Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,23 @@
+import torch
+from transformers import AutoModelForSpeechSeq2Seq, AutoProcessor
+import gradio as gr
+import scipy.io.wavfile
+
+# Load processor và mô hình MMS TTS cho Chuvash
+processor = AutoProcessor.from_pretrained("facebook/mms-tts-chv")
+model = AutoModelForSpeechSeq2Seq.from_pretrained("facebook/mms-tts-chv")
+
+def tts(text):
+    inputs = processor(text, return_tensors="pt")
+    with torch.no_grad():
+        generated_ids = model.generate(**inputs)
+    audio = processor.batch_decode(generated_ids, output_attentions=False)[0]
+
+    # audio trả về là list float, cần chuyển sang int16 để lưu file wav
+    audio_np = (torch.tensor(audio) * 32767).numpy().astype("int16")
+    scipy.io.wavfile.write("output.wav", 22050, audio_np)
+    return "output.wav"
+
+# Tạo giao diện web với Gradio
+iface = gr.Interface(fn=tts, inputs="text", outputs="audio", title="TTS Chuvash Facebook MMS")
+iface.launch()