Update bot.py

bot.py

@@ -7,34 +7,26 @@ import logging
 from huggingface_hub import hf_hub_download
 import asyncio
 
-# إضافة مسار المشروع إلى مسارات بايثون
 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
 
-# --- تحميل النموذج ---
 HUB_REPO_ID = "Hashim-dotcom/Hashim.ai.rvc"
 MODEL_FILE = "model.pth"
 WEIGHTS_DIR = "assets/weights"
-
 pipeline = None
 try:
     logger.info("تجهيز مجلد النماذج...")
     os.makedirs(WEIGHTS_DIR, exist_ok=True)
-    
     logger.info(f"جاري تحميل نموذجك الخاص '{MODEL_FILE}'...")
     model_path_on_disk = hf_hub_download(repo_id=HUB_REPO_ID, filename=MODEL_FILE, cache_dir="/tmp/.cache/huggingface")
-    
     final_model_path = os.path.join(WEIGHTS_DIR, MODEL_FILE)
     os.rename(model_path_on_disk, final_model_path)
     logger.info("تم تحميل النموذج بنجاح!")
@@ -46,7 +38,6 @@ try:
 except Exception as e:
     logger.error(f"حدث خطأ فادح أثناء تحميل النموذج: {e}")
 
-# --- دوال البوت ---
 async def start(update, context):
     await update.message.reply_text("مرحباً! أنا بوت تحويل الصوت. أرسل لي رسالة صوتية أو ملفاً صوتياً.")
 
@@ -54,36 +45,27 @@ 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)
         
-        output_audio = pipeline.infer(
-            model_name=MODEL_FILE,
-            input_audio_path=input_path,
-            f0_up_key=0
-        )
+        output_audio = pipeline.infer(model_name=MODEL_FILE, input_audio_path=input_path, f0_up_key=0)
         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)
 
@@ -92,28 +74,13 @@ async def main():
     if not TOKEN:
         logger.critical("خطأ: لم يتم العثور على TELEGRAM_TOKEN.")
         return
-
-    from telegram.ext import AIORateLimiter
-    from telegram.request import HTTPXRequest
-    
-    request = HTTPXRequest(http_version="1.1")
-    
-    application = (
-        Application.builder()
-        .token(TOKEN)
-        .request(request)
-        .rate_limiter(AIORateLimiter())
-        .build()
-    )
-
+    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...")
     await application.initialize()
     await application.updater.start_polling()
     await application.start()
     while True: await asyncio.sleep(3600)
-
 if __name__ == "__main__":
     asyncio.run(main())