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app.py

@@ -0,0 +1,53 @@
+import gradio as gr
+import torchaudio
+import torch
+from fairseq import checkpoint_utils
+import numpy as np
+import tempfile
+import os
+
+# Verificar si CUDA está disponible
+device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
+print(f"Usando {device} para la clonación de voz")
+
+# Cargar el modelo en GPU si está disponible
+models, cfg, task = checkpoint_utils.load_model_ensemble_and_task(["https://dl.fbaipublicfiles.com/vits/model.pt"])
+model = models[0].to(device)
+model.eval()
+
+def clone_voice(reference_audio, text):
+    # Convertir el audio de referencia a tensor
+    waveform, sample_rate = torchaudio.load(reference_audio.name)
+    
+    # Normalizar el audio de referencia
+    waveform = waveform.mean(dim=0)  # Convertir a mono
+    waveform = torchaudio.transforms.Resample(sample_rate, 22050)(waveform)  # Asegurar 22.05 kHz
+    
+    # Convertir el audio a tensor en la GPU si está disponible
+    waveform = waveform.unsqueeze(0).to(device)
+    
+    # Extraer la huella de voz del hablante
+    speaker_embedding = model.get_speaker_embedding(waveform)
+    
+    # Generar la voz clonada
+    synthesized_waveform = model.synthesize(text, speaker_embedding)
+    
+    # Pasar el audio generado a la CPU para guardarlo
+    synthesized_waveform = synthesized_waveform.cpu()
+
+    # Guardar temporalmente el audio generado
+    output_file = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".wav")
+    torchaudio.save(output_file.name, synthesized_waveform, 22050)
+    
+    return output_file.name
+
+# Crear interfaz Gradio
+interface = gr.Interface(
+    fn=clone_voice,
+    inputs=[gr.Audio(type="file"), gr.Textbox(label="Texto a sintetizar")],
+    outputs=gr.Audio(label="Voz Clonada"),
+    title="Clonación de Voz con GPU",
+    description="Sube un audio de referencia y escribe un texto para clonarlo con aceleración en GPU (si está disponible)."
+)
+
+interface.launch()

requirements.txt

@@ -0,0 +1,5 @@
+gradio
+torchaudio
+fairseq
+numpy
+torch