Initial commit

README.md

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 title: Audiogen
-emoji: 📚
-colorFrom: yellow
-colorTo: indigo
+emoji: 🌍
+colorFrom: pink
+colorTo: pink
 sdk: gradio
-sdk_version: 5.29.0
+sdk_version: 5.24.0
 app_file: app.py
 pinned: false
+short_description: audiogen-space
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 Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference

app.py

@@ -0,0 +1,85 @@
+import gradio as gr
+from audiocraft.models import MusicGen, AudioGen
+from audiocraft.data.audio import audio_write
+import os
+import torch
+
+# Verificar dispositivo
+device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
+print(f"Usando dispositivo: {device}")
+
+# Carregar modelos corretamente
+try:
+    # Não usamos .to(device) aqui - o AudioCraft cuida disso internamente
+    musicgen = MusicGen.get_pretrained('facebook/musicgen-small')
+    audiogen = AudioGen.get_pretrained('facebook/audiogen-medium')
+    
+    # Configurar parâmetros de geração
+    musicgen.set_generation_params(duration=5)
+    audiogen.set_generation_params(duration=5)
+    
+except Exception as e:
+    print(f"Erro ao carregar modelos: {e}")
+    raise
+
+def generate_audio(prompt, model, model_type):
+    try:
+
+        # Caso 1: Se vier da API (JSON com lista), pega o primeiro item
+        if isinstance(prompt, list):
+            prompt = prompt[0]
+        
+        print(f"Gerando {model_type} para:", prompt)
+        wav = model.generate([prompt])[0]  # Gera o áudio
+        
+        # Diretório para salvar os arquivos
+        temp_dir = "generated_audio"
+        os.makedirs(temp_dir, exist_ok=True)
+        
+        # Caminho do arquivo
+        output_path = os.path.join(temp_dir, f"{model_type}_{hash(prompt)}.wav")
+        
+        # Salvar o áudio
+        audio_write(
+            output_path[:-4],  # Remove a extensão .wav
+            wav.cpu(),        # Garante que está na CPU para salvar
+            model.sample_rate,
+            strategy="loudness",
+            loudness_compressor=True
+        )
+        
+        print(f"Áudio gerado com sucesso em: {output_path}")
+        return output_path
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"Erro ao gerar áudio: {e}")
+        raise gr.Error(f"Falha na geração: {str(e)}")
+        
+def generate_music(prompt):
+    return generate_audio(prompt, musicgen, "música")
+
+def generate_sound_effect(prompt):
+    return generate_audio(prompt, audiogen, "efeito sonoro")
+
+# Configuração da interface
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("# 🎵 Gerador de Áudio com MusicGen e AudioGen")
+    with gr.Tabs():
+        with gr.TabItem("MusicGen 🎵"):
+            gr.Markdown("## Gerar Música")
+            with gr.Row():
+                music_input = gr.Text(label="Descreva a música que deseja")
+                music_output = gr.Audio(label="Música Gerada", type="filepath")
+            music_button = gr.Button("Gerar Música")
+            music_button.click(fn=generate_music, inputs=music_input, outputs=music_output)
+            
+        with gr.TabItem("AudioGen 🔊"):
+            gr.Markdown("## Gerar Efeitos Sonoros")
+            with gr.Row():
+                sound_input = gr.Text(label="Descreva o efeito sonoro que deseja")
+                sound_output = gr.Audio(label="Som Gerado", type="filepath")
+            sound_button = gr.Button("Gerar Som")
+            sound_button.click(fn=generate_sound_effect, inputs=sound_input, outputs=sound_output)
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()

requirements.txt

@@ -0,0 +1,3 @@
+git+https://github.com/facebookresearch/audiocraft.git
+torchaudio
+ffmpeg-python