app4.py

import streamlit as st
import requests
import base64
import os
from dotenv import load_dotenv

# Cargar variables del .env
load_dotenv()

API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/espnet/kan-bayashi_ljspeech_vits"
HF_TOKEN = os.getenv("TOKEN")   # ← OBTENIDO DESDE .env

if HF_TOKEN is None:
    st.error("❌ ERROR: No se encontró la variable TOKEN en el .env")
    st.stop()

headers = {"Authorization": f"Bearer {HF_TOKEN}"}

def text_to_speech(text):
    payload = {"inputs": text}
    response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
    return response.content

st.title("Texto a Voz Accesible")
st.write("Aplicación para personas con discapacidades visuales o cognitivas.")

texto = st.text_area("Escribe el texto que quieres convertir a audio")

if st.button("Generar Audio"):
    if texto.strip() == "":
        st.warning("Introduce texto para convertir.")
    else:
        audio_bytes = text_to_speech(texto)

        st.audio(audio_bytes, format="audio/wav")

        st.download_button(
            label="Descargar audio",
            data=audio_bytes,
            file_name="voz_generada.wav",
            mime="audio/wav",
        )