Delete app.py

app.py

@@ -1,40 +0,0 @@
-import gradio as gr
-import openai
-import whisper
-
-# Load the Whisper model
-model = whisper.load_model("base")
-
-# Function to process audio and generate transcription and summary
-def procesare_audio(file):
-    # Transcribe audio
-    result = model.transcribe(file.name)
-    transcriere_text = result["text"]
-
-    # Use OpenAI to summarize the transcription
-    openai.api_key = "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" 
-    response = openai.ChatCompletion.create(
-        model="gpt-3.5-turbo",
-        messages=[
-            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant that summarizes text."},
-            {"role": "user", "content": f"Please summarize the following text: {transcriere_text}"}
-        ]
-    )
-    rezumat_text = response.choices[0].message.content.strip()
-
-    return transcriere_text, rezumat_text
-
-# Define the Gradio interface
-interface = gr.Interface(
-    fn=procesare_audio,
-    inputs=[gr.Audio(type="filepath")],
-    outputs=[
-        gr.Textbox(label="Transcrierea textului:"),
-        gr.Textbox(label="Rezumatul textului:")
-    ],
-    title="Transcriere și Rezumat AI",
-    description="Această aplicație transcrie fișiere audio și creează un rezumat al conținutului folosind AI.",
-    )
-
-# Launch the Gradio app
-interface.launch(share=False, debug=True)