Update app/safety_check.py

app/safety_check.py

@@ -37,6 +37,7 @@ blip_model = BlipForConditionalGeneration.from_pretrained("Salesforce/blip-image
 
 ###############################################
 # Hàm chuyển giọng nói thành văn bản
+# Hàm chuyển giọng nói thành văn bản
 def transcribe_and_check(audio):
     if audio is None:
         return "❌ Không có dữ liệu âm thanh", "", ""
@@ -50,7 +51,36 @@ def transcribe_and_check(audio):
     with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".wav", delete=False) as tmp:
         scipy.io.wavfile.write(tmp.name, sr, data)
         result = asr_model.transcribe(tmp.name)
- 
+    
+    text = result["text"]
+    safe, info = is_prompt_safe(text)
+    if not safe:
+        log_prompt(text, info, False, "")
+        return f"🚨 Prompt không an toàn! Phát hiện: {', '.join(info)}", text, ""
+    
+    response = generate_response(text)
+    log_prompt(text, "OK", True, response)
+    return "✅ Prompt an toàn", text, response
+# Hàm chuyển đổi giọng nói thành văn bản
+def speech_to_text():
+    recognizer = sr.Recognizer()
+    
+    with sr.Microphone() as source:
+        print("Đang nghe... Hãy nói điều gì đó")
+        recognizer.adjust_for_ambient_noise(source)
+        audio = recognizer.listen(source)
+    
+    try:
+        print("Đang xử lý...")
+        text = recognizer.recognize_google(audio, language="vi-VN")
+        print(f"Bạn đã nói: {text}")
+        return text
+    except sr.UnknownValueError:
+        print("Không nhận dạng được giọng nói")
+        return ""
+    except sr.RequestError as e:
+        print(f"Lỗi kết nối đến dịch vụ nhận diện giọng nói: {e}")
+        return ""
 # Hàm chính thực hiện quy trình: speech -> text -> toxic detection
 def detect_toxic_speech():
     text = speech_to_text()