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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(texto): # Desde un mensaje en español
mensaje_voz = texto
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
def chatbot(input, history=[]):
output = transcribe(input)
history.append((input, output))
return history, history
gr.Interface(
fn=chatbot,
inputs=[
"text",'state'
],
outputs=[
"chatbot",'state',
]
).launch() |