Update app.py

app.py

@@ -1,31 +1,32 @@
 import gradio as gr
-import torch
+import torchaudio
 from transformers import pipeline
 
-# تحميل نموذج التعرف على الكلام
-def load_model():
-    if torch.cuda.is_available():
-        model = pipeline("automatic-speech-recognition", model="facebook/wav2vec2-base-960h", device=0)
-    else:
-        model = pipeline("automatic-speech-recognition", model="facebook/wav2vec2-base-960h", device=-1)
-    return model
+# تحميل نموذج تحويل الصوت إلى نص (ASR) ونموذج الترجمة
+asr_model = pipeline("automatic-speech-recognition", model="facebook/wav2vec2-large-xlsr-53-arabic")
+translation_model = pipeline("translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-ar-en")
 
-# تحديد نموذج التعرف على الكلام
-transcriber = load_model()
-
-def transcribe_audio(audio_path):
-    # تحويل الصوت إلى نص
-    result = transcriber(audio_path)
-    transcribed_text = result["text"]
-    return transcribed_text
+def process_audio(audio_path):
+    # تحويل الصوت إلى نص باللغة العربية
+    result = asr_model(audio_path)
+    arabic_text = result["text"]
+    
+    # ترجمة النص إلى الإنجليزية
+    translated_text = translation_model(arabic_text)[0]['translation_text']
+    
+    # هنا يجب عليك استخدام نموذج TTS يمكنه استنساخ الصوت. هذا مجرد مكان مؤقت.
+    # استخدام نموذج TTS مناسب لإنتاج الصوت.
+    # ولإدراج هذا، عليك تدريب نموذج TTS على بيانات صوتية لمغني معين.
+    
+    return translated_text  # قم بإرجاع النص المترجم
 
 # إعداد واجهة Gradio
 iface = gr.Interface(
-    fn=transcribe_audio,
+    fn=process_audio,
     inputs=gr.Audio(type="filepath", label="Upload Audio"),
     outputs="text",
-    title="Speech to Text Transcription",
-    description="Upload an audio file to transcribe it into text."
+    title="Arabic to English Speech Translation with Voice Cloning",
+    description="Upload an Arabic audio file to translate it to English while maintaining the singer's voice."
 )
 
 # تشغيل واجهة المستخدم