app.py

import gradio as gr
from transformers import WhisperProcessor, WhisperForConditionalGeneration
import torch
import librosa

# بارگیری مدل و پردازنده
model_name = "hackergeek98/tinyyyy_whisper"
processor = WhisperProcessor.from_pretrained(model_name)
model = WhisperForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)

# انتقال مدل به GPU اگر موجود باشد
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model.to(device)

# تنظیم شناسه‌های اجباری برای زبان فارسی
forced_decoder_ids = processor.get_decoder_prompt_ids(language="fa", task="transcribe")

def transcribe_audio(audio_file):
    # بارگیری فایل صوتی و نمونه‌برداری مجدد
    audio_data, sampling_rate = librosa.load(audio_file, sr=16000)

    # پیش‌پردازش
    inputs = processor(audio_data, sampling_rate=samning_rate, return_tensors="pt").input_features.to(device)

    # تولید متن با اجبار به زبان فارسی
    with torch.no_grad():
        predicted_ids = model.generate(
            inputs,
            forced_decoder_ids=forced_decoder_ids
        )

    # رمزگشایی خروجی
    transcription = processor.batch_decode(predicted_ids, skip_special_tokens=True)[0]
    return transcription

# ایجاد رابط Gradio
interface = gr.Interface(
    fn=transcribe_audio,
    inputs=gr.Audio(type="filepath"),
    outputs=gr.Textbox(label="متن فارسی"),
    title="تبدیل گفتار به متن فارسی",
    description="فایل صوتی فارسی آپلود کنید (فرمت‌های wav, mp3, ...)"
)

# اجرای برنامه
interface.launch()