import gradio as gr
import torch
from DPTNet_eval.DPTNet_quant_sep import load_dpt_model, dpt_sep_process

# 加載模型
model = load_dpt_model()

def separate_audio(input_wav):
    outfilename = "output.wav"
    dpt_sep_process(input_wav, model=model, outfilename=outfilename)
    return (
        outfilename.replace('.wav', '_sep1.wav'),
        outfilename.replace('.wav', '_sep2.wav')
    )

# 🎯 你提供的 description 內容（已轉為 HTML）
description_html = """
<h1 align='center'><a href='https://www.twman.org/AI/ASR/SpeechSeparation' target='_blank'>中文語者分離(分割)</a></h1>
<p align='center'><b>上傳一段混音音檔，自動分離出兩個人的聲音</b></p>

<div align='center'>
  <a href='https://www.twman.org' target='_blank'>TonTon Huang Ph.D.</a> |
  <a href='https://blog.twman.org/p/deeplearning101.html' target='_blank'>手把手帶你一起踩AI坑</a> |
  <a href='https://github.com/Deep-Learning-101' target='_blank'>GitHub</a> |
  <a href='http://deeplearning101.twman.org' target='_blank'>Deep Learning 101</a>
</div>

<br><br>

### 🔍 使用方式：
- 上傳一段包含兩人對話的混音音檔（支援 `.mp3`, `.wav`）
- 點擊「Separate」按鈕
- 分離出兩個說話人的音軌

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  <li><a href='https://blog.twman.org/2021/04/NLP.html' target='_blank'>那些自然語言處理 (NLP) 踩的坑</a>：分享 NLP 領域的實踐經驗</li>
  <li><a href='https://blog.twman.org/2021/04/ASR.html' target='_blank'>那些語音處理 (Speech Processing) 踩的坑</a>：分享語音處理領域的實務經驗</li>
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  <li><a href='https://blog.twman.org/2023/07/HugIE.html' target='_blank'>基於機器閱讀理解和指令微調的統一信息抽取框架之診斷書醫囑資訊擷取分析</a></li>
  <li><a href='https://github.com/shibing624/pycorrector' target='_blank'>Masked Language Model (MLM) as correction BERT</a></li>
</ul>

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📢 *本模型基於 PyTorch + Hugging Face Hub 私有模型部署*
"""

# 📋 你提供的 examples（可替換成你自己的測試音檔）
examples = [
    ["examples/sample1.wav"],  # 替換成你的音檔路徑
    ["examples/sample2.mp3"],
]

if __name__ == "__main__":
    interface = gr.Interface(
        fn=separate_audio,
        inputs=gr.Audio(type="filepath", label="請上傳混音音檔 (.mp3/.wav)"),
        outputs=[
            gr.Audio(label="語音 1"),
            gr.Audio(label="語音 2")
        ],
        title="🎙️ 語音分離 Demo - Deep Learning 101",
        description=description_html,
        examples=examples,
        allow_flagging="never"
    )

    interface.launch()