Upload 2 files

app.py

@@ -0,0 +1,48 @@
+import gradio as gr
+import openai
+import whisper
+
+# Setarea cheii OpenAI
+openai.api_key = "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"
+
+# Inițializare model Whisper
+model = whisper.load_model("base")
+
+# Funcția pentru procesarea audio-ului și generarea rezumatului
+def proceseaza_audio(file):
+    # Verificăm dacă `file` este un obiect de tip fișier
+    if hasattr(file, 'name'):
+        file_path = file.name
+    else:
+        raise ValueError("Fișierul primit nu este valid. Verifică inputul.")
+
+    # Transcriere folosind modelul Whisper
+    result = model.transcribe(file_path)
+    text = result["text"]
+
+    # Generare rezumat folosind OpenAI
+    response = openai.ChatCompletion.create(
+        model="gpt-4",
+        messages=[
+            {"role": "system", "content": "Ești un asistent care rezumă textul."},
+            {"role": "user", "content": text}
+        ]
+    )
+    rezumat = response['choices'][0]['message']['content']
+    return text, rezumat
+
+# Interfața Gradio
+inputs = gr.Audio(type="file")
+outputs = [gr.Textbox(label="Transcrierea textului:"), gr.Textbox(label="Rezumatul textului:")]
+
+app = gr.Interface(
+    fn=proceseaza_audio,
+    inputs=inputs,
+    outputs=outputs,
+    title="Transcriere și Rezumat AI",
+    description="Această aplicație transcrie fișiere audio și creează un rezumat al conținutului folosind AI."
+)
+
+# Rulare aplicație
+if __name__ == "__main__":
+    app.launch()

requirements.txt

@@ -0,0 +1,4 @@
+gradio==3.37.0
+openai
+torch
+openai-whisper