from gradio_client import Client def get_wav(text,name_model="wasmdashai/vits-ar-sa-huba-v2"): client = Client("wasmdashai/wasmdashai-vits-ar-sa-huba") result = client.predict( text=text, name_model=name_model, api_name="/predict" ) return result def t2t(text): client_ai = Client("wasmdashai/wasm-speeker-sa") result = client_ai.predict( text=text, api_name="/t2t" ) return result def modelspeech(text,name_model): return get_wav(text,name_model) def modelspeech_ai(text,name_model): text=t2t(text) return modelspeech(text,name_model) import gradio as gr # دالة الصفحة الرئيسية def home_page(): return """

مرحباً بك في Wasm-Speeker

Wasm-Speeker هو إطار متقدم يعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي لتوليد الكلام من النصوص. تعتمد جميع النماذج على بنية VITS، التي تتيح توليد موجات صوتية واقعية بناءً على المدخلات النصية. النماذج تحتوي على محولات لتحليل النص وتوليد الكلام بناءً على خصائص الصوت المحلية لكل لهجة.

مرحباً بك في Wasm-Speeker

Wasm-Speeker هو إطار متقدم يعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي لتوليد الكلام من النصوص.

تعتمد جميع النماذج على بنية VITS، التي تتيح توليد موجات صوتية واقعية بناءً على المدخلات النصية.

النماذج تحتوي على محولات لتحليل النص وتوليد الكلام بناءً على خصائص الصوت المحلية لكل لهجة.

مميزات Wasm-Speeker:

Bootstrap Themes

Responsive left-aligned hero with image

Quickly design and customize responsive mobile-first sites with Bootstrap, the world’s most popular front-end open source toolkit, featuring Sass variables and mixins, responsive grid system, extensive prebuilt components, and powerful JavaScript plugins.

Border hero with cropped image and shadows

Quickly design and customize responsive mobile-first sites with Bootstrap, the world’s most popular front-end open source toolkit, featuring Sass variables and mixins, responsive grid system, extensive prebuilt components, and powerful JavaScript plugins.

Dark mode hero

Quickly design and customize responsive mobile-first sites with Bootstrap, the world’s most popular front-end open source toolkit, featuring Sass variables and mixins, responsive grid system, extensive prebuilt components, and powerful JavaScript plugins.

""" # دالة صفحة "Chat AI" def chat_ai_service(): return """

خدمة Chat AI

خدمة تفاعلية تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة لتوليد ردود طبيعية وسلسة على الرسائل.

تتميز هذه الخدمة بالقدرة على فهم اللهجة السعودية واستخدامها في الردود.

مزايا الخدمة:

""" # دالة صفحة "خدمات الرد بالصوت السعودي" def saudi_voice_service(): return """

خدمة الرد بالصوت السعودي

توليد أصوات واقعية باللهجة السعودية.

الخدمة مثالية لتطبيقات مثل المساعدات الصوتية أو الردود التفاعلية بالصوت.

""" # دالة صفحة "تحويل النص إلى اللهجة السعودية" def text_to_najdi_service(): return """

تحويل النص من العربية إلى اللهجة السعودية

هذه الخدمة تقوم بتحويل النصوص القياسية المكتوبة باللغة العربية إلى اللهجة السعودية، مما يجعلها مثالية لتطبيقات مثل المساعدات الصوتية أو الأنظمة التعليمية.

""" choices=[ "wasmdashai/vits-ar-sa-huba", "wasmdashai/vits-ar-sa-ms", "wasmdashai/vtk", "wasmdashai/mak", "wasmdashai/vits-ar-sa-huba-v1", "wasmdashai/vits-ar-sa-huba-v2", "wasmdashai/vits-ar-sa-A", ] # إنشاء واجهة Gradio مع إضافة الـ Bootstrap و CSS مخصص لتبويبات RTL with gr.Blocks() as demo: # إضافة Bootstrap في الـ head gr.HTML(""" Wasm-Speeker """) # العنوان الرئيسي gr.Markdown("# Wasm-Speeker: إطار الذكاء الاصطناعي لتوليد الكلام") # عرض الصورة الترحيبية gr.Image("9588e6d4-9959-4cfc-9697-fc9b996fcd97.jpeg", label="Wasm-Speeker") # إضافة CSS لجعل التبويبات RTL gr.HTML(""" """) # تبويبات الصفحات with gr.Tabs(): # صفحة رئيسية with gr.TabItem("الصفحة الرئيسية"): gr.HTML(home_page()) # صفحة خدمة Chat AI with gr.TabItem("Chat AI"): gr.HTML(chat_ai_service()) text_input = gr.Textbox(label="الرسالة") model_choices = gr.Dropdown( choices=choices, label="اختر النموذج", value="wasmdashai/vits-ar-sa-huba-v2", ) btn_submit=gr.Button("تحويل النص") audio_output = gr.Audio(label="القصة") btn_submit.click(modelspeech_ai, inputs=[text_input,model_choices], outputs=[audio_output]) # صفحة خدمة الرد بالصوت السعودي with gr.TabItem("ChatBot"): gr.HTML(saudi_voice_service()) # صفحة خدمة تحويل النص إلى اللهجة السعودية with gr.TabItem("T2T"): gr.HTML(text_to_najdi_service()) text_input = gr.Textbox(label="الرسالة") btn_submit=gr.Button("تحويل النص") text_output = gr.Textbox(label="القصة") btn_submit.click(t2t, inputs=[text_input], outputs=[text_output]) # تشغيل الموقع demo.launch( )