Create app.py

app.py

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+import gradio as gr
+from transformers import AutoModelForSpeechSeq2Seq, AutoProcessor
+import torch
+import scipy.io.wavfile
+
+# Charger le modèle et le processeur
+model_name = "2Noise/ChatTTS"
+processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_name)
+model = AutoModelForSpeechSeq2Seq.from_pretrained(model_name).to("cpu")
+
+def text_to_speech(text):
+    # Préparer le texte
+    inputs = processor(text, return_tensors="pt")
+    
+    # Générer l'audio
+    with torch.no_grad():
+        outputs = model.generate(inputs.input_ids)
+    
+    # Convertir en signal audio
+    audio = processor.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)[0]
+    
+    # Sauvegarder en fichier WAV
+    output_path = "output.wav"
+    scipy.io.wavfile.write(output_path, 22050, audio)
+    
+    return output_path
+
+# Créer l'interface Gradio
+interface = gr.Interface(
+    fn=text_to_speech,
+    inputs=gr.Textbox(label="Entrez votre texte ici"),
+    outputs=gr.Audio(type="filepath"),
+    title="ChatTTS - Générateur de Voix",
+    description="Ce modèle convertit votre texte en voix synthétique."
+)
+
+# Lancer l'application
+interface.launch()