Update app.py

app.py

@@ -1,27 +1,24 @@
 import gradio as gr
-import openai
+from transformers import pipeline
+
+# יצירת pipe לתמלול ולסיכום
+transcriber = pipeline("automatic-speech-recognition", model="openai/whisper-base")
+summarizer = pipeline("summarization", model="facebook/bart-large-cnn")
 
 def summarize_audio(audio_file):
-    transcript = transcribe_audio(audio_file)
-    summary = create_summary(transcript)
+    # תמלול האודיו
+    transcript = transcriber(audio_file)["text"]
+    # יצירת סיכום של התמלול
+    summary = summarizer(transcript, max_length=50, min_length=25, do_sample=False)[0]["summary_text"]
     return summary
 
-def transcribe_audio(audio_file):
-    return "תמלול לדוגמה"
-
-def create_summary(transcript):
-    response = openai.Completion.create(
-        engine="text-davinci-003",
-        prompt=f"Please summarize the following text:\n\n{transcript}",
-        max_tokens=100
-    )
-    return response['choices'][0]['text'].strip()
-
+# הגדרת ממשק Gradio
 interface = gr.Interface(
     fn=summarize_audio,
-    inputs=gr.Audio(source="upload", type="file"),
+    inputs=gr.Audio(source="upload", type="filepath"),
     outputs="text",
-    title="ממיר אודיו לסיכום"
+    title="ממיר אודיו לסיכום",
+    description="העלה קובץ אודיו של מרצה וקבל סיכום קצר של התוכן."
 )
 
 if __name__ == "__main__":