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import time
import torch
import numpy as np
import scipy.io.wavfile
from transformers import pipeline, set_seed
device = 0 if torch.cuda.is_available() else "cpu"
def goai_tts(texte):
"""
Pour un texte donné, donner le speech en Mooré correspondant
Paramètres
----------
texte: str
Le texte écrit.
Return
------
Un tuple contenant le taux d'échantillonnage et les données audio sous forme de tableau numpy.
"""
### assurer la reproductibilité
set_seed(2024)
start_time = time.time()
### charger le modèle TTS
model_id = "anyantudre/mms-tts-mos-V1"
synthesiser = pipeline("text-to-speech", model_id, device=device)
### inférence
speech = synthesiser(texte)
sample_rate = speech["sampling_rate"]
audio_data = np.array(speech["audio"][0], dtype=float)
print("Temps écoulé: ", int(time.time() - start_time), " secondes")
return sample_rate, audio_data |