Upload 2 files

app.py

@@ -0,0 +1,60 @@
+
+import gradio as gr
+import whisper
+from transformers import MT5Tokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelWithLMHead
+import graphviz
+import torch
+
+# تحويل الصوت إلى نص
+model_whisper = whisper.load_model("base")
+
+# تلخيص النص
+tokenizer = MT5Tokenizer.from_pretrained("csebuetnlp/mT5_multilingual_XLSum")
+model_summarizer = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("csebuetnlp/mT5_multilingual_XLSum")
+
+# تحميل نموذج AraGPT2 العربي الخفيف
+aragpt_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("aubmindlab/aragpt2-base")
+aragpt_model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained("aubmindlab/aragpt2-base")
+aragpt_model.eval()
+
+def generate_arabic_explanation(prompt):
+    inputs = aragpt_tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
+    outputs = aragpt_model.generate(**inputs, max_new_tokens=120, do_sample=True, temperature=0.8)
+    return aragpt_tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+
+def transcribe_summarize_answer(audio_path):
+    result = model_whisper.transcribe(audio_path)
+    text = result["text"]
+
+    inputs = tokenizer("summarize: " + text, return_tensors="pt", max_length=512, truncation=True)
+    summary_ids = model_summarizer.generate(inputs["input_ids"], max_length=150, min_length=40, length_penalty=2.0, num_beams=4)
+    summary = tokenizer.decode(summary_ids[0], skip_special_tokens=True)
+
+    dot = graphviz.Digraph(comment="Mind Map", format='png')
+    dot.node('central', '🧠 فكرة الدرس')
+    for i, sentence in enumerate(summary.split(".")):
+        if sentence.strip():
+            node_id = f"n{i}"
+            dot.node(node_id, sentence.strip())
+            dot.edge('central', node_id)
+    mindmap_path = "/tmp/mindmap"
+    dot.render(mindmap_path, cleanup=True)
+
+    prompt = summary + "\n\nاشرح هذه الأفكار بشكل مبسط:"
+    answer = generate_arabic_explanation(prompt)
+
+    return text, summary, mindmap_path + ".png", answer
+
+gr.Interface(
+    fn=transcribe_summarize_answer,
+    inputs=gr.Audio(source="upload", type="filepath", label="🎙️ ارفع ملف صوتي للدرس"),
+    outputs=[
+        gr.Textbox(label="📜 النص الكامل"),
+        gr.Textbox(label="✂️ الملخص"),
+        gr.Image(label="🧠 الخريطة الذهنية المرئية"),
+        gr.Textbox(label="🤖 شرح AraGPT2 باللغة العربية")
+    ],
+    title="SmartLessonMap + AraGPT2 🤖🧠",
+    description="تطبيق ذكي يحول الدروس الصوتية إلى نص، ملخص، خريطة ذهنية، وشرح باللغة العربية باستخدام نموذج خفيف."
+).launch()

requirements.txt

@@ -0,0 +1,6 @@
+gradio
+transformers
+torch
+openai-whisper
+sentencepiece
+graphviz