app.py

import gradio as gr
import torch
from transformers import pipeline

class GeradorTrilhaAprendizado:
    def __init__(self):
        self.device = 0 if torch.cuda.is_available() else -1
        # Inicializa modelos
        self.transcriber = pipeline("automatic-speech-recognition", 
                                  model="openai/whisper-base",
                                  device=self.device)
        self.generator = pipeline("text-generation", 
                                model="gpt2",
                                device=self.device)

    def processar_audio(self, 
                       audio_path: str, 
                       nome_trilha: str,
                       nivel: str = "intermediário",
                       incluir_recursos: bool = True) -> tuple:
        try:
            # Transcrição do áudio
            transcricao = self.transcriber(audio_path)["text"]
            
            # Geração da trilha
            prompt = f"""
            Com base no seguinte texto, crie uma trilha de aprendizado detalhada 
            para nível {nivel}:
            {transcricao}
            
            Trilha de aprendizado:
            """
            
            analise = self.generator(prompt, 
                                   max_length=300, 
                                   num_return_sequences=1)[0]["generated_text"]
            
            if incluir_recursos:
                recursos = self._gerar_recursos()
                analise += "\n\n" + recursos

            return (
                gr.Textbox.update(value=transcricao, visible=True),
                gr.Textbox.update(value=analise, visible=True),
                gr.Markdown.update(visible=True, value="✅ Trilha gerada com sucesso!"),
                gr.Button.update(interactive=True)
            )
        except Exception as e:
            return (
                gr.Textbox.update(value=f"Erro: {str(e)}", visible=True),
                gr.Textbox.update(value="Não foi possível gerar a análise.", visible=True),
                gr.Markdown.update(visible=True, value="❌ Ocorreu um erro"),
                gr.Button.update(interactive=True)
            )

    def _gerar_recursos(self) -> str:
        return """
        📚 Recursos Recomendados:
        
        1. Livros:
           - "Guia Essencial"
           - "Técnicas Avançadas"
           
        2. Cursos Online:
           - Coursera: "Especialização no Tema"
           - edX: "Curso Avançado"
           
        3. Recursos Práticos:
           - Tutoriais interativos
           - Exercícios práticos
           - Projetos do mundo real
        """

def criar_interface():
    with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(
        primary_hue="blue",
        secondary_hue="purple",
        neutral_hue="gray"
    )) as app:
        gr.Markdown("""
        # 🎓 Gerador de Trilha de Aprendizado
        
        Grave ou faça upload de um áudio descrevendo seus objetivos e receba uma trilha personalizada!
        """)
        
        with gr.Row():
            with gr.Column(scale=2):
                # Componentes de entrada
                with gr.Group():
                    gr.Markdown("### 📝 Entrada")
                    audio_input = gr.Audio(
                        type="filepath",
                        label="Áudio",
                        sources=["microphone", "upload"],
                    )
                    
                    with gr.Row():
                        nome_trilha = gr.Textbox(
                            label="Nome da Trilha",
                            placeholder="Dê um nome para sua trilha",
                            scale=2
                        )
                        nivel = gr.Dropdown(
                            choices=["iniciante", "intermediário", "avançado"],
                            value="intermediário",
                            label="Nível de Dificuldade",
                            scale=1
                        )
                    
                    incluir_recursos = gr.Checkbox(
                        label="Incluir Recursos Recomendados",
                        value=True,
                        info="Adicionar recursos de aprendizado curados à sua trilha"
                    )
                    
                    processar_btn = gr.Button(
                        "🚀 Gerar Trilha de Aprendizado",
                        variant="primary",
                        scale=2
                    )

            # Componentes de saída
            with gr.Column(scale=2):
                with gr.Group():
                    gr.Markdown("### 📊 Resultado")
                    status = gr.Markdown(visible=False)
                    
                    with gr.Accordion("Transcrição do Áudio", open=False):
                        transcricao = gr.Textbox(
                            label="O que entendemos",
                            lines=4,
                            visible=False
                        )
                    
                    analise = gr.Textbox(
                        label="Sua Trilha de Aprendizado",
                        lines=10,
                        visible=False
                    )
        
        # Manipuladores de eventos
        processar_btn.click(
            fn=GeradorTrilhaAprendizado().processar_audio,
            inputs=[audio_input, nome_trilha, nivel, incluir_recursos],
            outputs=[transcricao, analise, status, processar_btn],
            api_name="gerar_trilha"
        )
        
        # Exemplos
        gr.Examples(
            examples=[
                ["audio_exemplo.mp3", "Programação Python", "iniciante", True],
                ["audio_exemplo2.mp3", "Ciência de Dados", "intermediário", True],
            ],
            inputs=[audio_input, nome_trilha, nivel, incluir_recursos],
            outputs=[transcricao, analise, status, processar_btn],
            cache_examples=True,
        )
        
        # Informações adicionais
        gr.Markdown("""
        ### 📌 Dicas
        - Fale claramente e descreva seus objetivos de aprendizado em detalhes
        - Mencione qualquer experiência prévia no assunto
        - Inclua áreas específicas em que deseja focar
        """)

    return app

if __name__ == "__main__":
    app = criar_interface()
    app.queue()
    app.launch()