Update app.py

app.py

@@ -1,6 +1,5 @@
 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
-import soundfile as sf
 import io
 
 # 이미지 인식 파이프라인 로드
@@ -8,8 +7,8 @@ model = pipeline("image-classification", model="google/vit-base-patch16-224")
 
 # 카테고리에 따른 사운드 파일의 경로를 정의
 sound_files = {
-    "dog": "path/to/dog_bark.wav",
-    "cat": "path/to/cat_meow.wav",
+    "dog": "/path/to/dog_bark.mp3",
+    "cat": "/path/to/cat_meow.mp3",
     # ... 각 카테고리에 대한 사운드 파일 경로 추가
 }
 
@@ -18,11 +17,11 @@ def classify_image(uploaded_image):
     # 가장 확률이 높은 예측 결과를 가져옴
     top_prediction = predictions[0]['label']
     
-    # 예측 결과에 해당하는 사운드 파일을 로드
-    sound_path = sound_files.get(top_prediction, None)
-    if sound_path is not None:
-        with open(sound_path, 'rb') as file:
-            audio_data = file.read()
+    # 예측 결과에 해당하는 사운드 파일의 바이트 데이터를 반환
+    sound_path = sound_files.get(top_prediction)
+    if sound_path:
+        with open(sound_path, "rb") as audio_file:
+            audio_data = audio_file.read()
         return top_prediction, audio_data
     else:
         # 해당하는 사운드 파일이 없는 경우 빈 오디오 데이터 반환
@@ -32,7 +31,7 @@ def classify_image(uploaded_image):
 iface = gr.Interface(
     fn=classify_image,
     inputs=gr.Image(type="pil"),
-    outputs=[gr.Label(), gr.Audio(format="wav")],
+    outputs=[gr.Label(), gr.Audio(format="mp3")],
     title="이미지 분류 및 사운드 재생",
     description="이미지를 업로드하면, 사물을 인식하고 해당하는 사운드를 재생합니다."
 )