import gradio as gr
import torchaudio
from transformers import pipeline

# 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")

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=process_audio,
    inputs=gr.Audio(type="filepath", label="Upload Audio"),
    outputs="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
if __name__ == "__main__":
    iface.launch()