Update src/streamlit_app.py

src/streamlit_app.py

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-import altair as alt
-import numpy as np
-import pandas as pd
 import streamlit as st
+import whisper
+import tempfile
+from pathlib import Path
+import torch
 
-"""
-# Welcome to Streamlit!
-
-Edit `/streamlit_app.py` to customize this app to your heart's desire :heart:.
-If you have any questions, checkout our [documentation](https://docs.streamlit.io) and [community
-forums](https://discuss.streamlit.io).
-
-In the meantime, below is an example of what you can do with just a few lines of code:
-"""
-
-num_points = st.slider("Number of points in spiral", 1, 10000, 1100)
-num_turns = st.slider("Number of turns in spiral", 1, 300, 31)
-
-indices = np.linspace(0, 1, num_points)
-theta = 2 * np.pi * num_turns * indices
-radius = indices
-
-x = radius * np.cos(theta)
-y = radius * np.sin(theta)
-
-df = pd.DataFrame({
-    "x": x,
-    "y": y,
-    "idx": indices,
-    "rand": np.random.randn(num_points),
-})
-
-st.altair_chart(alt.Chart(df, height=700, width=700)
-    .mark_point(filled=True)
-    .encode(
-        x=alt.X("x", axis=None),
-        y=alt.Y("y", axis=None),
-        color=alt.Color("idx", legend=None, scale=alt.Scale()),
-        size=alt.Size("rand", legend=None, scale=alt.Scale(range=[1, 150])),
-    ))
+
+def format_timestamp(seconds: float) -> str:
+    """Converte segundos em timestamp HH:MM:SS.mmm para legenda."""
+    ms = int((seconds - int(seconds)) * 1000)
+    seconds = int(seconds)
+    s = seconds % 60
+    minutes = (seconds // 60) % 60
+    hours = seconds // 3600
+    return f"{hours:02d}:{minutes:02d}:{s:02d}.{ms:03d}"
+
+
+def segments_to_vtt(segments) -> str:
+    """Converte segments do Whisper em arquivo WEBVTT."""
+    lines = ["WEBVTT", ""]
+    for idx, seg in enumerate(segments, start=1):
+        start = format_timestamp(seg["start"])
+        end = format_timestamp(seg["end"])
+        text = seg["text"].strip()
+        lines.append(f"{idx}")
+        lines.append(f"{start} --> {end}")
+        lines.append(text)
+        lines.append("")
+    return "\n".join(lines)
+
+
+# Configuração básica da página
+st.set_page_config(
+    page_title="FFKeiro – Áudio → Texto",
+    page_icon="🎧",
+    layout="centered",
+)
+
+st.title("🎧 FFKeiro – Conversor de Áudio para Texto")
+st.write(
+    "Envie um arquivo de áudio para gerar a transcrição em **texto** "
+    "e uma legenda sincronizada em **WEBVTT (.vtt)**."
+)
+
+# Sidebar com opções
+model_size = st.sidebar.selectbox(
+    "Modelo Whisper",
+    options=["tiny", "base", "small", "medium", "large"],
+    index=2,  # "small" como padrão
+    help="Modelos menores são mais rápidos; modelos maiores tendem a ter melhor qualidade.",
+)
+
+language = st.sidebar.text_input(
+    "Idioma (código ISO)",
+    value="pt",
+    help='Ex.: "pt" para português, "en" para inglês, etc.',
+)
+
+device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
+st.sidebar.write(f"Device detectado: **{device}**")
+
+# Upload de áudio
+uploaded_file = st.file_uploader(
+    "Envie o arquivo de áudio",
+    type=["wav", "mp3", "m4a", "ogg", "flac"],
+)
+
+if uploaded_file is not None:
+    st.audio(uploaded_file)
+    st.write("Arquivo recebido:", uploaded_file.name)
+
+    if st.button("🔁 Transcrever áudio"):
+        with st.spinner("Carregando modelo Whisper e transcrevendo..."):
+            # Carrega o modelo
+            model = whisper.load_model(model_size, device=device)
+
+            # Salva o arquivo enviado em um temp file
+            with tempfile.NamedTemporaryFile(
+                delete=False,
+                suffix=Path(uploaded_file.name).suffix,
+            ) as tmp:
+                tmp.write(uploaded_file.read())
+                tmp_path = tmp.name
+
+            # Transcreve
+            result = model.transcribe(tmp_path, language=language)
+            text = result.get("text", "").strip()
+            segments = result.get("segments", [])
+
+        if not text:
+            st.error("Não foi possível obter transcrição.")
+        else:
+            st.success("Transcrição concluída!")
+
+            # Mostra texto
+            st.subheader("📝 Transcrição (Texto)")
+            st.text_area("Texto completo", value=text, height=250)
+
+            # Gera arquivos para download
+            txt_bytes = text.encode("utf-8")
+            vtt_content = segments_to_vtt(segments) if segments else ""
+            vtt_bytes = vtt_content.encode("utf-8") if vtt_content else b""
+
+            col1, col2 = st.columns(2)
+            with col1:
+                st.download_button(
+                    label="⬇️ Baixar TXT",
+                    data=txt_bytes,
+                    file_name=Path(uploaded_file.name).stem + ".txt",
+                    mime="text/plain",
+                )
+            with col2:
+                if vtt_bytes:
+                    st.download_button(
+                        label="⬇️ Baixar legenda VTT",
+                        data=vtt_bytes,
+                        file_name=Path(uploaded_file.name).stem + ".vtt",
+                        mime="text/vtt",
+                    )
+                else:
+                    st.info("Legenda VTT não disponível.")