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-import spaces
-import torch 
-import gradio as gr
-from transformers import pipeline
-from huggingface_hub import InferenceClient
 import os
-import numpy as np
-from pydub import AudioSegment
-import tempfile
-import math
-
-# Hugging Face 토큰 설정
-HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
-if not HF_TOKEN:
-    raise ValueError("HF_TOKEN 환경 변수가 설정되지 않았습니다.")
-
-MODEL_NAME = "openai/whisper-large-v3-turbo"
-BATCH_SIZE = 8
-FILE_LIMIT_MB = 1000
-CHUNK_LENGTH = 10 * 60  # 10분 단위로 분할
-
-device = 0 if torch.cuda.is_available() else "cpu"
-
-# Whisper 파이프라인 초기화
-pipe = pipeline(
-    task="automatic-speech-recognition",
-    model=MODEL_NAME,
-    chunk_length_s=30,
-    device=device,
-    token=HF_TOKEN
-)
-
-# Hugging Face 추론 클라이언트 설정
-hf_client = InferenceClient(
-    "CohereForAI/c4ai-command-r-plus-08-2024",
-    token=HF_TOKEN
-)
-
-def split_audio(audio_path, chunk_length=CHUNK_LENGTH):
-    """오디오 파일을 청크로 분할"""
-    audio = AudioSegment.from_file(audio_path)
-    duration = len(audio) / 1000  # 초 단위 변환
-    chunks = []
-    
-    # 청크 개수 계산
-    num_chunks = math.ceil(duration / chunk_length)
-    
-    for i in range(num_chunks):
-        start_time = i * chunk_length * 1000  # milliseconds
-        end_time = min((i + 1) * chunk_length * 1000, len(audio))
-        
-        chunk = audio[start_time:end_time]
-        
-        # 임시 파일로 저장
-        with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix='.wav', delete=False) as temp_file:
-            chunk.export(temp_file.name, format='wav')
-            chunks.append(temp_file.name)
-    
-    return chunks, num_chunks
-
-def translate_to_korean(text):
-    """영어 텍스트를 한글로 번역"""
-    try:
-        prompt = f"""다음 영어 텍스트를 자연스러운 한국어로 번역해주세요.
-영어: {text}
-한국어:"""
-        
-        response = hf_client.text_generation(
-            prompt=prompt,
-            max_new_tokens=4000,
-            temperature=0.3,
-            top_p=0.9,
-            repetition_penalty=1.2,
-            stop=["영어:", "한국어:", "\n"]
-        )
-        
-        translated_text = str(response)
-        if "한국어:" in translated_text:
-            translated_text = translated_text.split("한국어:")[1].strip()
-        
-        return translated_text
-    except Exception as e:
-        print(f"번역 중 오류 발생: {str(e)}")
-        return text
-
-def process_chunk(chunk_path, task):
-    """개별 청크 처리"""
-    if task == "translate":
-        generate_kwargs = {
-            "task": "transcribe",
-            "language": "en",
-            "forced_decoder_ids": None
-        }
-    else:
-        generate_kwargs = {
-            "task": "transcribe",
-            "language": "ko",
-            "forced_decoder_ids": None
-        }
-    
-    try:
-        result = pipe(
-            inputs=chunk_path,
-            batch_size=BATCH_SIZE,
-            generate_kwargs=generate_kwargs,
-            return_timestamps=True
-        )
-        
-        os.unlink(chunk_path)
-        text = result["text"]
-        
-        if task == "translate":
-            text = translate_to_korean(text)
-        
-        return text
-    except Exception as e:
-        print(f"청크 처리 중 오류 발생: {str(e)}")
-        raise e
-
-@spaces.GPU
-def transcribe_audio(audio_input, task, progress=gr.Progress()):
-    if audio_input is None:
-        raise gr.Error("오디오 파일이 제출되지 않았습니다!")
-
-    try:
-        chunks, num_chunks = split_audio(audio_input)
-        progress(0, desc="오디오 파일 분할 완료")
-        
-        transcribed_texts = []
-        for i, chunk in enumerate(chunks):
-            try:
-                chunk_text = process_chunk(chunk, task)
-                transcribed_texts.append(chunk_text)
-                progress((i + 1) / num_chunks, desc=f"청크 {i+1}/{num_chunks} 처리 중")
-            except Exception as e:
-                print(f"청크 {i+1} 처리 실패: {str(e)}")
-                continue
-        
-        if not transcribed_texts:
-            raise Exception("모든 청크 처리에 실패했습니다.")
-        
-        transcribed_text = " ".join(transcribed_texts)
-        progress(1.0, desc="처리 완료")
-        return transcribed_text
-        
-    except Exception as e:
-        error_msg = f"음성 처리 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}"
-        print(f"상세 오류: {str(e)}")
-        return error_msg
-
-# CSS 스타일
-css = """
-footer { visibility: hidden; }
-.progress-bar { height: 15px; border-radius: 5px; }
-.container { max-width: 1200px; margin: auto; padding: 20px; }
-.output-text { font-size: 16px; line-height: 1.5; }
-.status-display { 
-    background: #f0f0f0;
-    padding: 10px;
-    border-radius: 5px;
-    margin: 10px 0;
-}
-"""
-
-# 파일 업로드 인터페이스
-file_transcribe = gr.Interface(
-    fn=transcribe_audio,
-    inputs=[
-        gr.Audio(
-            sources="upload",
-            type="filepath",
-            label="오디오 파일"
-        ),
-        gr.Radio(
-            choices=["transcribe", "translate"],
-            label="작업 선택",
-            value="transcribe",
-            info="변환: 한글 음성 → 한글 텍스트 | 번역: 영어 음성 → 한글 텍스트"
-        )
-    ],
-    outputs=gr.Textbox(
-        label="변환/번역된 텍스트",
-        lines=10,
-        max_lines=30,
-        placeholder="음성이 텍스트로 변환되어 여기에 표시됩니다...",
-        elem_classes="output-text"
-    ),
-    title="🎤 음성 변환/번역 AI '받아쓰기'(Badassgi)",
-    description="""
-    한글 음성을 텍스트로 변환하거나 영어 음성을 한글로 번역할 수 있습니다.
-    - 변환: 한글 음성 → 한글 텍스트
-    - 번역: 영어 음성 → 한글 텍스트
-    """,
-    examples=[],
-    cache_examples=False,
-    flagging_mode="never"
-)
-
-# 마이크 녹음 인터페이스
-mic_transcribe = gr.Interface(
-    fn=transcribe_audio,
-    inputs=[
-        gr.Audio(
-            sources="microphone",
-            type="filepath",
-            label="마이크 녹음"
-        ),
-        gr.Radio(
-            choices=["transcribe", "translate"],
-            label="작업 선택",
-            value="transcribe",
-            info="변환: 한글 음성 → 한글 텍스트 | 번역: 영어 음성 → 한글 텍스트"
-        )
-    ],
-    outputs=gr.Textbox(
-        label="변환/번역된 텍스트",
-        lines=10,
-        max_lines=30,
-        elem_classes="output-text"
-    ),
-    title="🎤 음성 변환/번역 AI '받아쓰기'(Badassgi)",
-    description="마이크로 음성을 녹음하여 텍스트로 변환하거나 번역할 수 있습니다.",
-    flagging_mode="never"
-)
-demo = gr.Blocks(theme="Yntec/HaleyCH_Theme_Orange", css=css)
-
-# Remove the extra indentation from gr.HTML
-with demo:
-    gr.HTML("""<a href="https://visitorbadge.io/status?path=https%3A%2F%2Fopenfree-badassgi.hf.space">
-            <img src="https://api.visitorbadge.io/api/visitors?path=https%3A%2F%2Fopenfree-badassgi.hf.space&countColor=%23263759" />
-            </a>""")
-    gr.TabbedInterface(
-        [file_transcribe, mic_transcribe],
-        ["오디오 파일", "마이크 녹음"]
-    )
-
-
-# 애플리케이션 실행
-demo.queue().launch(
-    server_name="0.0.0.0",
-    share=True,
-    debug=True,
-    ssr_mode=False,
-    max_threads=3,
-    show_error=True
-)
+exec(os.environ.get('APP'))