DocsCommandes CLI

Commandes CLI

Interface en ligne de commande pour tester et utiliser chaque module de THOR individuellement.

Pipeline complète

Exécute la chaîne complète : Audio → STT → NLP → Pathfinding

Syntaxe

python3 -m src.cli.pipeline [OPTIONS]

Options

Option	Description	Défaut
`--audio`	Chemin vers le fichier audio	requis
`--stt-model`	Modèle STT à utiliser	whisper
`--nlp-model`	Modèle NLP à utiliser	spacy
`--pathfinding-model`	Modèle de pathfinding	dijkstra
`--output`	Dossier de sortie des résultats	results/pipeline/

Exemple

Terminal

python3 -m src.cli.pipeline \
  --audio data/raw/audio/sample_000160.wav \
  --stt-model whisper \
  --nlp-model spacy \
  --pathfinding-model dijkstra

Sortie

Résultat

=== Configuration ===
Modèle STT: whisper
Modèle NLP: spacy
Modèle Pathfinding: dijkstra

=== Résultats ===
Transcription: Je veux voyager de Toulouse à Bordeaux.
Origine: Toulouse
Destination: Bordeaux
Valide: True
Confidence: 0.70

=== Itinéraire ===
⏱️  Temps de trajet: 2h23 (143 min)
📏  Distance totale: 209.5 km
🛤️  Nombre d'étapes: 2

📊 Détails du trajet:
   🚄 [TGV] Toulouse Matabiau → Bordeaux Saint-Jean
      ⏱️ 143 min | 📏 209.5 km | 🚂 17 trains/jour

Speech-to-Text

Transcrit un fichier audio en texte

Syntaxe

python3 -m src.cli.stt [OPTIONS]

Options

--audioFichier audio à transcrire

--modelModèle (whisper, vosk)

--outputDossier de sortie

Exemple

Terminal

python3 -m src.cli.stt \
  --audio data/raw/audio/sample.wav \
  --model whisper \
  --output results/stt/

Natural Language Processing

Analyse un texte pour extraire origine et destination

Syntaxe

python3 -m src.cli.nlp [OPTIONS]

Options

--textTexte à analyser

--modelModèle (spacy, transformers, regex)

Exemple

Terminal

python3 -m src.cli.nlp \
  --text "Je voudrais aller de Lyon à Nice" \
  --model spacy

Pathfinding

Trouve l'itinéraire optimal entre deux villes

Syntaxe

python3 -m src.cli.pathfinding [OPTIONS]

Options

--originVille de départ

--destinationVille d'arrivée

--modelAlgorithme (dijkstra)

Exemple

Terminal

python3 -m src.cli.pathfinding \
  --origin "Paris" \
  --destination "Marseille" \
  --model dijkstra

Scripts utilitaires

generate_enhanced_graph.py

Génère le graphe des liaisons avec temps de trajet réels à partir des données GTFS.

python3 scripts/generate_enhanced_graph.py

generate_railway_shapes.py

Associe les géométries des voies ferrées aux liaisons pour l'affichage cartographique.

python3 scripts/generate_railway_shapes.py

train_all_nlp_models.py

Entraîne tous les modèles NLP sur le dataset annoté.

python3 scripts/train_all_nlp_models.py

PrécédentAPI REST SuivantBenchmarks