import gradio as gr
from transformers import pipeline
import numpy as np

transcriber = pipeline("automatic-speech-recognition", model="jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-arabic")

def transcribe(audio):
    sr, y = audio
    y = y.astype(np.float32)
    y /= np.max(np.abs(y))

    return transcriber({"sampling_rate": sr, "raw": y})["text"]


demo = gr.Interface(
    transcribe,
    gr.Audio(sources=["microphone"]),
    "text", title="S2T: Transcription automatique de l'arabe en text by Papa Séga", 
    description="Utilisez le microphone pour parler en arabe, puis appuyez sur le bouton stop et Submit"
)

demo.launch(show_error=True, share=True)