import gradio as gr
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from TTS.api import TTS  # Coqui TTS 라이브러리

# 불가리아어 텍스트 생성 모델 로드
model_name = "mradermacher/SambaLingo-Bulgarian-Base-i1-GGUF"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# 불가리아어 TTS 모델 로드 (Coqui TTS)
tts = TTS(model_name="tts_models/bg/cv/vits", progress_bar=False)

# 텍스트 생성 및 TTS 변환 함수
def generate_audio(input_text):
    # 텍스트 생성
    inputs = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(inputs, max_length=100, num_return_sequences=1)
    generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    
    # TTS 변환
    audio_path = "output.wav"
    tts.tts_to_file(text=generated_text, file_path=audio_path)
    return audio_path

# Gradio 인터페이스 생성
interface = gr.Interface(
    fn=generate_audio,
    inputs=gr.Textbox(lines=5, label="불가리아어 텍스트 입력"),
    outputs=gr.Audio(label="생성된 음성"),
    title="불가리아어 텍스트 생성 및 음성 변환",
    description="불가리아어 텍스트를 입력하면 모델이 텍스트를 생성하고 이를 음성으로 변환합니다."
)

# 웹 앱 실행
interface.launch()