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README.md

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-# 🎙️ Meta MMS Speech AI - Gradio Interface
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-Une interface **Gradio** simple et élégante pour:
-- **ASR** (Automatic Speech Recognition): Convertir l'audio en texte (100+ langues)
-- **TTS** (Text-to-Speech): Convertir le texte en audio (8 langues)
-
-Utilise les modèles Meta MMS:
-- `facebook/mms-1b-all` pour l'ASR
-- `facebook/mms-tts-*` pour le TTS
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-## 🌐 Déploiement en ligne
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-**Accès direct:** [Hugging Face Spaces](https://huggingface.co/spaces)
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-## 🚀 Installation locale
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-### Prérequis
-- Python 3.10+
-- (Optionnel) CUDA 11.8+ pour GPU
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-### Installation
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-```bash
-# Clone ou télécharge le repo
-git clone <url>
-cd mms-speech
-
-# Crée un environnement virtuel
-python -m venv venv
-source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate
-
-# Installe les dépendances
-pip install -r requirements.txt
-```
-
-### Lancement
-
-```bash
-python app.py
-```
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-L'interface Gradio s'ouvrira automatiquement sur `http://localhost:7860`
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-## 📱 Interface utilisateur
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-### Onglet 1: 🔊 ASR (Audio → Texte)
-- Enregistre ou upload un fichier audio
-- Choisis la langue
-- Clique "Transcrire"
-- Récupère le texte transcrit
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-**Langues supportées:**
-- English, French, Spanish, German, Portuguese, Arabic, Hindi, Chinese, Japanese, et 90+ autres
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-### Onglet 2: 📢 TTS (Texte → Audio)
-- Entre du texte
-- Choisis la langue
-- Clique "Générer l'audio"
-- Écoute ou télécharge l'audio généré
-
-**Langues TTS:**
-- 🇧🇯 Biali (beh)
-- 🇧🇯 Baatombu (bba)
-- 🇧🇯 Dendi (ddn)
-- 🇬🇭 Éwé (ewe)
-- 🇧🇯 Mina (gej)
-- 🇧🇯 Ditammari (tbz)
-- 🇳🇬 Yoruba (yor)
-- 🇬🇧 English (eng)
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-### Onglet 3: ℹ️ À propos
-Informations sur les modèles et ressources
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-## 📊 Modèles utilisés
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-### ASR: facebook/mms-1b-all
-- **Architecture:** wav2vec2
-- **Taille:** 964.8M parameters
-- **Langues:** 100+ (ISO 639-3)
-- **Input:** Audio 16kHz mono
-- **Output:** Texte transcrit
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-### TTS: facebook/mms-tts-{lang}
-- **Architecture:** VITS
-- **Taille:** ~5-10M parameters par langue
-- **Langues:** 8
-- **Input:** Texte (max 1000 chars)
-- **Output:** Audio WAV 22050Hz
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-## 💡 Utilisation
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-### Exemple ASR
-1. Clique sur le micro ou "Upload file"
-2. Enregistre ou uploader ton audio
-3. Sélectionne la langue
-4. Clique "Transcrire"
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-### Exemple TTS
-1. Écris "Àbọ̀ wa" (hello en Yoruba)
-2. Sélectionne "Yoruba (yor)"
-3. Clique "Générer l'audio"
-4. Écoute le résultat!
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-## 🔧 Développement
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-### Installer les dépendances dev
-```bash
-pip install -r requirements-dev.txt
-```
-
-### Tests
-```bash
-pytest test_api.py -v
-```
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-### Linting
-```bash
-black app.py
-flake8 app.py
-```
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-## 🌐 Déploiement sur Hugging Face Spaces
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-### 1. Créer un Space
-- Va sur https://huggingface.co/new-space
-- Choisis "Gradio" comme SDK
-- Sélectionne "Blank" comme template
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-### 2. Cloner le Space
-```bash
-git clone https://huggingface.co/spaces/<username>/<space-name>
-cd <space-name>
-```
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-### 3. Copier les fichiers
-```bash
-cp app.py requirements.txt README.md .
-```
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-### 4. Push vers Hugging Face
-```bash
-git add .
-git commit -m "Add MMS Speech AI"
-git push
-```
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-### 5. Attendre le déploiement
-- HF va installer les dépendances (2-5 min)
-- Télécharger les modèles (5-15 min)
-- Lancer l'app automatiquement
-
-**URL du Space:** `https://huggingface.co/spaces/<username>/<space-name>`
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-## ⚙️ Configuration
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-```python
-SAMPLE_RATE = 16000          # Taux ASR
-MAX_AUDIO_LENGTH = 30        # Max 30 sec
-MAX_TEXT_LENGTH = 1000       # Max 1000 chars
-```
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-## 📈 Performance
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-| Action | Temps |
-|--------|-------|
-| Première requête ASR | 2-5 min (chargement) |
-| Requêtes ASR suivantes | 1-10 sec |
-| Première requête TTS | 30-60 sec (chargement) |
-| Requêtes TTS suivantes | 1-5 sec |
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-## 🐛 Troubleshooting
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-**Q: Les modèles prennent trop de temps à charger**
-A: C'est normal! Les modèles sont volumineux. La première requête charge le modèle (2-5 min), puis ça devient rapide.
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-**Q: "CUDA out of memory"**
-A: Réduis `MAX_AUDIO_LENGTH` ou `MAX_TEXT_LENGTH`, ou utilise CPU.
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-**Q: Je ne vois pas mon audio après avoir enregistré**
-A: Attends que le traitement soit terminé. Gradio affichera le résultat automatiquement.
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-**Q: L'audio généré est muet**
-A: Vérifie que tu as écrit du texte et choisi une langue correcte.
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-## 📚 Ressources
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-- [Meta MMS Paper](https://arxiv.org/abs/2305.13516)
-- [facebook/mms-1b-all](https://huggingface.co/facebook/mms-1b-all)
-- [facebook/mms-tts](https://huggingface.co/facebook/mms-tts)
-- [Gradio Documentation](https://www.gradio.app/)
-- [Hugging Face Spaces](https://huggingface.co/spaces)
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-## ⚖️ Licence
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-CC-BY-NC-4.0 (même que les modèles Meta MMS)
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-## 👨‍💻 Auteur
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-Créé avec ❤️ pour explorer la synthèse et reconnaissance vocale multilingue.
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-**Happy speaking! 🎙️**
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 title: Test