Create app.py

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+import gradio as gr
+import torch
+from audioldm2.pipeline import build_model, text_to_audio
+
+# Chargement du modèle AudioLDM2
+device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
+ldm_model = build_model(device=device, model_name="audioldm2-full")
+
+# Fonction appelée par Gradio
+def generate_sound(prompt):
+    if not prompt:
+        return None, "⚠️ Entrez un mot ou une phrase"
+    
+    print(f"🔊 Génération à partir de : {prompt}")
+    audios = text_to_audio(ldm_model, prompt, duration=3, guidance_scale=3.5, n_candidate_gen_per_text=1)
+    audio_array = audios[0].cpu().numpy()
+    return (16000, audio_array), f"✅ Généré depuis : {prompt}"
+
+# Interface Gradio
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("## 🎧 Générateur de sons avec AudioLDM2")
+    
+    with gr.Row():
+        prompt_input = gr.Textbox(label="Texte ou mot-clé", placeholder="ex : explosion, footsteps, birds in jungle")
+        generate_btn = gr.Button("Générer le son")
+    
+    output_audio = gr.Audio(label="Aperçu audio")
+    status = gr.Textbox(label="Statut", interactive=False)
+
+    generate_btn.click(fn=generate_sound, inputs=prompt_input, outputs=[output_audio, status])
+
+demo.launch()