Upload 2 files

app.py

@@ -1,27 +1,47 @@
 import gradio as gr
-from transformers import pipeline
+from transformers import pipeline, AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
 import torch
-from gtts import gTTS
+from TTS.api import TTS
 import os
 import time
 
 # Daha az bellek kullanımı için
 torch.set_grad_enabled(False)
 
-# 1️⃣ Duygu Analizi Modeli - küçük model
+# Duygu Analizi Modeli
 sentiment_model = pipeline(
     "sentiment-analysis", 
     model="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english",
     device=-1  # CPU üzerinde çalıştır
 )
 
-# 2️⃣ Metin Üretme Modeli - daha hafif bir model
-generator = pipeline(
-    "text-generation", 
-    model="distilgpt2",
-    max_length=100,
-    device=-1  # CPU üzerinde çalıştır
-)
+# Türkçe Metin Üretme Modeli - Türkçe destekleyen bir model
+print("Metin üretme modeli yükleniyor...")
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("dbmdz/turkish-gpt2")
+text_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("dbmdz/turkish-gpt2")
+print("Model yüklendi.")
+
+# Daha profesyonel TTS modeli
+print("TTS modeli yükleniyor...")
+tts_model = TTS(model_name="tts_models/tr/common-voice/glow-tts")
+print("TTS modeli yüklendi.")
+
+def generate_turkish_text(prompt, max_length=100):
+    """Türkçe metin üretme fonksiyonu"""
+    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
+    output = text_model.generate(
+        inputs["input_ids"], 
+        max_length=max_length, 
+        num_return_sequences=1,
+        do_sample=True,
+        temperature=0.7,
+        pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
+    )
+    generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
+    # Başlangıç prompt'unu kaldır ve sadece yeni üretilen kısmı al
+    if prompt in generated_text:
+        generated_text = generated_text[len(prompt):].strip()
+    return generated_text
 
 def process_input(text):
     try:
@@ -38,28 +58,26 @@ def process_input(text):
         
         print(f"Duygu analizi sonucu: {label} ({score:.2f})")
         
-        # Uygun prompt oluştur
+        # Uygun prompt oluştur (Türkçe)
         if label == "NEGATIVE" or (label == "POSITIVE" and score < 0.6):
-            prompt = f"Bu kişi üzgün hissediyor. Ona motive edici ve destekleyici bir mesaj yaz: '{text}'\nDestekleyici mesaj:"
+            prompt = f"Aşağıdaki kişi üzgün veya olumsuz hissediyor. Ona destek ve moral verecek bir mesaj yazın:\nKişinin mesajı: '{text}'\nDestekleyici yanıt:"
         else:
-            prompt = f"Bu kişi olumlu hissediyor. Onu tebrik eden bir mesaj yaz: '{text}'\nTebrik mesajı:"
-        
-        # Metni üret
-        generated_text = generator(prompt, max_new_tokens=60, do_sample=True, temperature=0.7)[0]['generated_text']
+            prompt = f"Aşağıdaki kişi olumlu ve mutlu hissediyor. Onun bu duygularını destekleyen bir mesaj yazın:\nKişinin mesajı: '{text}'\nOlumlu yanıt:"
         
-        # Prompt'u yanıttan çıkar
-        response = generated_text.replace(prompt, "").strip()
+        # Türkçe metin üret
+        print("Metin üretiliyor...")
+        response = generate_turkish_text(prompt, max_length=150)
         
         # Cevabı kısalt
-        if len(response) > 150:
-            response = response[:150] + "..."
+        if len(response) > 200:
+            response = response[:200] + "..."
         
-        print(f"Üretilen cevap: {response}")
+        print(f"Üretilen yanıt: {response[:50]}...")
         
-        # gTTS ile seslendirme yap (TTS API'sine göre çok daha hafif)
-        audio_path = "response.mp3"
-        tts = gTTS(text=response, lang='tr', slow=False)
-        tts.save(audio_path)
+        # Yüksek kaliteli TTS ile seslendirme yap
+        print("Ses dosyası oluşturuluyor...")
+        audio_path = "response.wav"
+        tts_model.tts_to_file(text=response, file_path=audio_path)
         
         print(f"İşlem tamamlandı ({time.time() - start_time:.2f} saniye)")
         

requirements.txt

@@ -1,8 +1,9 @@
-gradio==3.32.0
-transformers==4.30.2
-torch==2.0.1
-gtts==2.3.2
-numpy==1.24.3
-scipy==1.10.1
-protobuf==3.20.3
-tqdm 
+gradio==3.32.0
+transformers==4.30.2
+torch==2.0.1
+TTS==0.17.3
+numpy==1.24.3
+scipy==1.10.1
+protobuf==3.20.3
+tqdm
+sentencepiece