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@@ -28,3 +28,239 @@ configs:
   - split: valid
     path: data/valid-*
 ---
+
+# 실행한 코드는 다음과 같아요
+
+```
+import os
+import json
+from pydub import AudioSegment
+from tqdm import tqdm
+import re
+from datasets import Audio, Dataset, DatasetDict
+from transformers import WhisperFeatureExtractor, WhisperTokenizer
+import pandas as pd
+
+# 사용자 지정 변수를 설정해요.
+
+DATA_DIR = '/mnt/a/maxseats/(주의-원본-680GB)주요 영역별 회의 음성인식 데이터' # 데이터셋이 저장된 폴더
+
+# 원천, 라벨링 데이터 폴더 지정
+json_base_dir = DATA_DIR
+audio_base_dir = DATA_DIR
+output_dir = '/mnt/a/maxseats/(주의-원본)clips'                     # 가공된 데이터셋이 저장될 폴더
+token = "hf_!"                                                      # 허깅페이스 토큰
+CACHE_DIR = '/mnt/a/maxseats/.cache'                                # 허깅페이스 캐시 저장소 지정
+dataset_name = "maxseats/aihub-464-preprocessed-680GB"              # 허깅페이스에 올라갈 데이터셋 이름
+model_name = "SungBeom/whisper-small-ko"                            # 대상 모델 / "openai/whisper-base"
+
+
+DATA_DIR = '/mnt/a/maxseats-git/New_Sample'
+json_base_dir = DATA_DIR
+audio_base_dir = DATA_DIR
+output_dir = '/mnt/a/maxseats-git/clips'
+dataset_name = "maxseats/aihub-464-bracket-test-tmp"
+'''
+데이터셋 경로를 지정해서
+하나의 폴더에 mp3, txt 파일로 추출해요.
+추출 과정에서 원본 파일은 자동으로 삭제돼요. (저장공간 절약을 위해)
+'''
+
+def bracket_preprocess(text):
+    
+    # 정규 표현식을 사용하여 패턴 제거
+    text = re.sub(r'/\([^\)]+\)', '', text)  # /( *) 패턴 제거, /(...) 형식 제거
+    text = re.sub(r'[()]', '', text)         # 개별적으로 등장하는 ( 및 ) 제거
+    
+    return text.strip()
+
+def process_audio_and_subtitle(json_path, audio_base_dir, output_dir):
+    # JSON 파일 읽기
+    with open(json_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+        data = json.load(f)
+    
+    # 메타데이터에서 오디오 파일 이름 추출
+    title = data['metadata']['title']
+    
+    # 각 TS, VS 폴더에서 해당 오디오 파일을 찾기
+    audio_file = None
+    for root, _, files in os.walk(audio_base_dir):
+        for file in files:
+            if file == title + '.wav':
+                audio_file = os.path.join(root, file)
+                break
+        if audio_file:
+            break
+    
+    # 오디오 파일 로드
+    if not audio_file or not os.path.exists(audio_file):
+        print(f"Audio file {audio_file} does not exist.")
+        return
+    
+    audio = AudioSegment.from_mp3(audio_file)
+    
+    # 발화 데이터 처리
+    for utterance in data['utterance']:
+        start_time = float(utterance['start']) * 1000  # 밀리초로 변환
+        end_time = float(utterance['end']) * 1000      # 밀리초로 변환
+        text = bracket_preprocess(utterance['form'])   # 괄호 전처리
+        
+        if not text:    # 비어 있으면 수행 x
+            continue
+        
+        # 오디오 클립 추출
+        audio_clip = audio[start_time:end_time]
+        
+        # 파일 이름 설정
+        clip_id = utterance['id']
+        audio_output_path = os.path.join(output_dir, clip_id + '.mp3')
+        text_output_path = os.path.join(output_dir, clip_id + '.txt')
+        
+        # 오디오 클립 저장
+        audio_clip.export(audio_output_path, format='mp3')
+        
+        # 괄호 전처리 텍스트 파일 저장
+        with open(text_output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
+            f.write(text)
+
+    # 오디오 파일 삭제
+    os.remove(audio_file)
+    os.remove(audio_file.replace('.wav', '.txt'))
+    print(f"Deleted audio file: {audio_file}")
+
+def process_all_files(json_base_dir, audio_base_dir, output_dir):
+    json_files = []
+    
+    # JSON 파일 목록 생성
+    for root, dirs, files in os.walk(json_base_dir):
+        for file in files:
+            if file.endswith('.json'):
+                json_files.append(os.path.join(root, file))
+    
+    # JSON 파일 처리
+    for json_file in tqdm(json_files, desc="Processing JSON files"):
+        process_audio_and_subtitle(json_file, audio_base_dir, output_dir)
+        
+        # 완료 후 JSON 파일 삭제
+        os.remove(json_file)
+        print(f"Deleted JSON file: {json_file}")
+
+# 디렉토리 생성
+os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
+
+# 프로세스 실행
+process_all_files(json_base_dir, audio_base_dir, output_dir)
+
+
+
+'''
+가공된 mp3, txt 데이터를 학습 가능한 허깅페이스 데이터셋 형태로 변환해요.
+'''
+
+# 캐시 디렉토리 설정
+os.environ['HF_HOME'] = CACHE_DIR
+os.environ["HF_DATASETS_CACHE"] = CACHE_DIR
+feature_extractor = WhisperFeatureExtractor.from_pretrained(model_name, cache_dir=CACHE_DIR)
+tokenizer = WhisperTokenizer.from_pretrained(model_name, language="Korean", task="transcribe", cache_dir=CACHE_DIR)
+
+def exclude_json_files(file_names: list) -> list:
+    # .json으로 끝나는 원소 제거
+    return [file_name for file_name in file_names if not file_name.endswith('.json')]
+
+
+def get_label_list(directory):
+    # 빈 리스트 생성
+    label_files = []
+
+    # 디렉토리 내 파일 목록 불러오기
+    for filename in os.listdir(directory):
+        # 파일 이름이 '.txt'로 끝나는지 확인
+        if filename.endswith('.txt'):
+            label_files.append(os.path.join(directory, filename))
+
+    return label_files
+
+
+def get_audio_list(directory):
+    # 빈 리스트 생성
+    audio_files = []
+
+    # 디렉토리 내 파일 목록 불러오기
+    for filename in os.listdir(directory):
+        # 파일 이름이 '.wav'나 '.mp3'로 끝나는지 확인
+        if filename.endswith('.wav') or filename.endswith('mp3'):
+            audio_files.append(os.path.join(directory, filename))
+
+    return audio_files
+
+def prepare_dataset(batch):
+    # 오디오 파일을 16kHz로 로드
+    audio = batch["audio"]
+
+    # input audio array로부터 log-Mel spectrogram 변환
+    batch["input_features"] = feature_extractor(audio["array"], sampling_rate=audio["sampling_rate"]).input_features[0]
+
+
+    # target text를 label ids로 변환
+    # batch["labels"] = tokenizer(batch["transcripts"]).input_ids
+    batch["labels"] = batch["transcripts"]
+    
+    # 'input_features'와 'labels'만 포함한 새로운 딕셔너리 생성
+    return {"input_features": batch["input_features"], "labels": batch["labels"]}
+
+
+label_data = get_label_list(output_dir)
+audio_data = get_audio_list(output_dir)
+
+transcript_list = []
+for label in tqdm(label_data):
+    with open(label, 'r', encoding='UTF8') as f:
+        line = f.readline()
+        transcript_list.append(line)
+
+df = pd.DataFrame(data=transcript_list, columns = ["transcript"]) # 정답 label
+df['audio_data'] = audio_data # 오디오 파일 경로
+
+# 오디오 파일 경로를 dict의 "audio" 키의 value로 넣고 이를 데이터셋으로 변환
+# 이때, Whisper가 요구하는 사양대로 Sampling rate는 16,000으로 설정한다.
+ds = Dataset.from_dict(
+    {"audio": [path for path in df["audio_data"]],
+     "transcripts": [transcript for transcript in df["transcript"]]}
+).cast_column("audio", Audio(sampling_rate=16000))
+
+# 데이터셋을 훈련 데이터와 테스트 데이터, 밸리데이션 데이터로 분할
+train_testvalid = ds.train_test_split(test_size=0.2)
+test_valid = train_testvalid["test"].train_test_split(test_size=0.5)
+datasets = DatasetDict(
+    {"train": train_testvalid["train"],
+     "test": test_valid["test"],
+     "valid": test_valid["train"]}
+)
+
+datasets = datasets.map(prepare_dataset, num_proc=2)
+datasets = datasets.remove_columns(['audio', 'transcripts']) # 불필요한 부분 제거
+print('-'*48)
+print(type(datasets))
+print(datasets)
+print('-'*48)
+
+
+'''
+허깅페이스 로그인 후, 최종 데이터셋을 업로드해요.
+'''
+datasets.save_to_disk('/mnt/a/maxseats/preprocessed_cache.arrow')
+# datasets.push_to_hub(dataset_name, token=token)
+
+while True:
+    
+    if token =="exit":
+        break
+    
+    try:
+        datasets.push_to_hub(dataset_name, token=token)
+        print(f"Dataset {dataset_name} pushed to hub successfully. 넘나 축하.")
+        break
+    except Exception as e:
+        print(f"Failed to push dataset: {e}")
+        token = input("Please enter your Hugging Face API token: ")
+```