Upload 3 files

README.md

@@ -11,27 +11,27 @@ pinned: false
 
 # MoodF - Duygusal Destek Asistanı
 
-Bu uygulama, kullanıcıların duygusal durumlarını analiz edip destekleyici yanıtlar veren ve bunları gerçek insan sesine yakın bir kalitede seslendiren gelişmiş bir yapay zeka asistanıdır.
+Bu uygulama, kullanıcıların duygusal durumlarını analiz edip destekleyici yanıtlar veren ve bunları doğal insan sesine yakın bir kalitede seslendiren gelişmiş bir yapay zeka asistanıdır.
 
 ## Özellikler
 
 - 🧠 **Duygu analizi** - Kullanıcının yazısındaki duygu durumunu tespit eder
 - 💬 **Gerçek zamanlı metin üretimi** - Türkçe dil modeli kullanarak özgün destekleyici mesajlar üretir
-- 🔊 **İnsan benzeri ses** - Meta AI tarafından geliştirilen VITS teknolojisi ile doğal insan sesine çok yakın kalitede seslendirme
+- 🔊 **Doğal ses kalitesi** - Microsoft Edge TTS teknolojisi ile insan sesine çok yakın kalitede Türkçe seslendirme
 
 ## Nasıl Kullanılır
 
 1. Duygularınızı veya düşüncelerinizi metin kutusuna yazın
 2. "Gönder" düğmesine tıklayın
-3. MoodF size özgün bir destekleyici yanıt verecek ve bunu gerçeğe çok yakın bir sesle seslendirecektir
+3. MoodF size özgün bir destekleyici yanıt verecek ve bunu doğal bir sesle seslendirecektir
 
 ## Teknik Detaylar
 
-Bu proje iki farklı yapay zeka modelini ve Meta'nın ses teknolojisini bir araya getirir:
+Bu proje iki farklı yapay zeka modelini ve Microsoft'un ses teknolojisini bir araya getirir:
 
 - **Duygu Analizi**: DistilBERT modeli
 - **Metin Üretme**: ytu-ce-cosmos/turkish-gpt2 - Yıldız Teknik Üniversitesi tarafından Türkçe dili için özel olarak eğitilmiş metin üretme modeli
-- **Seslendirme**: XTTS v2 (Coqui TTS) - Meta AI teknolojisiyle geliştirilmiş, insan sesine çok yakın kalitede çokdilli seslendirme yapan gelişmiş model
+- **Seslendirme**: Microsoft Edge TTS - Türkçe dahil birçok dilde doğal ve akıcı sesler üreten, Microsoft'un Neural TTS teknolojisi
 
 ## API Kullanımı
 
@@ -65,5 +65,5 @@ numpy<2.0.0
 protobuf==3.20.3
 tqdm
 sentencepiece
-TTS
+edge-tts
 ``` 

app.py

@@ -3,7 +3,8 @@ from transformers import pipeline, AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
 import torch
 import os
 import time
-from TTS.api import TTS
+import asyncio
+import edge_tts
 
 # Daha az bellek kullanımı için
 torch.set_grad_enabled(False)
@@ -21,11 +22,8 @@ tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ytu-ce-cosmos/turkish-gpt2")
 text_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("ytu-ce-cosmos/turkish-gpt2")
 print("Metin modeli yüklendi.")
 
-# TTS modeli yükleniyor
-print("TTS modeli yükleniyor...")
-# Facebook/Meta'nın yüksek kaliteli kadın sesi modelini kullanacağız
-tts = TTS("tts_models/multilingual/multi-dataset/xtts_v2")
-print("TTS modeli yüklendi.")
+# Türkçe kadın sesi kullanacağız
+VOICE = "tr-TR-EmelNeural"
 
 def generate_turkish_text(prompt, max_length=100):
     """Türkçe metin üretme fonksiyonu"""
@@ -44,22 +42,31 @@ def generate_turkish_text(prompt, max_length=100):
         generated_text = generated_text[len(prompt):].strip()
     return generated_text
 
-def create_speech(text):
-    """Facebook/Meta'nın VITS modeli ile doğal insan sesi üret"""
+async def create_speech_async(text):
+    """Edge TTS ile doğal insan sesi üret"""
     try:
-        audio_path = "response.wav"
-        # Türkçe metin için yüksek kaliteli doğal ses sentezi
-        # speaker_wav seçeneği yoksa basit halini kullanıyoruz
-        tts.tts_to_file(text=text, file_path=audio_path, language="tr")
+        communicate = edge_tts.Communicate(text, VOICE)
+        audio_path = "response.mp3"
+        await communicate.save(audio_path)
         return audio_path
     except Exception as e:
         print(f"Ses oluşturma hatası: {str(e)}")
-        # Hata durumunda log al
-        print(f"Detaylı hata: {e}")
+        return None
+
+def create_speech(text):
+    """Ana thread'de async fonksiyonu çalıştır"""
+    try:
+        loop = asyncio.new_event_loop()
+        asyncio.set_event_loop(loop)
+        result = loop.run_until_complete(create_speech_async(text))
+        loop.close()
+        return result
+    except Exception as e:
+        print(f"Ses oluşturma hatası: {str(e)}")
         # Boş ses dosyası oluştur
-        with open("empty.wav", "wb") as f:
+        with open("empty.mp3", "wb") as f:
             f.write(b"")
-        return "empty.wav"
+        return "empty.mp3"
 
 def process_input(text):
     try:

requirements.txt

@@ -7,4 +7,4 @@ numpy<2.0.0
 protobuf==3.20.3
 tqdm
 sentencepiece
-TTS 
+edge-tts