import streamlit as st
from PIL import Image
from groq import Groq
import os
from transformers import pipeline

st.image('calamo.png', caption="", use_column_width=False)

import scipy.io.wavfile

synthesizer = pipeline("text-to-speech", "suno/bark")



client = Groq(
    api_key=os.environ.get("GROQ_API_KEY"),
)
# Other content of your app
st.title("plAIn Voice")
# Add more components here

# Define a function to process the input
def process_text(input_text):
    prompt = '''
    Eres un experto en lenguaje claro. Las pautas básicas para lenguaje claro son:
    - Expresar una idea por oración.
    - Utilizar oraciones de treinta palabras o menos.
    - Evitar la jerga.
    - Seguir el orden sujeto, verbo y predicado.
    - Utilizar una estructura lógica, organizando la información de manera clara y coherente.
    Evalúa la calidad del lenguaje de este texto y sugiere las correcciones oportunas:"
    '''
    input = prompt + input_text

    chat_completion = client.chat.completions.create(
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": input,
        }
    ],
    model="mixtral-8x7b-32768",
)
    return (chat_completion.choices[0].message.content)
def generate_audio(input_text):
    tts = process_text(input_text)
    speech = synthesizer(tts, forward_params={"do_sample": True})
    scipy.io.wavfile.write("bark_out.wav", rate=speech["sampling_rate"], data=speech["audio"])
    return "bark_out.wav"
    
user_input = st.text_input("Pega un texto para aclararlo y escuchar una lectura.")

if st.button('Aclarar'):
    if user_input == "":
        st.write("Pega un texto aquí")
    else:
        speech_file = generate_audio(user_input)
        st.audio(speech_file, format='audio/wav')