📋 نقاط النهاية المتاحة:
GET
/health - فحص حالة الخادم
POST
/correct-text - تصحيح النص باستخدام القاموس المرجعي
POST
/compare-texts - مقارنة نصين وحساب معدلات الخطأ
POST
/process-audio - معالجة شاملة للملف الصوتي مع التصحيح
GET
/docs - وثائق API التفاعلية (Swagger)
🚀 مثال على الاستخدام:
curl -X POST "http://localhost:8000/correct-text" \\
-H "Content-Type: application/json" \\
-d '{
"text": "يحتاز غشاء الطبل",
"reference_texts": ["يهتز غشاء الطبل تنتقل عظيمات السمع"]
}'
"""
return html_content
@app.get("/health")
async def health_check():
"""فحص حالة الخادم"""
return {
"status": "healthy",
"message": "خادم معالج النصوص يعمل بشكل طبيعي",
"processor_loaded": processor is not None
}
@app.post("/correct-text")
async def correct_text(request: TextCorrectionRequest):
"""تصحيح النص باستخدام القاموس المرجعي"""
try:
if not processor:
raise HTTPException(status_code=500, detail="معالج النصوص غير متاح")
# إنشاء القاموس من النصوص المرجعية
processor.create_dictionary(request.reference_texts)
# تصحيح النص
corrected_text, corrections = processor.correct_text(
request.text,
max_distance=request.max_distance,
threshold_freq=request.threshold_freq
)
return ProcessingResponse(
success=True,
message="تم تصحيح النص بنجاح",
data={
"original_text": request.text,
"corrected_text": corrected_text,
"corrections": corrections,
"corrections_count": len(corrections)
}
)
except Exception as e:
logger.error(f"خطأ في تصحيح النص: {str(e)}")
raise HTTPException(status_code=500, detail=f"خطأ في تصحيح النص: {str(e)}")
@app.post("/compare-texts")
async def compare_texts(request: TextComparisonRequest):
"""مقارنة نصين وحساب معدلات الخطأ"""
try:
if not processor:
raise HTTPException(status_code=500, detail="معالج النصوص غير متاح")
# مقارنة النصوص
comparison_result = processor.compare_texts(
request.reference_text,
request.transcribed_text
)
return ProcessingResponse(
success=True,
message="تم مقارنة النصوص بنجاح",
data=comparison_result
)
except Exception as e:
logger.error(f"خطأ في مقارنة النصوص: {str(e)}")
raise HTTPException(status_code=500, detail=f"خطأ في مقارنة النصوص: {str(e)}")
@app.post("/process-audio")
async def process_audio(
audio_file: UploadFile = File(...),
reference_text: str = Form(...),
reference_texts: Optional[str] = Form(None),
max_distance: Optional[int] = Form(3),
threshold_freq: Optional[int] = Form(1)
):
"""معالجة شاملة للملف الصوتي مع التصحيح والمقارنة"""
try:
if not processor:
raise HTTPException(status_code=500, detail="معالج النصوص غير متاح")
# التحقق من نوع الملف
if not audio_file.content_type.startswith('audio/'):
raise HTTPException(status_code=400, detail="يجب أن يكون الملف من نوع صوتي")
# حفظ الملف الصوتي مؤقتاً
with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".wav") as temp_file:
content = await audio_file.read()
temp_file.write(content)
temp_audio_path = temp_file.name
try:
# تحضير النصوص المرجعية
ref_texts = [reference_text]
if reference_texts:
try:
additional_texts = json.loads(reference_texts)
if isinstance(additional_texts, list):
ref_texts.extend(additional_texts)
except json.JSONDecodeError:
# إذا لم يكن JSON صالح، نعتبره نص واحد
ref_texts.append(reference_texts)
# معالجة شاملة للصوت
if hasattr(processor, 'process_audio_with_correction'):
results = processor.process_audio_with_correction(
temp_audio_path,
reference_text,
ref_texts
)
else:
# استخدام معالج مبسط
results = {
"message": "معالج مبسط - يتطلب ملف صوتي حقيقي لاختبار Whisper",
"reference_text": reference_text,
"reference_texts": ref_texts
}
return ProcessingResponse(
success=True,
message="تم معالجة الملف الصوتي بنجاح",
data=results
)
finally:
# حذف الملف المؤقت
if os.path.exists(temp_audio_path):
os.unlink(temp_audio_path)
except Exception as e:
logger.error(f"خطأ في معالجة الملف الصوتي: {str(e)}")
raise HTTPException(status_code=500, detail=f"خطأ في معالجة الملف الصوتي: {str(e)}")
@app.post("/generate-report")
async def generate_report(
audio_file: UploadFile = File(...),
reference_text: str = Form(...),
reference_texts: Optional[str] = Form(None)
):
"""إنشاء تقرير HTML شامل للمعالجة"""
try:
if not processor:
raise HTTPException(status_code=500, detail="معالج النصوص غير متاح")
# معالجة الملف الصوتي أولاً
processing_result = await process_audio(
audio_file, reference_text, reference_texts
)
if not processing_result.data:
raise HTTPException(status_code=500, detail="فشل في معالجة الملف الصوتي")
# إنشاء تقرير HTML
if hasattr(processor, 'generate_html_report'):
html_report = processor.generate_html_report(processing_result.data)
return HTMLResponse(content=html_report)
else:
# تقرير مبسط
simple_report = f"""