app.py

import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from deep_translator import GoogleTranslator
from gtts import gTTS
import os

# Sayfa Ayarları (Mobil uyumlu)
st.set_page_config(page_title="ML Dil Asistanı", layout="centered")

@st.cache_resource
def train_ml_model():
    # 1. Veri Yükleme 
    data = pd.read_csv("LangDetect.csv")
    
    # 2. ML Hazırlık
    cv = CountVectorizer()
    X = cv.fit_transform(data["Text"])
    y = data["language"]
    
    # 3. Model Eğitimi (Naive Bayes)
    model = MultinomialNB()
    model.fit(X, y)
    return model, cv

# Modeli ve Vectorizer'ı bir kez eğitip belleğe alıyoruz
model, cv = train_ml_model()

st.title("🎓 ML Tabanlı Dil Tespit & Çeviri")
st.markdown("Bu uygulama, Naive Bias kullanarak dil tespit eder")

# Kullanıcı Girişi
user_input = st.text_area("Analiz edilecek metni girin:", height=150, placeholder="Örn: Merhaba, Helloo. ")

if user_input:
    # 1. Aşama: Manuel Eğitilen ML Modeli ile Dil Tespiti
    with st.spinner('ML Modeli dili tahmin ediyor...'):
        input_vector = cv.transform([user_input]).toarray()
        prediction = model.predict(input_vector)[0]
        
    st.info(f"**ML Model Tahmini:** {prediction}")

    # 2. Aşama: Çeviri Hedefi Seçimi
    target_option = st.selectbox(
        "Hangi dile çevrilsin?",
        ["Türkçe", "İngilizce", "Almanca"]
    )
    
    lang_map = {"Türkçe": "tr", "İngilizce": "en", "Almanca": "de"}
    target_lang = lang_map[target_option]

    if st.button("Çevir ve Seslendir"):
        with st.spinner('İşleniyor...'):
            try:
                # Çeviri işlemi (Python 3.13 uyumlu modern yöntem)
                translated_text = GoogleTranslator(source='auto', target=target_lang).translate(user_input)
                st.success(f"**{target_option} Çeviri:** {translated_text}")

                # 3. Aşama: Seslendirme
                tts = gTTS(text=translated_text, lang=target_lang)
                filename = "output.mp3"
                tts.save(filename)
                
                with open(filename, "rb") as f:
                    st.audio(f.read(), format="audio/mp3")
                
                os.remove(filename) # Geçici dosyayı temizle
                    
            except Exception as e:
                st.error(f"Bir hata oluşti: {str(e)}")