Upload app.py

app.py

@@ -0,0 +1,49 @@
+import gradio as gr
+import whisper
+import openai
+
+# Setează cheia API OpenAI
+openai.api_key = "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"
+
+# Încarcă modelul Whisper
+model = whisper.load_model("base")
+
+def proceseaza_audio(file_path):
+    try:
+        # Transcriere audio folosind Whisper
+        result = model.transcribe(file_path)
+        transcript = result.get("text", "")
+        
+        if not transcript:
+            return "Eroare în transcrierea audio.", "Nu s-a putut genera un rezumat."
+        
+        # Generare rezumat folosind OpenAI
+        completare = openai.ChatCompletion.create(
+            model="gpt-4",
+            messages=[
+                {"role": "system", "content": "Ești un asistent care rezumă conținut."},
+                {"role": "user", "content": transcript}
+            ]
+        )
+        rezumat = completare.choices[0].message.content
+        return transcript, rezumat
+    
+    except Exception as e:
+        return f"Eroare: {str(e)}", "Nu s-a putut genera un rezumat."
+
+# Interfață Gradio
+inputs = gr.Audio(type="filepath", label="Încărcați fișierul audio")
+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."
+)
+
+app.launch()