app.py

import whisper
from transformers import pipeline
import gradio as gr
import numpy as np
import torch
from bark import generate_audio
from scipy.io.wavfile import write
import tempfile
from transformers import MarianMTModel, MarianTokenizer



# Función para transcribir el audio y traducir el audio de entrada
def transcribir_audio(audio):
    # Usamos el pipeline de Hugging Face para la transcripción
    transcribir = pipeline("automatic-speech-recognition", model="openai/whisper-small")
    result = transcribir(audio)
    return result["text"]


def traducir_texto(texto):
    model_name = "Helsinki-NLP/opus-mt-es-en"
    tokenizer = MarianTokenizer.from_pretrained(model_name)
    model = MarianMTModel.from_pretrained(model_name)
    # Tokenizar el texto
    inputs = tokenizer(texto, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
    # Generar la traducción
    translated = model.generate(**inputs)
    # Decodificar la traducción
    traduccion = tokenizer.batch_decode(translated, skip_special_tokens=True)[0]
    return traduccion


# Función para generar el audio
def generar_audio(text):
    if not isinstance(text, str):
        raise ValueError("El texto debe ser una cadena")
    audio_array = generate_audio(text)
    audio_array = np.clip(audio_array, -1.0, 1.0)
    temp_wav = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".wav")
    write(temp_wav.name, 24000, (audio_array * 32767).astype(np.int16))
    return temp_wav.name


def process_audio(audio_file):
    try:
        # Paso 1: Transcripción con Whisper
        transcripcion = transcribir_audio(audio_file)
        
        # Paso 2: Traducción con MarianMT
        transcripcion_traducida = traducir_texto(transcripcion)
        
        # Paso 3: Generación de audio con Bark
        audio_sintetizado = generar_audio(transcripcion_traducida)
        
        return transcripcion_traducida, audio_sintetizado
    except Exception as e:
        return str(e), None

# Crear interfaz Gradio
with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("### Transcripción y Síntesis de Voz")
    
    with gr.Row():
        input_audio = gr.Audio(label="Sube tu archivo de audio", type="filepath")
        transcription_output = gr.Textbox(label="Texto traducido al inglés")
        output_audio = gr.Audio(label="Audio generado")
    
    process_button = gr.Button("Procesar")
    process_button.click(process_audio, inputs=input_audio, outputs=[transcription_output, output_audio])

# Lanzar la app
demo.launch(share=True)