Upload app.py

app.py

@@ -757,4 +757,145 @@ demo.queue()
 demo.launch(debug=True)
 
 # Tüm fonksiyonlar tanımlandıktan sonra modelleri ısındır
-init_models() 
+init_models() 
+
+async def create_speech_async(text):
+    """Edge TTS ile doğal insan sesi üret - iyileştirilmiş hata yönetimi"""
+    try:
+        if not text or len(text.strip()) < 1:
+            return None
+            
+        # Ses parametrelerini ayarla - daha doğal bir konuşma için
+        communicate = edge_tts.Communicate(text, VOICE)
+        audio_path = "response.mp3"
+        
+        # Dosya zaten varsa sil
+        if os.path.exists(audio_path):
+            os.remove(audio_path)
+            
+        await communicate.save(audio_path)
+        
+        # Dosyanın başarıyla oluşturulduğunu kontrol et
+        if os.path.exists(audio_path) and os.path.getsize(audio_path) > 0:
+            return audio_path
+        return None
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"Ses oluşturma hatası: {str(e)}")
+        return None
+
+def create_speech(text):
+    """Ana thread'de async fonksiyonu çalıştır - hata yönetimi eklenmiş"""
+    try:
+        if not text or len(text.strip()) < 1:
+            print("Ses oluşturulamadı: Metin boş")
+            return None
+            
+        # Metni normalize et
+        text = normalize_text(text)
+        
+        # Async işlemi çalıştır
+        loop = asyncio.new_event_loop()
+        asyncio.set_event_loop(loop)
+        result = loop.run_until_complete(create_speech_async(text))
+        loop.close()
+        
+        if result:
+            return result
+            
+        # Ses oluşturulamazsa boş ses dosyası oluştur
+        print("Ses dosyası oluşturulamadı, boş dosya döndürülüyor")
+        with open("empty.mp3", "wb") as f:
+            f.write(b"")
+        return "empty.mp3"
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"Ses oluşturma hatası: {str(e)}")
+        # Boş ses dosyası oluştur
+        with open("empty.mp3", "wb") as f:
+            f.write(b"")
+        return "empty.mp3"
+
+def get_appropriate_expert_recommendations(text, emotion, score):
+    """Kullanıcının durumuna uygun uzman önerileri seçer"""
+    text_lower = text.lower()
+    
+    # Uygun öneri kategorisini seç
+    if "uyuyam" in text_lower or "uykus" in text_lower or "uyku" in text_lower:
+        category = "uyku_problemleri"
+    elif "stress" in text_lower or "stres" in text_lower or "gergin" in text_lower or "baskı" in text_lower:
+        category = "stress_yonetimi"
+    elif "korku" in text_lower or "panik" in text_lower or "endişe" in text_lower or "kaygı" in text_lower:
+        category = "kaygi_ve_panik"
+    elif "motivasyon" in text_lower or "istek" in text_lower or "yapmak istemiyorum" in text_lower or "enerjim yok" in text_lower:
+        category = "motivasyon_eksikligi"
+    elif "acı" in text_lower or "keder" in text_lower or "üzüntü" in text_lower or "kayıp" in text_lower:
+        category = "duygusal_acı"
+    elif "utanç" in text_lower or "sosyal" in text_lower or "insanlar" in text_lower or "topluluk" in text_lower:
+        category = "sosyal_kaygi"
+    else:
+        # Duygu analizi sonucuna göre en uygun kategoriyi seç
+        if emotion == "üzüntü":
+            category = "duygusal_acı"
+        elif emotion == "kötü durum" and score > 0.8:  
+            category = "stress_yonetimi"
+        else:
+            # Varsayılan olarak stres yönetimi öneri ver
+            category = "stress_yonetimi"
+    
+    # Seçilen kategoriden 1-2 öneri seç
+    if category in EXPERT_RECOMMENDATIONS:
+        recommendations = EXPERT_RECOMMENDATIONS[category]
+        # Eğer birden fazla öneri varsa, rastgele 1-2 tane seç
+        if len(recommendations) > 1:
+            return random.sample(recommendations, min(2, len(recommendations)))
+        return recommendations
+    
+    # Uygun bir kategori bulunamazsa boş liste döndür
+    return []
+
+def format_recommendations(recommendations):
+    """Önerileri okunabilir formatta biçimlendirir"""
+    if not recommendations:
+        return ""
+    
+    result = "\n\n**İşte sana yardımcı olabilecek birkaç öneri:**\n\n"
+    
+    for i, rec in enumerate(recommendations, 1):
+        result += f"**{i}. {rec['title']}**\n"
+        result += f"{rec['description']}\n"
+        result += f"*Ne zaman kullanmalı:* {rec['when_to_use']}\n"
+        result += f"*Faydası:* {rec['benefit']}\n\n"
+    
+    return result
+
+def get_personality_profile(text=None, emotion=None):
+    """Kullanıcının durum ve ifadesine göre en uygun kişilik profilini seç"""
+    
+    # Eğer metin veya duygu belirtilmediyse varsayılan kişilik kullan
+    if not text or not emotion:
+        return PERSONALITY_PROFILES[DEFAULT_PERSONALITY]
+    
+    text_lower = text.lower()
+    
+    # Kişilik seçimi için ipuçları ara
+    if any(word in text_lower for word in ["motivasyon", "isteksiz", "enerjim yok", "yapamıyorum", "başaramıyorum"]):
+        return PERSONALITY_PROFILES["motive_edici_koc"]
+    elif any(word in text_lower for word in ["anlamıyorum", "karmaşık", "kafam karıştı", "ne yapmam gerekiyor", "tavsiye"]):
+        return PERSONALITY_PROFILES["bilge_danisman"]
+    elif any(word in text_lower for word in ["üzgün", "mutsuz", "kötü", "yalnız", "anlaşılmıyorum"]):
+        return PERSONALITY_PROFILES["anlayisli_dost"]
+    elif any(word in text_lower for word in ["mutlu", "sevinçli", "heyecanlı", "neşeli"]):
+        return PERSONALITY_PROFILES["pozitif_arkadas"]
+    
+    # Duygulara göre en uygun kişiliği seç
+    if emotion == "üzüntü":
+        return PERSONALITY_PROFILES["anlayisli_dost"]
+    elif emotion == "mutluluk":
+        return PERSONALITY_PROFILES["pozitif_arkadas"]
+    elif emotion == "kötü durum":
+        # Kötü durum için bilge veya motivasyon arasında rastgele seç
+        return random.choice([PERSONALITY_PROFILES["bilge_danisman"], PERSONALITY_PROFILES["motive_edici_koc"]])
+    
+    # Varsayılan olarak anlayışlı dost modelini kullan
+    return PERSONALITY_PROFILES[DEFAULT_PERSONALITY]