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app.py

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+import gradio as gr
+from transformers import pipeline
+import scipy
+import tempfile
+
+# Charger le pipeline text-to-speech avec le modèle suno/bark
+synthesiser = pipeline("text-to-speech", "suno/bark")
+
+def tts_infer(text):
+    # Générer l'audio à partir du texte
+    speech = synthesiser(text, forward_params={"do_sample": True})
+    # Sauvegarder l'audio dans un fichier temporaire WAV
+    with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".wav", delete=False) as fp:
+        scipy.io.wavfile.write(fp.name, rate=speech["sampling_rate"], data=speech["audio"])
+        audio_path = fp.name
+    return audio_path
+
+# Interface Gradio
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("# Text-to-Audio avec suno/bark 🐶\nEntrez un texte et écoutez le résultat !")
+    with gr.Row():
+        with gr.Column():
+            text_input = gr.Textbox(label="Texte à synthétiser", placeholder="Tapez votre texte ici...", lines=2)
+            run_btn = gr.Button("Générer l'audio")
+        with gr.Column():
+            audio_output = gr.Audio(label="Audio généré", type="filepath")
+    run_btn.click(fn=tts_infer, inputs=text_input, outputs=audio_output)
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()