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import os
import gradio as gr
import torch
import numpy as np
# ✅ Forzar consentimiento de licencia
os.environ["COQUI_TOS_AGREED"] = "1"
# ✅ Monkey patch: Sobrescribir torch.load temporalmente para desactivar weights_only
original_torch_load = torch.load
def patched_torch_load(f, *args, **kwargs):
kwargs["weights_only"] = False # 👈 Fuerza que no sea weights_only
return original_torch_load(f, *args, **kwargs)
torch.load = patched_torch_load # 🚨 Peligroso en general, pero necesario aquí
# ✅ Cargar el modelo después del parche
from TTS.api import TTS
tts = TTS(model_name="tts_models/multilingual/multi-dataset/xtts_v2")
# 🎤 Función principal
def generate_audio(text, language, speaker_wav):
if speaker_wav is not None:
audio = tts.tts(text=text, speaker_wav=speaker_wav, language=language)
audio_np = np.array(audio, dtype=np.float16)
return (24000, audio_np)
# 🎛️ Interfaz
iface = gr.Interface(
fn=generate_audio,
inputs=[
gr.Text(label="Texto"),
gr.Text(label="Idioma (ej: 'es', 'en')"),
gr.Audio(type="filepath", label="Audio de voz")
],
outputs="audio"
)
iface.launch()
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