Create app py
Browse files
app.py
ADDED
|
@@ -0,0 +1,22 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
import gradio as gr
|
| 2 |
+
from transformers import AutoModelForSpeechSeq2Seq, AutoProcessor
|
| 3 |
+
import torch
|
| 4 |
+
|
| 5 |
+
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
|
| 6 |
+
model_id = "facebook/mms-tts-ava"
|
| 7 |
+
|
| 8 |
+
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
|
| 9 |
+
model = AutoModelForSpeechSeq2Seq.from_pretrained(model_id).to(device)
|
| 10 |
+
|
| 11 |
+
def tts_fn(text):
|
| 12 |
+
inputs = processor(text=text, return_tensors="pt").to(device)
|
| 13 |
+
with torch.no_grad():
|
| 14 |
+
waveform = model.generate(**inputs)
|
| 15 |
+
audio = waveform.squeeze().cpu().numpy()
|
| 16 |
+
return (16000, audio)
|
| 17 |
+
|
| 18 |
+
gr.Interface(fn=tts_fn,
|
| 19 |
+
inputs=gr.Textbox(label="Nhập văn bản bằng tiếng Avar"),
|
| 20 |
+
outputs=gr.Audio(label="Âm thanh (16kHz)"),
|
| 21 |
+
title="Avar TTS - facebook/mms-tts-ava",
|
| 22 |
+
description="Dùng thử TTS tiếng Avar bằng mô hình MMS từ Meta (facebook/mms-tts-ava). Chỉ để thử nghiệm, không thương mại.").launch()
|