Update main.py

main.py

@@ -3,6 +3,8 @@ import base64
 import torch
 from transformers import pipeline
 import io
+import os
+import tempfile
 from moviepy import VideoFileClip
 
 # Whisper 모델을 pipeline으로 불러오기
@@ -10,15 +12,16 @@ whisper = pipeline("automatic-speech-recognition", model="openai/whisper-small")
 
 def extract_audio(video_path):
     try:
+        # 임시 파일 생성
+        temp_audio_path = tempfile.NamedTemporaryFile(suffix='.mp3', delete=False).name
+        
         # 비디오 파일 로드
         video = VideoFileClip(video_path)
         
-        # 오디오 추출
-        audio_buffer = io.BytesIO()
-        video.audio.write_audiofile(audio_buffer, codec='mp3')
-        audio_buffer.seek(0)
+        # 오디오 추출 및 임시 파일로 저장
+        video.audio.write_audiofile(temp_audio_path, codec='mp3', verbose=False, logger=None)
         
-        return audio_buffer
+        return temp_audio_path
     except Exception as e:
         return f"오류 발생: {e}"
 
@@ -28,7 +31,7 @@ def transcribe_audio(audio):
         return "에러: 오디오 없음", ""
         
     result = whisper(audio)
-    return result["text"], base64.b64encode(result["text"].encode()).decode() #type: ignore
+    return result["text"], base64.b64encode(result["text"].encode()).decode()
 
 # Gradio 인터페이스
 demo1 = gr.Interface(
@@ -51,4 +54,4 @@ demo2 = gr.Interface(
 demo = gr.TabbedInterface((demo1, demo2), ('Speech-To-Text', '오디오 추출기'))
 
 # 앱 실행
-demo.launch()
+demo.launch()