Update app.py

app.py

@@ -1,201 +0,0 @@
-import gradio as gr
-import whisper
-import os
-import asyncio
-import edge_tts
-from transformers import pipeline
-from deep_translator import GoogleTranslator
-from docx import Document
-import tempfile
-from datetime import datetime
-import logging
-from pydub import AudioSegment
-
-# إعداد التسجيل
-logging.basicConfig(
-    level=logging.INFO,
-    format="%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s",
-    handlers=[
-        logging.FileHandler("app.log"),
-        logging.StreamHandler(),
-    ],
-)
-logger = logging.getLogger(__name__)
-
-# قائمة اللغات المدعومة
-SUPPORTED_LANGUAGES = {
-    "ar": "العربية",
-    "en": "English",
-    "fr": "Français",
-    "es": "Español",
-    "de": "Deutsch",
-}
-
-# تعيين أصوات لكل لغة
-VOICE_MAPPINGS = {
-    "ar": "ar-EG-ShakirNeural",
-    "en": "en-US-EricNeural",
-    "fr": "fr-FR-HenriNeural",
-    "es": "es-ES-AlvaroNeural",
-    "de": "de-DE-ConradNeural",
-}
-
-# تحديد اللغات RTL
-RTL_LANGUAGES = ["ar"]
-
-# وظيفة تنظيف النص
-def clean_text(text):
-    return (
-        text.replace("’", "'")
-        .replace("«", "")
-        .replace("»", "")
-        .replace("\n", " ")
-        .strip()
-    )
-
-# وظيفة توليد الصوت
-async def generate_speech(text, lang):
-    """توليد الصوت باستخدام edge-tts"""
-    try:
-        voice = VOICE_MAPPINGS.get(lang, "en-US-EricNeural")
-        communicate = edge_tts.Communicate(text, voice)
-        audio_path = tempfile.mktemp(suffix=".mp3")
-        await communicate.save(audio_path)
-
-        if os.path.exists(audio_path) and os.path.getsize(audio_path) > 0:
-            logger.info(f"تم إنشاء ملف صوتي: {audio_path}")
-            return audio_path
-        else:
-            logger.error("فشل إنشاء ملف صوتي صالح")
-            return None
-
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"خطأ في توليد الصوت: {str(e)}")
-        return None
-
-# تحويل النص إلى صوت
-def text_to_speech(text, lang):
-    if not text:
-        logger.warning("لم يتم تقديم نص للتحويل إلى صوت")
-        return None
-
-    try:
-        text = clean_text(text)
-        max_length = 1000
-        text_parts = [text[i : i + max_length] for i in range(0, len(text), max_length)]
-
-        audio_files = []
-        for part in text_parts:
-            audio_path = asyncio.run(generate_speech(part, lang))
-            if audio_path:
-                audio_files.append(audio_path)
-
-        if len(audio_files) == 1:
-            return audio_files[0]
-
-        final_audio = AudioSegment.from_mp3(audio_files[0])
-        for audio_file in audio_files[1:]:
-            final_audio += AudioSegment.from_mp3(audio_file)
-
-        final_path = tempfile.mktemp(suffix=".mp3")
-        final_audio.export(final_path, format="mp3")
-
-        for file in audio_files:
-            os.remove(file)
-
-        return final_path
-
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"خطأ في تحويل النص إلى صوت: {str(e)}")
-        return None
-
-# الترجمة
-def translate_text(text, source_lang, target_lang):
-    if source_lang == target_lang:
-        return text
-
-    try:
-        translator = GoogleTranslator(source=source_lang, target=target_lang)
-        max_length = 5000
-        text_parts = [text[i : i + max_length] for i in range(0, len(text), max_length)]
-        translated_parts = [translator.translate(part) for part in text_parts]
-        return " ".join(translated_parts)
-
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"خطأ في الترجمة: {str(e)}")
-        return f"خطأ في الترجمة: {str(e)}"
-
-# معالجة الفيديو
-def process_video(video, source_lang="en", target_lang="ar"):
-    if video is None:
-        return {
-            "error": "الرجاء رفع ملف فيديو",
-            "original": "",
-            "translated": "",
-        }
-
-    try:
-        temp_path = video.name
-        model = whisper.load_model("base")
-        result = model.transcribe(temp_path, language=source_lang)
-        transcribed_text = result["text"]
-        translated_text = translate_text(transcribed_text, source_lang, target_lang)
-        return {
-            "error": None,
-            "original": transcribed_text,
-            "translated": translated_text,
-        }
-
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"خطأ في معالجة الفيديو: {str(e)}")
-        return {
-            "error": f"حدث خطأ: {str(e)}",
-            "original": "",
-            "translated": "",
-        }
-
-# إنشاء الواجهة
-def create_ui():
-    with gr.Blocks() as demo:
-        gr.Markdown("# 🎥 تحويل الفيديو إلى نصوص وصوت")
-        with gr.Row():
-            video_input = gr.File(label="📁 رفع فيديو", file_types=["video"])
-            source_lang = gr.Dropdown(
-                choices=list(SUPPORTED_LANGUAGES.keys()),
-                value="en",
-                label="🗣️ لغة الفيديو الأصلية",
-            )
-            target_lang = gr.Dropdown(
-                choices=list(SUPPORTED_LANGUAGES.keys()),
-                value="ar",
-                label="🌐 لغة الترجمة",
-            )
-            process_btn = gr.Button("🎯 معالجة الفيديو")
-
-        with gr.Tabs():
-            with gr.TabItem("النص الأصلي"):
-                original_text = gr.Textbox(label="النص المستخرج", lines=10)
-                original_audio = gr.Audio(label="الصوت")
-            with gr.TabItem("النص المترجم"):
-                translated_text = gr.Textbox(label="النص المترجم", lines=10)
-                translated_audio = gr.Audio(label="الصوت")
-
-        def update_ui(video, src_lang, tgt_lang):
-            result = process_video(video, src_lang, tgt_lang)
-            return {
-                original_text: result["original"],
-                translated_text: result["translated"],
-            }
-
-        process_btn.click(
-            fn=update_ui,
-            inputs=[video_input, source_lang, target_lang],
-            outputs=[original_text, translated_text],
-        )
-
-    return demo
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    demo = create_ui()
-    demo.launch()