Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,32 @@
+import gradio as gr
+from transformers import pipeline
+import torch
+
+# اختر الجهاز: استخدم GPU إذا كان متاحاً في الـ Space، وإلا CPU
+device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
+
+# تحميل الـ pipeline للنموذج العربي المتخصص
+# سيتم تحميل النموذج تلقائياً عند أول تشغيل للـ Space
+pipe = pipeline(
+    "automatic-speech-recognition",
+    model="abdo-mustafa/whisper-large-v2-arabic",
+    device=device
+)
+
+def transcribe(audio):
+    if audio is None:
+        return "لم يتم رفع أي ملف صوتي."
+    
+    # استدعاء النموذج لتحويل الصوت (المسار المؤقت للملف)
+    text = pipe(audio)["text"]
+    return text
+
+# بناء واجهة Gradio التي ستوفر لنا الـ API
+gr.Interface(
+    fn=transcribe,
+    inputs=gr.Audio(sources=["upload"], type="filepath", label="ارفع ملفاً صوتياً"),
+    outputs=gr.Textbox(label="النص المُحوَّل"),
+    title="API لتحويل الكلام العربي إلى نص",
+    description="واجهة لنموذج Whisper المتخصص باللغة العربية (abdo-mustafa/whisper-large-v2-arabic).",
+    allow_flagging="never"
+).launch()