import gradio as gr
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("automatic-speech-recognition", "facebook/wav2vec2-base-960h")

dictionary = {' ': '/', 
	"'": '.----.', 
	'0': '-----', 
	'1': '.----', 
	'2': '..---', 
	'3': '...--', 
	'4': '....-', 
	'5': '.....', 
	'6': '-....', 
	'7': '--...', 
	'8': '---..', 
	'9': '----.', 
	'?': '..--..', 
	'A': '.-', 
	'B': '-...', 
	'C': '-.-.', 
	'D': '-..', 
	'E': '.', 
	'F': '..-.', 
	'G': '--.', 
	'H': '....', 
	'I': '..', 
	'J': '.---', 
	'K': '-.-', 
	'L': '.-..', 
	'M': '--', 
	'N': '-.', 
	'O': '---', 
	'P': '.--.', 
	'Q': '--.-', 
	'R': '.-.', 
	'S': '...', 
	'T': '-', 
	'U': '..-', 
	'V': '...-', 
	'W': '.--', 
	'X': '-..-', 
	'Y': '-.--', 
	'Z': '--..', 
}


def asr(speech):
  transcript = pipe(speech)['text']
  morseCode = ""
  for character in transcript:
    morseCode += dictionary[character] + " "
  return morseCode
  
gr.Interface(fn=asr,
             inputs = gr.inputs.Audio(source="upload", type="filepath", label="Upload your audio file here"),
             outputs = gr.outputs.Textbox(type="str",label="Output Text"),
             ).launch()