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import os
import sys
# Asegurar que se puede importar backend
sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
from services.summarization_service import SummarizationService
from services.tts_service import TTSService
# Directorio para audios temporales (creado en la raíz)
AUDIO_DIR = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "audio")
if not os.path.exists(AUDIO_DIR):
os.makedirs(AUDIO_DIR)
# Inicializar servicios
# Nota: Los modelos se descargarán la primera vez que se ejecute
print("Inicializando servicios de IA...")
summ_service = SummarizationService()
tts_service = TTSService(audio_output_dir=AUDIO_DIR)
print("Servicios listos.")
def process_text(text):
if not text or not text.strip():
return "Por favor, introduce un texto.", None
try:
print("Generando resumen...")
summary = summ_service.summarize(text)
print("Generando audio...")
filename = tts_service.synthesize(summary)
audio_path = os.path.join(AUDIO_DIR, filename)
return summary, audio_path
except Exception as e:
return f"Error: {str(e)}", None
# CSS para corregir visualización del reproductor
custom_css = """
.timestamps {
padding-top: 20px;
}
"""
# Interfaz Gradio
iface = gr.Interface(
fn=process_text,
inputs=gr.Textbox(
lines=10,
placeholder="Pega aquí tu texto largo (apuntes, artículos, etc.)...",
label="Texto a Resumir"
),
outputs=[
gr.Textbox(label="Resumen Generado"),
gr.Audio(label="Escuchar Resumen")
],
title="Estudio Fácil - Resumidor y Lector",
description="Herramienta de estudio que resume textos largos utilizando Inteligencia Artificial y los lee en voz alta. \n\n**Modelos utilizados:**\n- Resumen: `bert2bert-shared-spanish-finetuned-summarization` (con Micro-Chunking)\n- Voz: `facebook/mms-tts-spa`",
flagging_mode="never",
css=custom_css,
submit_btn="Resumir",
clear_btn="Limpiar"
)
if __name__ == "__main__":
iface.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860, theme="default")
|