File size: 6,546 Bytes
f3fea9b
 
 
 
 
 
 
 
2da94ea
f3fea9b
 
cbe1430
f3fea9b
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
2da94ea
31fff2f
f3fea9b
31fff2f
 
2da94ea
 
 
 
 
31fff2f
2da94ea
 
 
 
 
 
 
 
 
f3fea9b
 
 
 
5e8a5a2
f3fea9b
 
5e8a5a2
 
31fff2f
f3fea9b
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
31fff2f
 
 
f3fea9b
 
5e8a5a2
f3fea9b
 
 
31fff2f
f3fea9b
31fff2f
 
f3fea9b
 
 
 
 
 
 
 
31fff2f
f3fea9b
 
 
 
5e8a5a2
 
31fff2f
 
 
 
f3fea9b
 
 
 
31fff2f
f3fea9b
 
31fff2f
 
f3fea9b
 
 
 
 
5e8a5a2
368d12c
5e8a5a2
 
 
 
f3fea9b
 
 
31fff2f
f3fea9b
31fff2f
f3fea9b
 
 
31fff2f
 
 
f3fea9b
 
31fff2f
 
 
f3fea9b
 
31fff2f
 
 
f3fea9b
 
 
 
 
5e8a5a2
f3fea9b
 
 
 
 
31fff2f
5e8a5a2
 
 
f3fea9b
31fff2f
 
 
 
f3fea9b
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
import gradio as gr
from groq import Groq
from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
import os
import tempfile

# -------------------- API Configuration --------------------
# Initialize clients
client = Groq(api_key="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")
llm = ChatGoogleGenerativeAI(
    model="gemini-2.0-flash",
    google_api_key="AIzaSyD2DMFgcL0kWTQYhii8wseSHY3BRGWSebk",
    max_output_tokens=500
)

# -------------------- Core Functions --------------------
def transcribe_audio(audio_path, language="ar"):
    """Transcribe audio file using Groq Whisper"""
    try:
        with open(audio_path, "rb") as audio_file:
            transcription = client.audio.transcriptions.create(
                file=(os.path.basename(audio_path), audio_file.read()),
                model="whisper-large-v3-turbo",
                response_format="verbose_json",
                language=language
            )
        return transcription.text, transcription.language
    except Exception as e:
        return f"Error in transcription: {str(e)}", None

def get_ai_response(text, detected_language="ar"):
    """Get AI response from Gemini with Arabic system prompt"""
    try:
        system_prompt = """أنت مساعد ذكي ومفيد. يجب عليك الرد باللغة العربية واستخدام نفس اللهجة التي يستخدمها المستخدم.
        
قواعد مهمة:
- إذا تحدث المستخدم بالعربية الفصحى، رد بالفصحى
- إذا تحدث المستخدم بلهجة عامية (مصرية، خليجية، شامية، مغاربية، إلخ)، رد بنفس اللهجة
- حافظ على نفس الأسلوب والنبرة التي يستخدمها المستخدم
- كن طبيعياً ومحادثاً ومفيداً
- الرد يجب أن يكون مختصراً ومفيداً وواضحاً."""

        from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage
        
        messages = [
            SystemMessage(content=system_prompt),
            HumanMessage(content=text)
        ]
        
        response = llm.invoke(messages)
        return response.content
    except Exception as e:
        return f"Error getting AI response: {str(e)}"

def text_to_speech(text, voice_choice="Amira-PlayAI", language="ar"):
    """Convert text to speech using Groq TTS"""
    try:
        # Use selected Arabic voice
        voice = voice_choice
        model = "playai-tts-arabic"
        
        response = client.audio.speech.create(
            model=model,
            voice=voice,
            response_format="mp3",
            input=text,
        )
        
        # Save to temporary file
        temp_file = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".mp3")
        response.write_to_file(temp_file.name)
        return temp_file.name
    except Exception as e:
        print(f"TTS Error: {str(e)}")  # Debug print
        # Return error message instead of None
        return f"Error generating audio: {str(e)}"

# -------------------- Gradio Interface Function --------------------
def process_voice_chat(audio, voice_choice):
    """Main function to process voice input and generate response"""
    
    if audio is None:
        return "يرجى تقديم مدخل صوتي", "", None
    
    # Always use Arabic
    lang_code = "ar"
    
    # Step 1: Transcribe audio
    transcription, detected_lang = transcribe_audio(audio, lang_code)
    
    if transcription.startswith("Error"):
        return transcription, "", None
    
    # Step 2: Get AI response
    ai_response = get_ai_response(transcription, detected_lang or lang_code)
    
    if ai_response.startswith("Error"):
        return transcription, ai_response, None
    
    # Step 3: Convert response to speech with selected voice
    audio_output = text_to_speech(ai_response, voice_choice, "ar")
    
    # Check if audio generation failed
    if isinstance(audio_output, str) and audio_output.startswith("Error"):
        return transcription, ai_response, None
    
    return transcription, ai_response, audio_output

# -------------------- Gradio Interface --------------------
with gr.Blocks(title="مساعد المحادثة الصوتية", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
    gr.Markdown(
        """
        # 🎤 مساعد المحادثة الصوتية
        سجل صوتك أو ارفع ملف صوتي للمحادثة مع الذكاء الاصطناعي
        """
    )
    
    with gr.Row():
        with gr.Column():
            voice_selector = gr.Radio(
                choices=["Amira-PlayAI", "Ahmad-PlayAI"],
                value="Amira-PlayAI",
                label="اختر الصوت | Select Voice",
                info="أميرة (أنثى) | أحمد (ذكر)"
            )
            audio_input = gr.Audio(
                sources=["microphone", "upload"],
                type="filepath",
                label="سجل أو ارفع ملف صوتي"
            )
            submit_btn = gr.Button("معالجة", variant="primary", size="lg")
        
        with gr.Column():
            transcription_output = gr.Textbox(
                label="رسالتك (النص المنسوخ)",
                lines=3,
                rtl=True
            )
            ai_response_output = gr.Textbox(
                label="رد الذكاء الاصطناعي",
                lines=5,
                rtl=True
            )
            audio_output = gr.Audio(
                label="الرد الصوتي",
                type="filepath",
                autoplay=True
            )
    
    # Button action
    submit_btn.click(
        fn=process_voice_chat,
        inputs=[audio_input, voice_selector],
        outputs=[transcription_output, ai_response_output, audio_output]
    )
    
    gr.Markdown(
        """
        ### 📝 التعليمات:
        1. اختر الصوت المفضل (أميرة أو أحمد)
        2. سجل صوتك باستخدام الميكروفون أو ارفع ملف صوتي
        3. اضغط على "معالجة" للحصول على رد الذكاء الاصطناعي مع صوت
        
        ### 🔑 للنشر على Hugging Face Spaces:
        أضف هذه الأسرار في إعدادات المساحة:
        - `GROQ_API_KEY`: مفتاح Groq API الخاص بك
        - `GOOGLE_API_KEY`: مفتاح Google API الخاص بك
        """
    )

# Launch the app
if __name__ == "__main__":
    demo.launch()