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app.py

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+import os
+import zipfile
+from tqdm import tqdm
+from faster_whisper import WhisperModel
+from datetime import timedelta
+import srt
+from transformers import pipeline
+import torch
+import gradio as gr
+
+OUTPUT_DIR = "outputs"
+LEGENDAS_DIR = os.path.join(OUTPUT_DIR, "legendas")
+os.makedirs(LEGENDAS_DIR, exist_ok=True)
+
+IDIOMAS = {
+    "Alemão": "de", "Cebuano": "ceb", "Chinês": "zh", "Coreano": "ko",
+    "Espanhol": "es", "Francês": "fr", "Inglês": "en", "Italiano": "it",
+    "Japonês": "ja", "Português": "pt", "Russo": "ru", "Tagalog": "tl"
+}
+
+print("Carregando modelos de IA...")
+try:
+    MODELO_WHISPER = "medium"
+    device = "cpu"
+    compute_type = "int8"
+    model_whisper = WhisperModel(MODELO_WHISPER, device=device, compute_type=compute_type)
+    model_translator = pipeline("translation", model="facebook/m2m100_418M")
+    print("Modelos carregados com sucesso!")
+except Exception as e:
+    print(f"Erro ao carregar os modelos: {e}")
+    model_whisper = None
+    model_translator = None
+
+def gerar_legenda_interface(arquivos_path, idioma_origem, idioma_destino, progresso=gr.Progress(track_tqdm=True)):
+    if not arquivos_path: raise gr.Error("Por favor, envie pelo menos um arquivo.")
+    if not idioma_origem or not idioma_destino: raise gr.Error("Por favor, selecione os idiomas.")
+
+    lang_origem_code = IDIOMAS[idioma_origem]
+    lang_destino_code = IDIOMAS[idioma_destino]
+    
+    if os.path.exists(LEGENDAS_DIR):
+        for f in os.listdir(LEGENDAS_DIR): os.remove(os.path.join(LEGENDAS_DIR, f))
+
+    for caminho_video in tqdm(arquivos_path, desc="Processando arquivos"):
+        nome_base = os.path.splitext(os.path.basename(caminho_video))[0]
+        segmentos, _ = model_whisper.transcribe(caminho_video, language=lang_origem_code, beam_size=5, log_progress=False)
+        
+        segmentos_lista = list(segmentos)
+        textos_originais = [seg.text.strip() for seg in segmentos_lista]
+
+        if lang_origem_code != lang_destino_code:
+            textos_finais = model_translator(textos_originais, src_lang=lang_origem_code, tgt_lang=lang_destino_code)
+            textos_finais = [t['translation_text'] for t in textos_finais]
+        else: textos_finais = textos_originais
+
+        legendas = []
+        for i, seg in enumerate(segmentos_lista):
+            legendas.append(srt.Subtitle(index=i+1, start=timedelta(seconds=seg.start), end=timedelta(seconds=seg.end), content=textos_finais[i]))
+
+        nome_srt = f"{nome_base}_{lang_destino_code}.srt"
+        caminho_srt = os.path.join(LEGENDAS_DIR, nome_srt)
+        with open(caminho_srt, "w", encoding="utf-8") as f: f.write(srt.compose(legendas))
+
+    zip_path = os.path.join(OUTPUT_DIR, "legendas_geradas.zip")
+    with zipfile.ZipFile(zip_path, 'w') as zipf:
+        for file in os.listdir(LEGENDAS_DIR): zipf.write(os.path.join(LEGENDAS_DIR, file), arcname=file)
+    return zip_path
+
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Default(), title="Gerador de Legendas") as interface:
+    gr.Markdown("# 🎬 Gerador Automático de Legendas e Traduções")
+    with gr.Row():
+        with gr.Column(scale=1):
+            input_arquivos = gr.File(label="1. Envie seus arquivos de vídeo ou áudio", file_count="multiple", type="filepath")
+            input_idioma_origem = gr.Dropdown(choices=sorted(list(IDIOMAS.keys())), label="2. Idioma original do áudio", value="Inglês")
+            input_idioma_destino = gr.Dropdown(choices=sorted(list(IDIOMAS.keys())), label="3. Idioma desejado para a legenda", value="Português")
+            botao_gerar = gr.Button("✨ Gerar Legendas!", variant="primary")
+        with gr.Column(scale=1):
+            output_legenda = gr.File(label="Resultado para Download (Arquivo .ZIP)", interactive=False)
+    botao_gerar.click(fn=gerar_legenda_interface, inputs=[input_arquivos, input_idioma_origem, input_idioma_destino], outputs=[output_legenda])
+
+interface.launch()

requeriments.txt

@@ -0,0 +1,8 @@
+gradio
+ctranslate2
+faster-whisper
+torch
+transformers
+sentencepiece
+srt
+tqdm