app.py

## อันนี้อันจริง ใช้ huggingface
import os
from zipfile import ZipFile
from gtts import gTTS
import gradio as gr
import pandas as pd
from google.colab import files
import shutil

def generate_text(file, room):
    # อ่าน file excel
    data = pd.read_excel(file.name)  #(file.name)
    # เลือก column ที่มีชื่อ
    names = data[data.columns[3]].dropna().tolist()
    names_only = names[1:]   
    # สร้าง dict ไว้เก็บ
    names_dict = {}
    # รันชื่อ ลำดับเก็บใน dict
    for index, name in enumerate(names_only, start=1):
      names_dict[index] = name
    #สร้างเสียง
      if room == "counter พยาบาล":
        tts = gTTS(text= "เรียนเชิญ " + name + " ติดต่อบริเวณ counter พยาบาลค่ะ", lang='th')
      else:
        tts = gTTS(text= "เรียนเชิญ " + name + " ที่ห้องตรวจหมายเลข " + room + " ค่ะ", lang='th')
      tts.save(name + '.mp3')
    #ทำตาราง output แรก
    df = pd.DataFrame.from_dict(names_dict, orient='index')
    df.columns = ['name']
    df['index'] = range(1, len(df) + 1)
    df = df[['index', 'name']]
    return df

def tts(df, select_name):
    namefromtable = df['name'].tolist()[int(select_name) - 1]
    file_select = namefromtable + ".mp3"
    with open(file_select) as fp:
      return namefromtable, fp.name

with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown(
    """
    # OrthoPatientCall: Orthopedic Patient Name Calling System
    โปรแกรมเรียกชื่อคนไข้หน้าห้องสำหรับห้องตรวจ
    """)
    with gr.Row():
        with gr.Column():
            seed = gr.File(label="Input file excel (.xlsx)")
            room = gr.Radio(["1", "2", "3", "4", "5", "6","counter พยาบาล"], label="Doctor Room No.")
            btn = gr.Button("Generate Name List")
            gr.Markdown("ใส่เฉพาะเลขลำดับ ของชื่อผู้ป่วยที่ต้องการเรียก")
            select_name = gr.Number(label="Select number of patient's name")
            btn2 = gr.Button("Generate Voice")
            voice_name = gr.Textbox(label = "ชื่อผู้ป่วยที่เลือก")
            voice = gr.Audio(label = 'เรียกชื่อผู้ป่วย')
            
        with gr.Column():
            df_name = gr.DataFrame(label="Extracted name for selection speak", col_count=2)
        btn.click(generate_text, inputs=[seed,room], outputs=[df_name])
        btn2.click(tts, inputs=[df_name,select_name], outputs = [voice_name,voice])

            
if __name__ == "__main__":
    demo.launch()