Merge remote-tracking branch 'upstream/master' into page_4to6_ui

modules/whisper_modules.py

@@ -62,7 +62,6 @@ def debate_in_sound(audio):
     return response
 
 
-
 def transcribe(audio):
     os.rename(audio, audio + '.wav')
     file = open(audio + '.wav', "rb")

vocal_app.py

@@ -140,11 +140,19 @@ def page1():
 #########################################################
 def page2():
     st.header("Choose Option")
-    st.selectbox("Choose your option", ["Total Debate", "Evaluation Only", "Analyzing Utterances"])
+    option_result = st.selectbox("Choose your option", ["Total Debate", "Evaluation Only", "Analyzing Utterances"])
+
+    # add controller
+    if option_result == "Total Debate":
+        page_control_func = page_2_3_controller
+    elif option_result == "Evaluation Only":
+        page_control_func = page_2_7_controller
+    elif option_result == "Analyzing Utterances":
+        page_control_func = page_2_8_controller
 
     if st.button(
         label='Submit all information',
-        on_click=page_2_3_controller
+        on_click=page_control_func
         ):
         st.write('Information submitted successfully.')
         
@@ -398,31 +406,70 @@ print(st.session_state)
 # Page5 - Total Debate Evaluation
 #########################################################
 def page5():
-    st.header('Debate Judgement')
-    # 유저와 봇의 대화 데이터가 세션에 남아있음
-    # st.session_state.debate_history
 
-    debate_themes = ['User-Bot', "User", "Bot"]
+    # st.tab
+    st.header('Total Debate Evaluation')
 
-    # 전체, 유저, 봇 세 가지 옵션 중에 선택
-    judgement_who = st.selectbox("Choose your debate theme", debate_themes)
+    tab1, tab2 = st.tabs(['Debate Judgement', 'Debate Analysis'])
 
-    if judgement_who == 'User-Bot':
-        debate_history = st.session_state.total_debate_history
-    elif judgement_who == 'User':
-        debate_history = st.session_state.user_debate_history
-    elif judgement_who == 'Bot':
-        debate_history = st.session_state.bot_debate_history
+    with tab1:
+        st.header("Debate Evaluation")
+        
+        debate_themes = ['User-Bot', "User", "Bot"]
 
-    judgement_result = debate_judgement(debate_history)
+        # 전체, 유저, 봇 세 가지 옵션 중에 선택
+        judgement_who = st.selectbox("Choose your debate theme", debate_themes)
 
-    st.write("Debate Judgement Result")
-    st.write(judgement_result)
+        if judgement_who == 'User-Bot':
+            debate_history = st.session_state.total_debate_history
+        elif judgement_who == 'User':
+            debate_history = st.session_state.user_debate_history
+        elif judgement_who == 'Bot':
+            debate_history = st.session_state.bot_debate_history
 
-    st.button(
-        label='Move to Debate Dashboard',
-        on_click=page_5_6_controller
-        )
+        judgement_result = debate_judgement(debate_history)
+
+        st.write("Debate Judgement Result")
+        st.write(judgement_result)
+
+    with tab2:
+        st.header('Debate Analysis')
+
+        # 유저의 history를 기반으로 발화량, 빈출 단어, 발화 습관 세 가지를 분석
+        user_history = st.session_state.user_debate_history
+
+        # 1. 발화량: 총 단어, 평균 속도(단어/시간)를 평균 발화량 혹은 참고 지표와 비교해 제시
+
+        # 총 단어
+        # 텍스트를 단어로 분할합니다.
+        words = user_history.split()
+        # 각 단어의 빈도를 계산합니다.
+        total_word_count = Counter(words)
+        #total_word_count = len(user_history.split())
+        st.write("Total Word Count: ", total_word_count)
+
+        # 평균 속도(단어/시간)
+        user_debate_time = st.session_state.user_debate_time
+        average_word_per_time = total_word_count / user_debate_time # 시간 단위보고 나중에 수정하기
+        st.write("Average Word Per Time: ", average_word_per_time)
+
+        # 2. 빈출 단어: 반복해서 사용하는 단어 리스트
+        # 빈도가 높은 순서대로 단어를 정렬합니다.
+        most_common_words = total_word_count.most_common()
+        # 가장 빈도가 높은 10개의 단어를 출력합니다.
+        st.write("Most Common Words: ", most_common_words[:10])
+
+        # 3. 발화 습관: 불필요한 언어습관(아, 음)
+        # whisper preprocesser에서 주면
+        disfluency_word_list = ['eh', 'umm', 'ah', 'uh', 'er', 'erm', 'err']
+        # Count the disfluency words
+        disfluency_counts = {word: total_word_count[word] for word in disfluency_word_list}
+        st.write("Disfluency Counts: ", disfluency_counts)
+
+        # 유저와 봇의 대화 데이터가 세션에 남아있음
+        # st.session_state.debate_history
+
+    
 
 #########################################################
 # Page6
@@ -430,52 +477,77 @@ def page5():
 
 def page6():
 
-    st.header('Debate Analysis')
+    # 여기서 User의 과거 기록을 검색할 수 있게 해야 함
+    
+    # st.tab
+    st.header('Total Debate Evaluation')
 
-    # 유저의 history를 기반으로 발화량, 빈출 단어, 발화 습관 세 가지를 분석
-    user_history = st.session_state.user_debate_history
+    tab1, tab2 = st.tabs(['Debate Judgement', 'Debate Analysis'])
 
-    # 1. 발화량: 총 단어, 평��� 속도(단어/시간)를 평균 발화량 혹은 참고 지표와 비교해 제시
+    with tab1:
+        st.header("Debate Evaluation")
+        
+        debate_themes = ['User-Bot', "User", "Bot"]
 
-    # 총 단어
-    # 텍스트를 단어로 분할합니다.
-    words = user_history.split()
-    # 각 단어의 빈도를 계산합니다.
-    total_word_count = Counter(words)
-    #total_word_count = len(user_history.split())
+        # 전체, 유저, 봇 세 가지 옵션 중에 선택
+        judgement_who = st.selectbox("Choose your debate theme", debate_themes)
 
-    # 평균 속도(단어/시간)
-    user_debate_time = st.session_state.user_debate_time
-    average_word_per_time = total_word_count / user_debate_time # 시간 단위보고 나중에 수정하기
+        if judgement_who == 'User-Bot':
+            debate_history = st.session_state.total_debate_history
+        elif judgement_who == 'User':
+            debate_history = st.session_state.user_debate_history
+        elif judgement_who == 'Bot':
+            debate_history = st.session_state.bot_debate_history
 
-    # 2. 빈출 단어: 반복해서 사용하는 단어 리스트
-    # 빈도가 높은 순서대로 단어를 정렬합니다.
-    most_common_words = total_word_count.most_common()
-    # for word, count in most_common_words:
-    #     print(f"'{word}': {count}")
+        judgement_result = debate_judgement(debate_history)
 
-    # 3. 발화 습관: 불필요한 언어습관(아, 음)
-    # 불필요한 언어습관을 정규표현식으로 찾아내기
-    # whisper preprocesser에서 주면
-    disfluency_word_list = ['eh', 'umm', 'ah', 'uh', 'er', 'erm', 'err']
-    # Count the disfluency words
-    disfluency_counts = {word: total_word_count[word] for word in disfluency_word_list}
+        st.write("Debate Judgement Result")
+        st.write(judgement_result)
 
-    pass
+    with tab2:
+        st.header('Debate Analysis')
 
+        # 유저의 history를 기반으로 발화량, 빈출 단어, 발화 습관 세 가지를 분석
+        user_history = st.session_state.user_debate_history
 
-#########################################################
-# Page7
-#########################################################
-def page7():
-    pass
+        # 1. 발화량: 총 단어, 평균 속도(단어/시간)를 평균 발화량 혹은 참고 지표와 비교해 제시
 
+        # 총 단어
+        # 텍스트를 단어로 분할합니다.
+        words = user_history.split()
+        # 각 단어의 빈도를 계산합니다.
+        total_word_count = Counter(words)
+        #total_word_count = len(user_history.split())
+        st.write("Total Word Count: ", total_word_count)
 
-#########################################################
-# Page8
-#########################################################
-def page8():
-    pass
+        # 평균 속도(단어/시간)
+        user_debate_time = st.session_state.user_debate_time
+        average_word_per_time = total_word_count / user_debate_time # 시간 단위보고 나중에 수정하기
+        st.write("Average Word Per Time: ", average_word_per_time)
+
+        # 2. 빈출 단어: 반복해서 사용하는 단어 리스트
+        # 빈도가 높은 순서대로 단어를 정렬합니다.
+        most_common_words = total_word_count.most_common()
+        # 가장 빈도가 높은 10개의 단어를 출력합니다.
+        st.write("Most Common Words: ", most_common_words[:10])
+
+        # 3. 발화 습관: 불필요한 언어습관(아, 음)
+        # whisper preprocesser에서 주면
+        disfluency_word_list = ['eh', 'umm', 'ah', 'uh', 'er', 'erm', 'err']
+        # Count the disfluency words
+        disfluency_counts = {word: total_word_count[word] for word in disfluency_word_list}
+        st.write("Disfluency Counts: ", disfluency_counts)
+
+        # 유저와 봇의 대화 데이터가 세션에 남아있음
+        # st.session_state.debate_history
+
+
+    ############################################
+    # Visualization
+    ############################################
+
+    # 이전에 기록된 값이 있다면, 그래프를 그립니다.
+    # 이전에 기록된 값이 없다면, 그래프를 그리지 않습니다.
 
 
 
@@ -489,8 +561,6 @@ pages = {
     "Page 4": page4, # Evaluation Only
     "Page 5": page5, # Analyzing Utterances
     "Page 6": page6,
-    "Page 7": page7,
-    "Page 8": page8
 }
 
 selection = st.session_state.page