Create bot.py

bot.py

@@ -0,0 +1,105 @@
+import os
+import sys
+import telegram
+from telegram.ext import Application, CommandHandler, MessageHandler, filters
+import torch
+import logging
+from huggingface_hub import hf_hub_download
+
+# إضافة مسار المشروع إلى مسارات بايثون للوصول للمكتبات المحلية
+sys.path.append(os.getcwd())
+
+from infer.modules.vc.pipeline import Pipeline
+from configs.config import Config
+
+# إعداد السجلات
+logging.basicConfig(format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s', level=logging.INFO)
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# --- إعدادات أساسية ---
+config = Config()
+config.device = "cpu"
+config.is_half = False # الدقة الكاملة أفضل للمعالج العادي
+
+# --- تحميل النموذج الخاص بك عند بدء التشغيل ---
+HUB_REPO_ID = "Hashim-dotcom/Hashim.ai.rvc"
+MODEL_FILE = "model.pth"
+WEIGHTS_DIR = "assets/weights"
+
+logger.info("تجهيز مجلد النماذج...")
+os.makedirs(WEIGHTS_DIR, exist_ok=True)
+
+logger.info(f"جاري تحميل نموذجك الخاص '{MODEL_FILE}' من Hugging Face Hub...")
+try:
+    model_path_on_disk = hf_hub_download(repo_id=HUB_REPO_ID, filename=MODEL_FILE)
+    # نسخ النموذج إلى المجلد الذي يتوقعه RVC
+    os.rename(model_path_on_disk, os.path.join(WEIGHTS_DIR, MODEL_FILE))
+    logger.info("تم تحميل النموذج بنجاح!")
+    
+    # الآن نقوم بإنشاء وتشغيل المحرك بالنموذج الخاص بك
+    pipeline = Pipeline(config)
+    
+except Exception as e:
+    logger.error(f"حدث خطأ فادح أثناء تحميل النموذج: {e}")
+    pipeline = None
+
+# --- دوال البوت ---
+async def start(update, context):
+    await update.message.reply_text("مرحباً! أنا بوت تحويل الصوت. أرسل لي رسالة صوتية أو ملفاً صوتياً.")
+
+async def handle_audio(update, context):
+    if pipeline is None:
+        await update.message.reply_text("عذراً، البوت يواجه مشكلة تقنية (فشل تحميل النموذج).")
+        return
+
+    await update.message.reply_text("تم استلام صوتك، جاري المعالجة...")
+    
+    try:
+        if update.message.voice:
+            file_id = update.message.voice.file_id
+        elif update.message.audio:
+            file_id = update.message.audio.file_id
+        else:
+            return
+
+        audio_file = await context.bot.get_file(file_id)
+        input_path = f"{file_id}_input"
+        await audio_file.download_to_drive(input_path)
+        
+        # --- عملية التحويل ---
+        output_audio = pipeline.infer(
+            model_name=MODEL_FILE,
+            input_audio_path=input_path,
+            f0_up_key=0 # تغيير حدة الصوت (0 = بدون تغيير)
+        )
+        output_path = f"{file_id}_output.wav"
+        import soundfile as sf
+        sf.write(output_path, output_audio[1], output_audio[0], format='WAV')
+        
+        await update.message.reply_audio(audio=open(output_path, 'rb'), title="صوت محول")
+        
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"حدث خطأ أثناء المعالجة: {e}")
+        await update.message.reply_text(f"عذراً، حدث خطأ: {str(e)}")
+    finally:
+        # تنظيف الملفات
+        if 'input_path' in locals() and os.path.exists(input_path):
+            os.remove(input_path)
+        if 'output_path' in locals() and os.path.exists(output_path):
+            os.remove(output_path)
+
+def main():
+    TOKEN = os.getenv("TELEGRAM_TOKEN")
+    if not TOKEN:
+        logger.critical("خطأ: لم يتم العثور على TELEGRAM_TOKEN في الأسرار.")
+        return
+
+    application = Application.builder().token(TOKEN).build()
+    application.add_handler(CommandHandler("start", start))
+    application.add_handler(MessageHandler(filters.VOICE | filters.AUDIO, handle_audio))
+    
+    logger.info("البوت قيد التشغيل...")
+    application.run_polling()
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()