app.py

import torch

import gradio as gr
import yt_dlp as youtube_dl
from transformers import pipeline
from transformers.pipelines.audio_utils import ffmpeg_read

import tempfile
import os

MODEL_NAME = "openai/whisper-large-v3"
BATCH_SIZE = 8
FILE_LIMIT_MB = 1000

device = 0 if torch.cuda.is_available() else "cpu"

pipe = pipeline(
    task="automatic-speech-recognition",
    model=MODEL_NAME,
    chunk_length_s=30,
    device=device,
)

def transcribe(inputs, task):
    if inputs is None:
        raise gr.Error("Cap fitxer d'àudio introduit! Si us plau pengeu un fitxer "\
                       "o enregistreu un àudio abans d'enviar la vostra sol·licitud")


    text = pipe(inputs, batch_size=BATCH_SIZE, generate_kwargs={"task": task}, return_timestamps=True)["text"]
    return  text


description_string = "Transcripció automàtica de micròfon o de fitxers d'àudio.\n Aquest demostrador s'ha desenvolupat per"\
              " comprovar els models de reconeixement de parla per a móbils. Per ara utilitza el checkpoint "\
              f"[{MODEL_NAME}](https://huggingface.co/{MODEL_NAME}) i la llibreria de 🤗 Transformers per a la transcripció."

file_transcribe = gr.Interface(
    fn=transcribe,
    inputs=[
        gr.Audio(sources=["upload", "microphone"], type="filepath", label="Audio"),
        gr.Radio(["transcribe", "translate"], label="Task", value="transcribe"),
    ],
    outputs="text",
    title="Transcripció automàtica d'àudio",
    description=(description_string),
    allow_flagging="never",
)


demo = gr.TabbedInterface([file_transcribe], ["Fitxer"])

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()