Upload app.py

app.py

@@ -0,0 +1,30 @@
+import gradio as gr
+import whisper
+import openai
+from typing import List
+
+# Setează cheia ta OpenAI (înlocuiește YOUR_API_KEY cu cheia ta reală)
+openai.api_key = "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"
+
+# Încarcă modelul Whisper
+model = whisper.load_model("base")
+
+def proceseaza_audio(files: List[str]):
+    # ... (logică similară, dar procesează o listă de fișiere)
+
+inputs = gr.File(label="Alegeți fișierele audio", type="filepath", multiple=True)
+outputs = [
+    gr.Textbox(label="Transcrierea textului"),
+    gr.Textbox(label="Rezumatul textului")
+]
+
+# Adăugăm un slider pentru a ajusta lungimea rezumatului
+with gr.Blocks() as interface:
+    inputs = gr.inputs.File(label="Alegeți fișierele audio", type="filepath", multiple=True)
+    outputs = gr.outputs.Textbox(label="Rezumatul textului")
+    length = gr.Slider(minimum=50, maximum=300, value=150, step=1, label="Lungimea rezumatului")
+
+    btn = gr.Button("Procesează")
+    out = btn.click(fn=proceseaza_audio, inputs=[inputs, length], outputs=outputs)
+
+interface.launch()