Delete app.py

app.py

@@ -1,48 +0,0 @@
-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()