def __build_model(auth_params, func_params):
"""
Funzione utilizzata per costruire il modello di riconoscimento audio
a partire da un insieme di istanze che vengono fornite dall'utente
attraverso l'apposita GUI.
In particolar ela funzione consente di :
- ottenere la lista di istanze specificate dall'utente
- recuperare il path completo associato a ciascuna istanza
- unire le istanze in un unico file audio
- effettuare la costruzione del modello di riconoscimento vocale
- creare la persona e il modello sul database
- associare i file creati alla persona e al modello
- rimuovere tutti i file temporanei creati
"""
try:
token = auth_params.get('token', '1234')
f_name = func_params.get('first_name', 'Pinco')
s_name = func_params.get('last_name', 'Pallino')
inst_ids = func_params.get('inst_list', [])
ubm = os.path.join(get_media_root(), 'models', 'audio', 'globals', 'ubm.gmm')
classpath= os.path.join(get_base_dir(), 'plugins_script', 'speaker_extractor' , 'lium_spkdiarization-8.4.1.jar')
# crea un modello e una persona con i dati forniti
person = create_person(f_name, s_name, token=token)
model = create_model(person['id'], 'audio', f_name + ' ' + s_name, last_update=None, token=token)
#print person, model
# recupera gli oggetti corrispondenti alle istanze
#print inst_ids
inst_paths = []
for inst_id in inst_ids:
inst = get_instance(inst_id, token=token)
inst_paths.append(os.path.join(get_media_root(), inst['features']))
#print inst_paths
# concat all provided feature files
temp = '/tmp/model_' + str(model['id']) + '.wav'
concatena_multi(inst_paths, temp)
#print temp
# calcola e imposta il modello generato nel database
model_path = create_new_model(classpath, ubm, temp, 0, None, None)
set_model_file(model['id'], model_path, token=token)
#print model_path
# remove all created temporary files
#os.remove(model_path)
except Exception as e:
print e
return 'Error during entity model building'