import gradio as gr
from transformers import pipeline
import scipy.io.wavfile
import os

# Stelle sicher, dass der static-Ordner existiert
os.makedirs('static', exist_ok=True)

print("Lade MusicGen Modell... (Dies kann einige Minuten dauern)")
synthesiser = pipeline(
    "text-to-audio", 
    "facebook/musicgen-small",
    model_kwargs={"attn_implementation": "eager"}
)
print("Modell erfolgreich geladen!")

# Funktion zur Musikgenerierung
def generate_music(description):
    try:
        print(f"Generiere Musik für: '{description}'")
        music = synthesiser(description, forward_params={"do_sample": True})
        
        # Datei speichern
        output_path = "static/generated_music.wav"
        scipy.io.wavfile.write(
            output_path, 
            rate=music["sampling_rate"], 
            data=music["audio"]
        )
        print("Musik erfolgreich generiert!")
        return output_path  # Rückgabe des Dateipfads
    except Exception as e:
        print(f"Fehler bei der Musikgenerierung: {str(e)}")
        return f"Fehler: {str(e)}"

# Gradio-Interface
description = "Gib eine Beschreibung ein, um Musik zu generieren:"
title = "MusicGen: Text-to-Audio Generator"
examples = [["A relaxing piece of piano music for a calm evening."]]

interface = gr.Interface(
    fn=generate_music,
    inputs=gr.Textbox(label="Musikbeschreibung", placeholder="Z.B. Ein fröhliches Lied mit Gitarren."),
    outputs=gr.Audio(label="Generierte Musik", type="filepath"),
    title=title,
    description=description,
    examples=examples
)

# App starten
if __name__ == "__main__":
    interface.launch()