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import gradio as gr
import whisper
from transformers import MBartForConditionalGeneration, MBart50TokenizerFast
## Cargar modelos de Whisper
whisper_model = whisper.load_model("base.en")
## Cargar modelos de MBart
translation_model = MBartForConditionalGeneration.from_pretrained("SnypzZz/Llama2-13b-Language-translate")
tokenizer = MBart50TokenizerFast.from_pretrained("SnypzZz/Llama2-13b-Language-translate", src_lang="en_XX")
## Funci贸n para transcribir y traducir el audio
def transcribe_translate(audio_file, target_language):
# Transcribir audio con Whisper (aqu铆 se usa la variable whisper_model)
transcription = whisper_model.transcribe(audio_file, language="english")["text"]
# Traducir texto a idioma seleccionado (aqu铆 se usa translation_model y tokenizer)
model_inputs = tokenizer(transcription, return_tensors="pt")
generated_tokens = translation_model.generate(
**model_inputs,
forced_bos_token_id=tokenizer.lang_code_to_id[target_language]
)
translated_text = tokenizer.batch_decode(generated_tokens, skip_special_tokens=True)[0]
return translated_text.strip("[]' ")
## Interfaz de Gradio
# Est谩 creado en filas para "organizar" la distribuci贸n de cada caja
with gr.Blocks(theme="Nymbo/Nymbo_Theme") as app:
# T铆tulo
gr.Markdown("## Transcripci贸n y Traducci贸n de Audio")
# Primera fila -> Input de audio y elecci贸n del idioma
with gr.Row():
# Audio
audio_input = gr.Audio(label="Subir o grabar audio en `ingl茅s` exclusivamente`", sources=["upload", "microphone"], type="filepath")
# Elecci贸n de idioma
language_dropdown = gr.Dropdown(
["de_DE", "es_XX", "fr_XX", "sv_SE", "ru_RU"],
label="Selecciona el idioma de traducci贸n",
value="es_XX"
)
# Segunda fila -> Bot贸n y salida de texto traducido
with gr.Row():
# Boton
translate_button = gr.Button("Transcribir y Traducir")
# Caja de texto (output)
translation_output = gr.Textbox(label="Texto Traducido")
# Configuraci贸n bot贸n
translate_button.click(
transcribe_translate,
inputs=[audio_input, language_dropdown],
outputs=translation_output
)
##Iniciar aplicacion
app.queue().launch()