app.py

import streamlit as st
import requests

API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/openai/whisper-large-v3-turbo"
headers = {"Authorization": f"Bearer {st.secrets['HF_API_KEY']}"} # Безопасное хранение токена

def query(file):
    try:
        response = requests.post(API_URL, headers=headers, data=file.read())
        response.raise_for_status()  # Проверка на ошибки HTTP
        return response.json()
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        st.error(f"Ошибка запроса к API: {e}")
        return None

st.title("Транскрипция аудио")

uploaded_file = st.file_uploader("Загрузите аудиофайл", type=["wav", "mp3", "flac"])

if uploaded_file is not None:
    with st.spinner("Транскрибируется..."):
        output = query(uploaded_file)
    if output:
        st.text_area("Транскрипт:", value=output["text"])