Create asr_comparison.py

asr_comparison.py

@@ -0,0 +1,42 @@
+import gradio as gr
+
+# تعريف النماذج
+models = {
+    "Whisper Small": "openai/whisper-small.en",
+    "Wav2Vec2": "facebook/wav2vec2-base-960h"
+}
+
+# تحميل النماذج
+whisper = gr.Interface.load(f"huggingface/{models['Whisper Small']}")
+wav2vec = gr.Interface.load(f"huggingface/{models['Wav2Vec2']}")
+
+# دالة للمقارنة
+def transcribe_with_all(audio_path):
+    whisper_result = whisper(audio_path)
+    wav2vec_result = wav2vec(audio_path)
+    return whisper_result, wav2vec_result
+
+# واجهة Gradio
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("# مقارنة بين نماذج التعرف على الصوت")
+    gr.Markdown("قارن بين نموذج Whisper و Wav2Vec2")
+
+    audio_input = gr.Audio(type="filepath", label="ملف صوتي")
+
+    transcribe_btn = gr.Button("تحويل النص")
+
+    with gr.Row():
+        with gr.Column():
+            gr.Markdown("### Whisper Small (OpenAI)")
+            whisper_output = gr.Textbox(label="نتيجة Whisper")
+        with gr.Column():
+            gr.Markdown("### Wav2Vec2 (Facebook)")
+            wav2vec_output = gr.Textbox(label="نتيجة Wav2Vec2")
+
+    transcribe_btn.click(
+        fn=transcribe_with_all,
+        inputs=audio_input,
+        outputs=[whisper_output, wav2vec_output]
+    )
+
+demo.launch()