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.env

@@ -0,0 +1,2 @@
+OPENAI_API_KEY ='sk-proj-au4olJ2jOzGOf0WjIfa5T3BlbkFJz6dd387CELubZF5N2CQY'
+GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS='botidinamix-g.json'	

main.py

@@ -0,0 +1,129 @@
+import os
+import time
+import schedule
+import streamlit as st
+from google.cloud import texttospeech
+import openai
+from dotenv import load_dotenv
+import threading
+from datetime import datetime, timedelta
+from streamlit_autorefresh import st_autorefresh
+import tempfile
+import base64
+import PyPDF2
+
+# Cargar las variables de entorno desde el archivo .env
+load_dotenv()
+
+# Configura la clave de API de Google Cloud
+os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = "credentials/botidinamix-g.json"
+
+# Configura la clave de API de OpenAI
+openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
+
+# Verifica que la clave API de OpenAI esté configurada
+if not openai.api_key:
+    st.error("No API key provided for OpenAI. Please set your API key in the .env file.")
+
+# Función para leer un archivo PDF y extraer el texto
+def leer_pdf(file):
+    pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(file)
+    texto = ""
+    for page_num in range(pdf_reader.numPages):
+        page = pdf_reader.getPage(page_num)
+        texto += page.extract_text()
+    return texto
+
+# Función para dividir el texto en una lista de recordatorios
+def procesar_recordatorios(texto):
+    recordatorios = texto.split('\n')
+    return [r.strip() for r in recordatorios if r.strip()]
+
+# Función para generar una respuesta de voz usando Google Cloud Text-to-Speech
+def generar_respuesta_de_voz(text):
+    client = texttospeech.TextToSpeechClient()
+
+    synthesis_input = texttospeech.SynthesisInput(text=text)
+    voice = texttospeech.VoiceSelectionParams(language_code="es-ES", ssml_gender=texttospeech.SsmlVoiceGender.FEMALE)
+    audio_config = texttospeech.AudioConfig(audio_encoding=texttospeech.AudioEncoding.MP3)
+
+    try:
+        response = client.synthesize_speech(input=synthesis_input, voice=voice, audio_config=audio_config)
+        with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".mp3") as tmp_file:
+            tmp_file.write(response.audio_content)
+            audio_file_path = tmp_file.name
+
+        st.write(f"Audio generado en: {audio_file_path}")  # Depuración
+        return audio_file_path
+    except Exception as e:
+        st.error(f"Error al generar el audio: {e}")
+        return None
+
+# Función para generar y reproducir mensajes periódicos
+def tarea_periodica(mensaje):
+    audio_path = generar_respuesta_de_voz(mensaje)
+    if audio_path:
+        st.session_state.last_audio_path = audio_path
+        st.experimental_rerun()
+    else:
+        st.error("No se pudo generar el audio para el mensaje.")
+
+# Función para programar los recordatorios en horas específicas
+def programar_recordatorios(recordatorios, horarios):
+    schedule.clear()  # Limpiar tareas programadas anteriormente
+    for i, (recordatorio, horario) in enumerate(zip(recordatorios, horarios)):
+        schedule.every().day.at(horario).do(lambda r=recordatorio: tarea_periodica(r))
+        st.write(f"Recordatorio {i+1} programado para las {horario}.")
+
+# Crear la aplicación Streamlit
+st.title("Asistente de Recordatorios de Voz")
+st.write("Este asistente reproduce recordatorios en voz automáticamente según los horarios configurados.")
+
+# Inicializar el índice de recordatorios en la sesión
+if 'indice_recordatorio' not in st.session_state:
+    st.session_state.indice_recordatorio = 0
+
+# Controles de interfaz para subir el archivo PDF y configurar los horarios
+pdf_file = st.file_uploader("Sube el archivo PDF con los recordatorios", type="pdf")
+
+# Procesar el archivo PDF y obtener la lista de recordatorios
+if pdf_file:
+    texto_pdf = leer_pdf(pdf_file)
+    recordatorios = procesar_recordatorios(texto_pdf)
+    st.write("Recordatorios extraídos del PDF:")
+    st.write(recordatorios)
+
+    # Campo de texto para ingresar los horarios de los recordatorios
+    horarios_input = st.text_area("Escribe los horarios de los recordatorios en formato HH:MM, separados por comas", "09:00,13:00,18:00")
+    horarios = [h.strip() for h in horarios_input.split(',')]
+
+    if st.button("Programar Recordatorios"):
+        programar_recordatorios(recordatorios, horarios)
+        st.success("Recordatorios programados según los horarios indicados.")
+
+# Iniciar el scheduler en un hilo separado
+def run_scheduler():
+    while True:
+        schedule.run_pending()
+        time.sleep(1)
+
+if 'scheduler_thread' not in st.session_state:
+    st.session_state.scheduler_thread = threading.Thread(target=run_scheduler)
+    st.session_state.scheduler_thread.start()
+
+# Código JavaScript para reproducción automática de audio
+if 'last_audio_path' in st.session_state:
+    with open(st.session_state.last_audio_path, "rb") as audio_file:
+        audio_bytes = audio_file.read()
+        audio_base64 = base64.b64encode(audio_bytes).decode()
+
+    audio_html = f"""
+    <audio autoplay>
+        <source src="data:audio/mp3;base64,{audio_base64}" type="audio/mp3">
+        Your browser does not support the audio element.
+    </audio>
+    """
+    st.markdown(audio_html, unsafe_allow_html=True)
+
+# Autorefresh cada 30 segundos (puedes ajustar este intervalo)
+st_autorefresh(interval=30000, key="datarefresh")

requirements.txt

@@ -0,0 +1,6 @@
+streamlit
+google-cloud-texttospeech
+schedule
+transformers
+torch
+streamlit_autorefresh