.abstract import APIResource
+from openai.api_resources.audio import Audio
+from openai import util
+
+class CustomAudio(Audio):
+    @classmethod
+    def transcribe(
+        cls,
+        model,
+        file,
+        filename,
+        api_key=None,
+        api_base=None,
+        api_type=None,
+        api_version=None,
+        organization=None,
+        **params,
+    ):
+        requestor, files, data = cls._prepare_request(file, filename, model, **params)
+        url = cls._get_url("transcriptions")
+        response, _, api_key = requestor.request("post", url, files=files, params=data)
+        return util.convert_to_openai_object(
+            response, api_key, api_version, organization
+        )