Upload app.py

app.py

@@ -0,0 +1,32 @@
+import gradio as gr
+import whisper
+import openai
+
+# 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(file):
+    # Transcriere audio folosind Whisper
+    result = model.transcribe(file.name)
+    transcript = result["text"]
+    
+    # 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
+
+# Interfață Gradio
+inputs = gr.Audio(type="filepath")
+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")
+app.launch()