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import gradio as gr
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from transformers import pipeline
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import
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import librosa
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import os
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import logging
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import warnings
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# Suprimir advertencias innecesarias
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-
logging.getLogger("transformers").setLevel(logging.ERROR)
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-
warnings.filterwarnings("ignore", category=FutureWarning)
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-
# Imprimir la versión de Gradio para depuración
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print(f"Gradio version: {gr.__version__}")
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# Configurar el dispositivo: GPU si está disponible, sino CPU
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device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
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# Inicializar el pipeline de transcripción
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-
transcriber = pipeline(
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21 |
-
"automatic-speech-recognition",
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model="openai/whisper-base",
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23 |
-
device=0 if device == "cuda" else -1
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-
)
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26 |
-
def transcribe_audio(audio):
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-
"""
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28 |
-
Transcribe el archivo de audio proporcionado a texto.
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29 |
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-
Args:
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31 |
-
audio: Ruta al archivo de audio subido.
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33 |
-
Returns:
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34 |
-
Texto transcrito.
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35 |
-
"""
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36 |
-
if audio is None:
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37 |
-
return "No se ha subido ningún archivo de audio."
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try:
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40 |
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#
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-
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43 |
-
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45 |
-
# Realizar la transcripción
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-
try:
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47 |
-
transcription = transcriber(speech, sampling_rate=sr)
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48 |
-
return transcription['text']
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49 |
except Exception as e:
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50 |
-
return f"Error durante la transcripción: {e}"
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51 |
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52 |
-
#
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53 |
iface = gr.Interface(
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54 |
fn=transcribe_audio,
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55 |
-
inputs=
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outputs="text",
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57 |
-
title="
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58 |
-
description=
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59 |
-
"Sube un archivo de audio en formato MP3 u otro compatible (inglés o español) y "
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60 |
-
"obtén el texto transcrito. Utiliza el modelo Whisper de OpenAI a través de Hugging Face."
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61 |
-
),
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62 |
-
allow_flagging="never",
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63 |
-
theme="default"
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64 |
)
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65 |
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66 |
-
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67 |
-
iface.launch(share=False, server_name="0.0.0.0", server_port=int(os.environ.get("PORT", 7860)))
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1 |
import gradio as gr
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2 |
from transformers import pipeline
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3 |
+
import requests
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import os
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6 |
+
# Inicializa el pipeline de transcripción sin usar el parámetro `sampling_rate` fertert
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+
asr_pipeline = pipeline("automatic-speech-recognition", model="facebook/wav2vec2-large-960h")
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8 |
+
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9 |
+
# Función para descargar el archivo si se provee una URL
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10 |
+
def download_from_url(url):
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11 |
+
local_filename = url.split('/')[-1]
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12 |
+
with requests.get(url, stream=True) as r:
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13 |
+
r.raise_for_status()
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14 |
+
with open(local_filename, 'wb') as f:
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15 |
+
for chunk in r.iter_content(chunk_size=8192):
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16 |
+
f.write(chunk)
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17 |
+
return local_filename
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18 |
+
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19 |
+
# Función para procesar el archivo o la URL
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20 |
+
def transcribe_audio(file_or_url):
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21 |
try:
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22 |
+
# Si el input es una URL, descargamos el archivo
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23 |
+
if isinstance(file_or_url, str) and file_or_url.startswith("http"):
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24 |
+
file_path = download_from_url(file_or_url)
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25 |
+
else:
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26 |
+
file_path = file_or_url
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27 |
+
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28 |
+
# Realiza la transcripción
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29 |
+
result = asr_pipeline(file_path)
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30 |
+
transcription = result['text']
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31 |
+
return transcription
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32 |
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33 |
except Exception as e:
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34 |
+
return f"Error durante la transcripción: {str(e)}"
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36 |
+
# Interfaz de Gradio
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37 |
iface = gr.Interface(
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38 |
fn=transcribe_audio,
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39 |
+
inputs=[
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40 |
+
gr.Audio(source="upload", type="filepath", label="Sube un archivo de audio o vídeo (mp3, mp4, wav, etc.)"),
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41 |
+
gr.Textbox(lines=1, placeholder="O pega un enlace de audio/vídeo aquí", label="URL de audio o vídeo (opcional)")
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42 |
+
],
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43 |
outputs="text",
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44 |
+
title="Transcriptor de Audio & Vídeo",
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45 |
+
description="Sube un archivo de audio o vídeo o proporciona un enlace. Los archivos pueden estar en español o inglés."
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46 |
)
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47 |
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48 |
+
iface.launch()
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