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import gradio as gr | |
from transformers import VitsModel, AutoTokenizer | |
import torch | |
import scipy.io.wavfile | |
# Charger le modèle Vits | |
model = VitsModel.from_pretrained("joefox/tts_vits_ru_hf") | |
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("joefox/tts_vits_ru_hf") | |
def generate_audio(text): | |
# Prétraiter le texte | |
text = text.lower() | |
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt") | |
inputs['speaker_id'] = 3 | |
# Générer l'audio | |
with torch.no_grad(): | |
output = model(**inputs).waveform | |
# Enregistrer l'audio dans un fichier | |
scipy.io.wavfile.write("output.wav", rate=model.config.sampling_rate, data=output[0].cpu().numpy()) | |
return "output.wav" | |
# Créer une interface Gradio | |
iface = gr.Interface(fn=generate_audio, inputs="text", outputs="audio", title="Text to Speech (Vits)", description="Saisissez votre texte pour convertir en discours audio.") | |
iface.launch() | |