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# importer gradio
import gradio as gr
from transformers import pipeline
# Importer nemo.collections.asr
import nemo.collections.asr as nemo_asr
# Instancier le modèle
asr_canary = nemo_asr.models.ASRModel.from_pretrained("nvidia/canary-1b-flash")
# Instanstier le modèle
asr_whisper = pipeline("automatic-speech-recognition", model="openai/whisper-small")
# Fonction de transcription whisper
def transcrire1(fpath):
output = asr_whisper(fpath)
return output["text"]
# Fonction de transcription canary-1b-flash
def transcrire2(fpath, source_lang, target_lang):
transcriptions = asr_canary.transcribe([fpath],
source_lang = source_lang, target_lang = target_lang)
text = transcriptions[0].text
return text
# Créer les blocs
demo = gr.Blocks(theme='JohnSmith9982/small_and_pretty')
# Créer un interface ASR whisper avec un microphone
mic_transcrire = gr.Interface(
fn=transcrire1,
inputs=gr.Audio(sources="microphone",
type="filepath"),
cache_examples=True,
outputs=gr.Textbox(label="Transcription",
lines=3),
title = 'Transcrire par microphone - Whisper')
# Créer un interface ASR whisper par audio
fich_transcrire = gr.Interface(
fn=transcrire1,
inputs=gr.Audio(sources="upload",
type="filepath"),
outputs=gr.Textbox(label="Transcription",
lines=3),
title = 'Transcrire un fichier audio - Whisper'
)
# Créer un interface ASR canary avec un microphone
mic_transcrire1 = gr.Interface(
fn=transcrire2,
inputs=[gr.Audio(sources="microphone",type="filepath"),
gr.Dropdown(choices = ['fr', 'en'], label ='Source languge'),
gr.Dropdown(choices = ['fr', 'en'], label = 'Target language')],
cache_examples=True,
outputs=gr.Textbox(label="Transcription",
lines=3),
title = 'Transcrire par microphone - Canary')
# Créer un interface ASR canary par audio
fich_transcrire1 = gr.Interface(
fn=transcrire2,
inputs=[gr.Audio(sources="upload",type="filepath"),
gr.Dropdown(choices = ['fr', 'en'], label ='Source languge'),
gr.Dropdown(choices = ['fr', 'en'], label ='Target language')],
outputs=gr.Textbox(label="Transcription",
lines=3),
title= 'Transcrire un fichier audio - Canary'
)
# Faire un tabbed des interfaces sur demo
with demo:
gr.TabbedInterface(
[mic_transcrire,
fich_transcrire,
mic_transcrire1,
fich_transcrire1],
["Transcrire Microphone",
"Transcrire Audio",
"Transcrire Microphone",
"Transcrire Audio"],
)
demo.launch()
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