Update app.py

app.py

@@ -1,10 +1,9 @@
 import gradio as gr
 import edge_tts
 import tempfile
-import os
 import asyncio
 
-# خريطة الأصوات
+# Voice Mapping
 VOICE_MAP = {
     "رجل (مصري)": "ar-EG-ShakirNeural",
     "سيدة (مصرية)": "ar-EG-SalmaNeural",
@@ -15,67 +14,46 @@ VOICE_MAP = {
 }
 
 async def generate_speech(text, voice, emotion, is_symbol, rate, pitch):
-    # 1. التحقق من المدخلات الأساسية
-    if not text or not text.strip():
-        return None
+    if not text or not text.strip(): return None
     
-    # 2. معالجة القيم الافتراضية لتجنب الأخطاء
-    # إذا وصلت القيم فارغة من الواجهة الأمامية، نستخدم القيم الافتراضية
+    # Defaults
     final_rate = rate if rate and isinstance(rate, str) and len(rate.strip()) > 0 else "+0%"
     final_pitch = pitch if pitch and isinstance(pitch, str) and len(pitch.strip()) > 0 else "+0Hz"
     
-    # 3. تحديد هوية الصوت
-    # نحاول البحث في القاموس، إذا لم نجد الاسم، نستخدم القيمة كما هي (على افتراض أنها ID)
-    selected_voice = "ar-SA-HamedNeural" # صوت افتراضي
-    if voice in VOICE_MAP:
-        selected_voice = VOICE_MAP[voice]
-    elif voice in VOICE_MAP.values():
-        selected_voice = voice
+    # Voice Selection
+    selected_voice = "ar-SA-HamedNeural"
+    if voice in VOICE_MAP: selected_voice = VOICE_MAP[voice]
+    elif voice in VOICE_MAP.values(): selected_voice = voice
     
-    print(f"Processing: TextLen={len(text)}, Voice={selected_voice}, Rate={final_rate}, Pitch={final_pitch}")
+    print(f"Generating: {len(text)} chars | {selected_voice} | {final_rate} | {final_pitch}")
 
     try:
-        # 4. إنشاء ملف مؤقت
         output_file = tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".mp3", delete=False)
         output_path = output_file.name
         output_file.close()
         
-        # 5. التوليد باستخدام Edge TTS
         communicate = edge_tts.Communicate(text, selected_voice, rate=final_rate, pitch=final_pitch)
         await communicate.save(output_path)
-        
         return output_path
-
     except Exception as e:
-        print(f"Error generating speech: {str(e)}")
-        # في حال حدوث خطأ، نرجح None ليتم التعامل معه في الواجهة
+        print(f"ERROR: {str(e)}")
         raise gr.Error(f"TTS Error: {str(e)}")
 
-# استخدام Blocks بدلاً من Interface لتفادي مشاكل النسخ الجديدة
+# UI Definition using Blocks (Fixes TypeError)
 with gr.Blocks(title="Natiq Pro API") as demo:
-    gr.Markdown("# Natiq Pro API Endpoints")
-    
-    # تعريف المدخلات (يجب أن تطابق الترتيب المرسل من React)
-    with gr.Row(visible=False): # نجعلها مخفية لأننا نستخدمها كـ API فقط
-        input_text = gr.Textbox(label="Text")
-        input_voice = gr.Textbox(label="Voice")
-        input_emotion = gr.Textbox(label="Emotion", value="neutral")
-        input_symbol = gr.Checkbox(label="Is Symbol", value=True)
-        input_rate = gr.Textbox(label="Rate", value="+0%")
-        input_pitch = gr.Textbox(label="Pitch", value="+0Hz")
-        
-    output_audio = gr.Audio(label="Generated Audio", type="filepath")
+    with gr.Row(visible=False):
+        t = gr.Textbox(label="Text")
+        v = gr.Textbox(label="Voice")
+        e = gr.Textbox(label="Emotion", value="neutral")
+        s = gr.Checkbox(label="Is Symbol", value=True)
+        r = gr.Textbox(label="Rate", value="+0%")
+        p = gr.Textbox(label="Pitch", value="+0Hz")
     
-    btn = gr.Button("Generate", visible=False)
+    o = gr.Audio(label="Output", type="filepath")
+    b = gr.Button("Generate", visible=False)
     
-    # ربط الدالة بالزر وتعريف اسم الـ API بشكل صريح
-    # api_name="text_to_speech_edge" هو المفتاح الذي يبحث عنه تطبيق React
-    btn.click(
-        fn=generate_speech,
-        inputs=[input_text, input_voice, input_emotion, input_symbol, input_rate, input_pitch],
-        outputs=[output_audio],
-        api_name="text_to_speech_edge"
-    )
+    # Explicit API Name
+    b.click(generate_speech, inputs=[t,v,e,s,r,p], outputs=[o], api_name="text_to_speech_edge")
 
 if __name__ == "__main__":
     demo.queue().launch()