Update app.py

app.py

@@ -1,12 +1,4 @@
 import subprocess
-
-# Run the setup.py install command
-try:
-    subprocess.run(['python', 'setup.py', 'install', '--user'], check=True)
-    print("Installation successful.")
-except subprocess.CalledProcessError as e:
-    print(f"Installation failed with error: {e}")
-
 import gradio as gr
 from TTS.api import TTS
 import os
@@ -15,94 +7,62 @@ import torch
 from torch.serialization import add_safe_globals
 from TTS.tts.configs.xtts_config import XttsConfig
 
-# Ajouter XttsConfig comme "safe global" pour éviter les erreurs de désérialisation
 add_safe_globals([XttsConfig])
 
-# Charger le modèle XTTS
 tts = TTS("tts_models/multilingual/multi-dataset/xtts_v2", gpu=True)
 
-# Créer le dossier de sortie
 output_folder = "output_audio"
 os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)
 
 def predict(prompt, speaker, agree, subfolder_name, file_name):
     if not agree:
         raise gr.Error("Veuillez accepter les conditions d'utilisation.")
-    
-    # Utiliser le nom fourni pour le sous-dossier ou en générer un par défaut
+
     subfolder_name = subfolder_name.strip() or f"session_{int(time.time())}"
     session_folder = os.path.join(output_folder, subfolder_name)
     os.makedirs(session_folder, exist_ok=True)
 
-    # Utiliser le nom fourni pour le fichier ou un nom par défaut
     file_name = file_name.strip() or "output.wav"
     if not file_name.endswith(".wav"):
         file_name += ".wav"
-    
     output_path = os.path.join(session_folder, file_name)
 
-    # Charger tous les fichiers WAV du speaker sélectionné
     speaker_wav_paths = [os.path.join("examples", f) for f in os.listdir("examples") if f.startswith(speaker) and f.endswith(".wav")]
-
     if not speaker_wav_paths:
         raise gr.Error(f"Aucun fichier audio trouvé pour le speaker : {speaker}")
 
-    # Synthèse vocale
     tts.tts_to_file(
         text=prompt,
         file_path=output_path,
-        speaker_wav=speaker_wav_paths,  # Liste de fichiers .wav
+        speaker_wav=speaker_wav_paths,
         language="fr"
     )
 
-    # Générer une forme d'onde à partir de l'audio
-    waveform = gr.make_waveform(audio=output_path)
-
-    return 100, waveform, output_path
+    return output_path
 
-# Interface utilisateur
 custom_css = """
-.gradio-container {
-    font-family: 'Arial', sans-serif;
-    background-color: #f0f4f8;
-}
-.gr-form {
-    background-color: white;
-    border-radius: 10px;
-    padding: 20px;
-    box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1);
-}
-.gr-button {
-    background-color: #4a90e2;
-    border: none;
-}
-.gr-button:hover {
-    background-color: #3a7bc8;
-}
+.gradio-container { font-family: 'Arial', sans-serif; background-color: #f0f4f8; }
+.gr-form { background-color: white; border-radius: 10px; padding: 20px; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); }
+.gr-button { background-color: #4a90e2; border: none; }
+.gr-button:hover { background-color: #3a7bc8; }
 """
 
 title = "Synthèse Vocale XTTS 🎙️"
-
 description = """
 <h3>Bienvenue sur notre outil de synthèse vocale XTTS !</h3>
-<p>Cet outil vous permet de générer une voix naturelle à partir d'un texte en français. 
-Choisissez une voix, entrez votre texte, et écoutez le résultat !</p>
+<p>Cet outil vous permet de générer une voix naturelle à partir d'un texte en français. Choisissez une voix, entrez votre texte, et écoutez le résultat !</p>
 """
-
 article = """
 <div style='margin:20px auto; text-align: center;'>
-<p>En utilisant cette démo, vous acceptez les conditions d'utilisation du modèle Coqui Public disponibles sur 
-<a href='https://coqui.ai/cpml' target='_blank'>https://coqui.ai/cpml</a></p>
+<p>En utilisant cette démo, vous acceptez les conditions d'utilisation du modèle Coqui Public disponibles sur <a href='https://coqui.ai/cpml' target='_blank'>https://coqui.ai/cpml</a></p>
 </div>
 """
 
-# Générer la liste des speakers à partir des fichiers WAV dans le dossier examples
 available_speakers = list(set([f.split('_')[0] for f in os.listdir("examples") if f.endswith(".wav")]))
 
 with gr.Blocks(css=custom_css) as demo:
     gr.Markdown(f"<h1 style='text-align: center;'>{title}</h1>")
     gr.Markdown(description)
-    
     with gr.Row():
         with gr.Column(scale=2):
             prompt = gr.Textbox(
@@ -129,20 +89,16 @@ with gr.Blocks(css=custom_css) as demo:
                 label="Nom du fichier (facultatif)",
                 placeholder="Nom du fichier audio généré"
             )
+            generate_btn = gr.Button("Générer la voix", variant="primary")
     
-    generate_btn = gr.Button("Générer la voix", variant="primary")
-    
-    
-    with gr.Row():
-        audio_output = gr.Audio(label="Audio généré")
-        waveform_output = gr.Video(label="Forme d'onde")
+    audio_output = gr.Audio(label="Audio généré")
     
     generate_btn.click(
         predict,
         inputs=[prompt, speaker, agree, subfolder_name, file_name],
-        outputs=[waveform_output, audio_output]
+        outputs=[audio_output]
     )
     
     gr.Markdown(article)
 
-demo.launch(debug=True)
+demo.launch(debug=True)