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File size: 2,581 Bytes
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import gradio as gr
from transformers import pipeline
import numpy as np
import httpcore
from googletrans import Translator
import time
# Correctif pour httpcore
setattr(httpcore, 'SyncHTTPTransport', object)
# Initialisation du modèle de transcription
#transcriber = pipeline("automatic-speech-recognition", model="jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-arabic")
transcriber = pipeline("automatic-speech-recognition", model="tarteel-ai/whisper-base-ar-quran")
# Initialisation du traducteur
translator = Translator()
def transcribe_and_translate(audio):
sr, y = audio
y = y.astype(np.float32)
y /= np.max(np.abs(y))
# Transcription du texte
transcription = transcriber({"sampling_rate": sr, "raw": y})["text"]
time.sleep(2)
# Traduction du texte transcrit
translation = translator.translate(transcription, src='ar', dest='fr').text
return transcription, translation
# # Création de l'interface Gradio
# demo = gr.Interface(
# fn=transcribe_and_translate,
# inputs=gr.Audio(sources=["microphone"], label="Enregistrement Audio"),
# outputs=[
# gr.Textbox(label="Texte en Arabe"),
# gr.Textbox(label="Traduction en Français")
# ],
# title="Transcription automatiques de l'Arabe et traduction en Français by PSW",
# description="Utilisez le microphone pour parler en arabe, puis appuyez sur le bouton stop et Submit pour voir la transcription et la traduction."
# )
# # Lancement de l'application Gradio
# demo.launch(show_error=True, share=True)
# Création de l'interface Gradio
audio_input = gr.Audio(sources=["microphone"], label="Enregistrement Audio")
transcription_output = gr.Output(label="Texte en Arabe")
translation_output = gr.Output(label="Traduction en Français")
def process_audio(audio):
# Transcription
transcription = transcribe(audio)
# Afficher la transcription
with transcription_output:
print("Transcription:", transcription)
# Traduction après la transcription
translation = translate(transcription)
# Afficher la traduction
with translation_output:
print("Traduction:", translation)
# Interface Gradio
demo = gr.Interface(
fn=process_audio,
inputs=audio_input,
outputs=[transcription_output, translation_output],
title="Transcription et Traduction Automatiques de l'Arabe en Français",
description="Utilisez le microphone pour parler en arabe, puis appuyez sur le bouton pour voir la transcription et la traduction."
)
# Lancement de l'application Gradio
demo.launch(show_error=True, share=True) |