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-# from speechbrain.inference.ASR import EncoderASR
-# import gradio as gr
+# # from speechbrain.inference.ASR import EncoderASR
+# # import gradio as gr
 
-# model = EncoderASR.from_hparams("speechbrain/asr-wav2vec2-dvoice-wolof")
+# # model = EncoderASR.from_hparams("speechbrain/asr-wav2vec2-dvoice-wolof")
 
-# def transcribe(audio):
-#   return model.transcribe_file(audio.name)
+# # def transcribe(audio):
+# #   return model.transcribe_file(audio.name)
 
 
-# demo = gr.Interface(fn=transcribe, inputs="file", outputs="text", 
-#                    title="Transcription automatique du wolof", 
-#              description="Ce modèle transcrit un fichier audio en wolof en texte en utilisant l'alphabet latin.",              
-#              input_label="Audio en wolof", 
-#              output_label="Transcription alphabet latin"
-#                    )
+# # demo = gr.Interface(fn=transcribe, inputs="file", outputs="text", 
+# #                    title="Transcription automatique du wolof", 
+# #              description="Ce modèle transcrit un fichier audio en wolof en texte en utilisant l'alphabet latin.",              
+# #              input_label="Audio en wolof", 
+# #              output_label="Transcription alphabet latin"
+# #                    )
 
-# demo.launch()
+# # demo.launch()
 
 
 from speechbrain.inference.ASR import EncoderASR
 import gradio as gr
 import numpy as np
 
+# Charger le modèle pré-entraîné
 model = EncoderASR.from_hparams("speechbrain/asr-wav2vec2-dvoice-wolof")
 
+# Définir la fonction de transcription
 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"]
+    # Utiliser le modèle pour transcrire l'audio
+    return model.transcribe({"sampling_rate": sr, "raw": y})["text"]
 
-
-demo = gr.Interface(
-    transcribe,
-    gr.Audio(sources=["microphone"]),
-    "text",
+# Créer l'interface Gradio avec le microphone et le téléchargement de fichier comme options d'entrée
+asrdemo = gr.Interface(
+    title="Transcription audio en wolof latin by Papa Sega",
+    fn=transcribe,
+    inputs=gr.Audio(sources=["microphone", "upload"]),
+    outputs="text",
 )
 
-demo.launch()
+# Lancer l'application Gradio
+asrdemo.launch()