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| from transformers import BlenderbotTokenizer, BlenderbotForConditionalGeneration, pipeline | |
| import gradio as gr | |
| from textblob import TextBlob as tb | |
| mname = "facebook/blenderbot-400M-distill" | |
| model = BlenderbotForConditionalGeneration.from_pretrained(mname) | |
| tokenizer = BlenderbotTokenizer.from_pretrained(mname) | |
| p = pipeline("automatic-speech-recognition", model = "facebook/wav2vec2-large-xlsr-53-spanish") | |
| def transcribe(audio): # Desde un mensaje de voz en español | |
| mensaje_voz = p(audio)["text"] | |
| blob = tb(mensaje_voz) | |
| MESSAGE = str(blob.translate(from_lang='es', to='en')) # Traduce el mensaje al inglés | |
| inputs = tokenizer(MESSAGE, return_tensors="pt") # Tokeniza el mensaje traducido | |
| reply_ids = model.generate(**inputs) | |
| response = tokenizer.batch_decode(reply_ids)[0] # Genera la respuesta (en inglés) | |
| blob_2 = tb(response) | |
| respuesta = str(blob_2.translate(from_lang='en', to='es'))[4:-5] # Traduce la respuesta al español | |
| return respuesta | |
| gr.Interface( | |
| fn=transcribe, | |
| inputs=[ | |
| gr.Audio(source="microphone", type="filepath") | |
| ], | |
| outputs=[ | |
| "textbox", | |
| ], | |
| live=True,).launch() |