Update app.py

app.py

@@ -1,3 +1,7 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+# !apt-get install -y ffmpeg
+# !pip install gradio huggingface_hub torch
+# !pip install git+https://github.com/NVIDIA/NeMo.git@main#egg=nemo_toolkit[all]
 
 import os, shlex, subprocess, tempfile, traceback, time, glob, gc, shutil
 import torch
@@ -5,9 +9,9 @@ from huggingface_hub import snapshot_download
 from nemo.collections import asr as nemo_asr
 import gradio as gr
 
-# --- CONFIGURATION ---
+# 1. CONFIGURATION ET MODÈLES (LISTE COMPLÈTE)
 DEVICE = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
-SEGMENT_DURATION = 5.0  # Ta préférence pour Soloni
+SEGMENT_DURATION = 5.0  # Ta préférence stricte pour Soloni
 
 MODELS = {
     "Soloba V3 (CTC)":           ("RobotsMali/soloba-ctc-0.6b-v3", "ctc"),
@@ -21,9 +25,27 @@ MODELS = {
     "Traduction Soloni (ST)":    ("RobotsMali/st-soloni-114m-tdt-ctc", "rnnt"),
 }
 
+# --- SECTION EXEMPLE (RÉTABLIE) ---
+def find_example_video():
+    paths = ["examples/MARALINKE_FIXED.mp4", "examples/MARALINKE.mp4", "MARALINKE.mp4"]
+    for p in paths:
+        if os.path.exists(p): return p
+    
+    print("⬇️ Téléchargement de la vidéo d'exemple...")
+    example_url = "https://huggingface.co/spaces/RobotsMali/Soloni-Demo/resolve/main/examples/MARALINKE.mp4"
+    target_path = "examples/MARALINKE.mp4"
+    os.makedirs("examples", exist_ok=True)
+    try:
+        subprocess.run(f"wget {example_url} -O {target_path}", shell=True, check=True)
+        return target_path
+    except Exception as e:
+        print(f"⚠️ Impossible de télécharger l'exemple : {e}")
+        return None
+
+EXAMPLE_PATH = find_example_video()
 _cache = {}
 
-# --- GESTION MÉMOIRE ET CHARGEMENT ---
+# 2. GESTION MÉMOIRE ET CHARGEMENT SÉCURISÉ (CORRECTIF BUG)
 def clear_memory():
     _cache.clear()
     gc.collect()
@@ -39,32 +61,30 @@ def get_model(name):
     nemo_file = next((os.path.join(folder, f) for f in os.listdir(folder) if f.endswith(".nemo")), None)
     if not nemo_file: raise FileNotFoundError("Fichier .nemo introuvable.")
 
-    # CORRECTIF SÉCURISÉ POUR L'ERREUR D'INITIALISATION
+    # CORRECTIF : On instancie le connecteur explicitement pour éviter l'erreur object.init()
     from nemo.core.connectors.save_restore_connector import SaveRestoreConnector
-    
-    # On force l'utilisation d'un connecteur standard pour éviter le bug __init__()
     connector = SaveRestoreConnector()
-    
+
     model = nemo_asr.models.ASRModel.restore_from(
         nemo_file, 
         map_location=torch.device(DEVICE),
-        save_restore_connector=connector  # On passe l'instance déjà créée
+        save_restore_connector=connector
     )
     
-    model.eval()
+    model.to(DEVICE).eval()
     if DEVICE == "cuda":
         model = model.half()
         
     _cache[name] = model
     return model
 
-# --- UTILITAIRES ---
+# 3. UTILITAIRES
 def format_srt_time(sec):
     td = time.gmtime(max(0, sec))
     ms = int((sec - int(sec)) * 1000)
     return f"{time.strftime('%H:%M:%S', td)},{ms:03}"
 
-# --- PIPELINE ---
+# 4. PIPELINE DE TRANSCRIPTION
 def pipeline(video_in, model_name):
     tmp_dir = tempfile.mkdtemp()
     try:
@@ -72,24 +92,21 @@ def pipeline(video_in, model_name):
             yield "❌ Aucune vidéo sélectionnée.", None
             return
         
-        # Phase 1 : Audio
         yield "⏳ Phase 1/4 : Extraction audio...", None
         full_wav = os.path.join(tmp_dir, "full.wav")
         subprocess.run(f"ffmpeg -y -i {shlex.quote(video_in)} -vn -ac 1 -ar 16000 {full_wav}", shell=True, check=True)
         
-        # Phase 2 : Segmentation
         yield f"⏳ Phase 2/4 : Segmentation ({SEGMENT_DURATION}s)...", None
         subprocess.run(f"ffmpeg -i {full_wav} -f segment -segment_time {SEGMENT_DURATION} -c copy {os.path.join(tmp_dir, 'seg_%03d.wav')}", shell=True, check=True)
         
         files = sorted(glob.glob(os.path.join(tmp_dir, "seg_*.wav")))
-        # Sécurité : ignorer les fichiers corrompus ou trop petits (<1.5 Ko)
+        # Sécurité : Ignorer les fichiers vides (<1.5 Ko)
         valid_segments = [f for f in files if os.path.getsize(f) > 1500]
         
         if not valid_segments:
-            yield "❌ Erreur : Audio trop court ou invalide.", None
+            yield "❌ Erreur : Audio invalide.", None
             return
 
-        # Phase 3 : Transcription
         yield f"⏳ Phase 3/4 : Chargement de {model_name}...", None
         model = get_model(model_name)
         
@@ -106,7 +123,6 @@ def pipeline(video_in, model_name):
             words = text.split()
             if not words: continue
             
-            # Distribution équitable des mots sur les 5 secondes
             gap = SEGMENT_DURATION / len(words)
             for i, w in enumerate(words):
                 all_words_ts.append({
@@ -115,20 +131,17 @@ def pipeline(video_in, model_name):
                     "end": base_time + ((i+1) * gap)
                 })
 
-        # Phase 4 : Encodage Vidéo
-        yield "⏳ Phase 4/4 : Encodage final...", None
+        yield "⏳ Phase 4/4 : Encodage vidéo...", None
         srt_path = os.path.join(tmp_dir, "final.srt")
         with open(srt_path, "w", encoding="utf-8") as f:
-            for i in range(0, len(all_words_ts), 6): # 6 mots max par ligne
+            for i in range(0, len(all_words_ts), 6):
                 chunk = all_words_ts[i:i+6]
                 f.write(f"{(i//6)+1}\n{format_srt_time(chunk[0]['start'])} --> {format_srt_time(chunk[-1]['end'])}\n")
                 f.write(" ".join([c['word'] for c in chunk]) + "\n\n")
 
         out_path = os.path.abspath(f"resultat_{int(time.time())}.mp4")
-        # Fix pour le chemin SRT (Windows/Linux)
         safe_srt = srt_path.replace("\\", "/").replace(":", "\\:")
         
-        # Style : Couleur Cyan pour la lisibilité
         cmd = f"ffmpeg -y -i {shlex.quote(video_in)} -vf \"subtitles='{safe_srt}':force_style='Alignment=2,FontSize=18,PrimaryColour=&H00FFFF'\" -c:v libx264 -preset ultrafast -c:a copy {out_path}"
         subprocess.run(cmd, shell=True, check=True)
         
@@ -140,17 +153,23 @@ def pipeline(video_in, model_name):
     finally:
         if os.path.exists(tmp_dir): shutil.rmtree(tmp_dir)
 
-# --- INTERFACE ---
+# 5. INTERFACE GRADIO
 with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
     gr.HTML("<div style='text-align:center;'><h1>🤖 RobotsMali Speech Lab</h1></div>")
+    
     with gr.Row():
         with gr.Column():
             v_input = gr.Video(label="Vidéo Source")
             m_input = gr.Dropdown(choices=list(MODELS.keys()), value="Soloni V3 (TDT-CTC)", label="Modèle")
-            run_btn = gr.Button("🚀 GÉNÉRER SOUS-TITRES", variant="primary")
+            run_btn = gr.Button("🚀 GÉNÉRER", variant="primary")
+            
+            # Rétabli : Affichage des exemples si trouvés
+            if EXAMPLE_PATH:
+                gr.Examples(examples=[[EXAMPLE_PATH, "Soloni V3 (TDT-CTC)"]], inputs=[v_input, m_input])
+
         with gr.Column():
             status = gr.Markdown("### État\nPrêt.")
-            v_output = gr.Video(label="Résultat")
+            v_output = gr.Video(label="Vidéo finale")
 
     run_btn.click(pipeline, [v_input, m_input], [status, v_output])