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File size: 18,280 Bytes
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import streamlit as st
from openai import OpenAI
from os import getenv
from audiorecorder import audiorecorder
import tempfile
import base64
from pydub import AudioSegment
import os
import io
# Configuration du client OpenAI avec la clé API
client = OpenAI(api_key=getenv("OPENAI_API_KEY"))
# Fonction pour lire et retourner le contenu de fichiers textes
def lire_fichier(nom_fichier):
try:
with open(nom_fichier, 'r', encoding='utf-8') as fichier:
contenu = fichier.read()
return contenu
except FileNotFoundError:
return f"Erreur : Le fichier '{nom_fichier}' n'a pas été trouvé."
except Exception as e:
return f"Une erreur s'est produite lors de la lecture du fichier : {str(e)}"
# Fonction pour diviser un fichier audio en segments de 25 Mo ou moins
def split_audio(audio_file, max_size_mb=25):
audio = AudioSegment.from_wav(audio_file)
duration_ms = len(audio)
segment_duration_ms = int((max_size_mb * 1024 * 1024 * 8) / (audio.frame_rate * audio.sample_width * audio.channels))
segments = []
for start in range(0, duration_ms, segment_duration_ms):
end = min(start + segment_duration_ms, duration_ms)
segment = audio[start:end]
with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".wav") as temp_segment:
segment.export(temp_segment.name, format="wav")
segments.append(temp_segment.name)
return segments
# Fonction modifiée pour transcrire l'audio en texte
def transcribe_audio(audio_file, language=None):
max_size_mb = 25
file_size_mb = os.path.getsize(audio_file.name) / (1024 * 1024)
if file_size_mb > max_size_mb:
segments = split_audio(audio_file.name, max_size_mb)
full_transcript = ""
for segment in segments:
with open(segment, "rb") as audio_segment:
transcript = client.audio.transcriptions.create(
model="whisper-1",
file=audio_segment,
language=language
)
full_transcript += transcript.text + " "
os.unlink(segment) # Supprimer le fichier temporaire
return full_transcript.strip()
else:
with open(audio_file.name, "rb") as audio_file:
transcript = client.audio.transcriptions.create(
model="whisper-1",
file=audio_file,
language=language
)
return transcript.text
# Fonction pour détecter la langue d'un texte donné
def language_detection(input_text, temperature=0.01):
system_prompt = "".join([
"Je souhaite que vous agissiez en tant que fonction linguistique.",
"Je m'exprimerai dans n'importe quelle langue, et vous en détecterez la langue.",
"Vous fournirez le résultat de votre détection au format ISO-639-1.",
"Votre réponse doit représenter l'argument `language` et contenir seulement sa valeur de type chaîne de caractères.",
"La langue de l'audio d'entrée. Fournir la langue d'entrée au format ISO-639-1 améliorera la précision et la latence."
])
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
temperature=temperature,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_prompt
},
{
"role": "user",
"content": f"{input_text}"
}
]
)
return response.choices[0].message.content
def get_duration_pydub(audio_file):
audio = AudioSegment.from_file(audio_file)
return audio.duration_seconds
# Fonction pour convertir du texte en parole
def text_to_speech(text):
response = client.audio.speech.create(
model="tts-1",
voice=st.session_state.tts_voice,
input=text
)
# Sauvegarder l'audio dans un fichier temporaire
with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".mp3") as temp_audio:
response.stream_to_file(temp_audio.name)
# Lire le contenu du fichier audio
with open(temp_audio.name, "rb") as audio_file:
audio_bytes = audio_file.read()
# Lire la durée de l'audio en secondes
audio_duration = get_duration_pydub(temp_audio.name)
return audio_bytes, audio_duration
def concatenate_audio_files(audio_list):
# Créer un segment audio vide
final_audio = AudioSegment.empty()
# Charger les effets sonores
begin_sound = AudioSegment.from_mp3("sound-effects/voice-message-play-begin/voice-message-play-begin-1.mp3")
end_sound = AudioSegment.from_mp3("sound-effects/voice-message-play-ending/voice-message-play-ending-1.mp3")
# Silence de 5 secondes
silence = AudioSegment.silent(duration=5000) # 5000 ms = 5 secondes
for audio_bytes, _ in audio_list:
# Convertir les bytes en un segment audio
segment = AudioSegment.from_mp3(io.BytesIO(audio_bytes))
# Ajouter le son de début, le segment TTS, le son de fin, et le silence au final_audio
final_audio += begin_sound + segment + end_sound + silence
# Convertir le segment audio final en bytes
buffer = io.BytesIO()
final_audio.export(buffer, format="mp3")
return buffer.getvalue()
# Fonction pour traiter les messages de l'utilisateur et générer une réponse
def process_message(message,
operation_prompt="",
tts_enabled=False):
payload_content = f'{operation_prompt} :\n\"\"\"\n{message}\n\"\"\"'
st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": payload_content})
with st.chat_message("user"):
st.markdown(message)
with st.chat_message("assistant"):
message_placeholder = st.empty()
full_response = ""
for response in client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=st.session_state.messages,
stream=True,
temperature=0.1,
):
full_response += (response.choices[0].delta.content or "")
message_placeholder.markdown(full_response + "▌")
message_placeholder.markdown(full_response)
st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": full_response})
if tts_enabled:
tts_audio, tts_duration = text_to_speech(full_response)
return tts_audio, tts_duration
return None, None
#st.audio(tts_audio, format="audio/mp3", autoplay=True)
# Classe pour stocker les prompts système globaux
class GlobalSystemPrompts:
# Méthode pour récupérer le prompt système pour la fonctionnalité Linguascribe
def linguascribe():
SYSTEM_PROMPT = f"{lire_fichier('linguascribe.prompt')}"
return SYSTEM_PROMPT
# Variables globales pour les prompts
SYSTEM_PROMPT=""
OP_PROMPT=""
# Fonction pour configurer le mode de traduction
def set_mode_translation(from_lang, dest_lang):
global SYSTEM_PROMPT
global OP_PROMPT
SYSTEM_PROMPT=GlobalSystemPrompts.linguascribe()
OP_PROMPT = f"Translate({from_lang} to {dest_lang})"
# Liste des langues supportées par l'application
SUPPORTED_LANGUAGES=["Afrikaans", "Arabic", "Armenian", "Azerbaijani", "Belarusian", "Bosnian", "Bulgarian", "Catalan", "Chinese", "Croatian", "Czech", "Danish", "Dutch", "English", "Estonian", "Finnish", "French", "Galician", "German", "Greek", "Hebrew", "Hindi", "Hungarian", "Icelandic", "Indonesian", "Italian", "Japanese", "Kannada", "Kazakh", "Korean", "Latvian", "Lithuanian", "Macedonian", "Malay", "Marathi", "Maori", "Nepali", "Norwegian", "Persian", "Polish", "Portuguese", "Romanian", "Russian", "Serbian", "Slovak", "Slovenian", "Spanish", "Swahili", "Swedish", "Tagalog", "Tamil", "Thai", "Turkish", "Ukrainian", "Urdu", "Vietnamese", "Welsh"]
# Fonction pour convertir le nom d'une langue en code ISO 639-1
def convert_language_name_to_iso6391(language_data):
# Dictionnaire de correspondance entre les noms de langues et les codes ISO 639-1
language_to_iso = {
"Afrikaans": "af", "Arabic": "ar", "Armenian": "hy", "Azerbaijani": "az",
"Belarusian": "be", "Bosnian": "bs", "Bulgarian": "bg", "Catalan": "ca",
"Chinese": "zh", "Croatian": "hr", "Czech": "cs", "Danish": "da",
"Dutch": "nl", "English": "en", "Estonian": "et", "Finnish": "fi",
"French": "fr", "Galician": "gl", "German": "de", "Greek": "el",
"Hebrew": "he", "Hindi": "hi", "Hungarian": "hu", "Icelandic": "is",
"Indonesian": "id", "Italian": "it", "Japanese": "ja", "Kannada": "kn",
"Kazakh": "kk", "Korean": "ko", "Latvian": "lv", "Lithuanian": "lt",
"Macedonian": "mk", "Malay": "ms", "Marathi": "mr", "Maori": "mi",
"Nepali": "ne", "Norwegian": "no", "Persian": "fa", "Polish": "pl",
"Portuguese": "pt", "Romanian": "ro", "Russian": "ru", "Serbian": "sr",
"Slovak": "sk", "Slovenian": "sl", "Spanish": "es", "Swahili": "sw",
"Swedish": "sv", "Tagalog": "tl", "Tamil": "ta", "Thai": "th",
"Turkish": "tr", "Ukrainian": "uk", "Urdu": "ur", "Vietnamese": "vi",
"Welsh": "cy"
}
# Vérifier si language_data est un dictionnaire
if isinstance(language_data, dict):
language_name = language_data.get('language')
else:
language_name = language_data
# Retourne le code ISO 639-1 correspondant au nom de la langue
return language_to_iso.get(language_name, "en") # Par défaut, retourne 'en' si la langue n'est pas trouvée
# Fonction principale de l'application
def main():
st.title("------- DEMORRHA -------")
# Initialisation des variables d'état de la session
if "language_detected" not in st.session_state:
st.session_state["language_detected"] = None
if "process_mode" not in st.session_state:
st.session_state["process_mode"] = "translation"
if "target_language" not in st.session_state:
st.session_state.target_language = "en"
if "selected_languages" not in st.session_state:
st.session_state.selected_languages = [{"language": "English", "iso-639-1": "en"}]
if "enable_tts_for_input_from_text_field" not in st.session_state:
st.session_state["enable_tts_for_input_from_text_field"] = True
if "enable_tts_for_input_from_audio_record" not in st.session_state:
st.session_state["enable_tts_for_input_from_audio_record"] = True
def init_process_mode():
# Configuration du mode de traduction si nécessaire
if "translation" == st.session_state["process_mode"]:
set_mode_translation(from_lang=st.session_state.language_detected, dest_lang=st.session_state.target_language)
init_process_mode()
# Initialisation de l'historique des messages avec le prompt système
if "messages" not in st.session_state:
st.session_state.messages = []
# Vérifier si un message système existe déjà dans st.session_state.messages
if not any(message["role"] == "system" for message in st.session_state.messages):
st.session_state.messages.insert(0, {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT})
# Interface utilisateur pour le chat textuel
if user_input := st.chat_input("Entrez votre message ici:"):
# Traitement du message textuel de l'utilisateur
if None == st.session_state.language_detected:
st.session_state.language_detected = language_detection(input_text=user_input, temperature=0.01)
audio_list = []
for cursor_selected_lang in st.session_state.selected_languages:
st.session_state.target_language = cursor_selected_lang["iso-639-1"]
# Initialisation du mode de traitement pour la langue cible actuelle
init_process_mode()
# Traitement du message de l'utilisateur pour la langue cible actuelle
tts_audio, tts_duration = process_message(
user_input,
operation_prompt=f"{OP_PROMPT}",
tts_enabled=st.session_state.enable_tts_for_input_from_text_field
)
if tts_audio is not None:
audio_list.append((tts_audio, tts_duration))
if audio_list:
final_audio = concatenate_audio_files(audio_list)
st.audio(final_audio,
format="audio/mp3",
autoplay=True)
# #################################################################
# Affichage de l'historique des messages (sauf le message système)
for message in st.session_state.messages[1:]:
with st.chat_message(message["role"]):
st.markdown(message["content"])
with st.container(border=True):
# Interface utilisateur pour l'enregistrement audio
st.write("Ou enregistrez votre message audio :")
audio = audiorecorder(start_prompt="Cliquez pour enregistrer",
stop_prompt="Cliquez pour arrêter l'enregistrement",
pause_prompt="Cliquez pour mettre en pause",
show_visualizer=True,
key="vocal_chat_input"
)
# Traitement de l'entrée audio de l'utilisateur
if len(audio) > 0:
with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".wav") as temp_audio:
audio.export(temp_audio.name, format="wav")
transcription = transcribe_audio(temp_audio, language=st.session_state.language_detected)
os.unlink(temp_audio.name) # Supprimer le fichier temporaire
if None == st.session_state.language_detected:
st.session_state.language_detected = language_detection(input_text=transcription, temperature=0.01)
st.write(f"Langue détectée : {st.session_state.language_detected}")
st.write(f"Transcription : {transcription}")
audio_list = []
for cursor_selected_lang in st.session_state.selected_languages:
st.session_state.target_language = cursor_selected_lang["iso-639-1"]
# Initialisation du mode de traitement pour la langue cible actuelle
init_process_mode()
# Traitement du message de l'utilisateur pour la langue cible actuelle
tts_audio, tts_duration = process_message(
transcription,
operation_prompt=f"{OP_PROMPT}",
tts_enabled=st.session_state.enable_tts_for_input_from_audio_record
)
if tts_audio is not None:
audio_list.append((tts_audio, tts_duration))
if audio_list:
final_audio = concatenate_audio_files(audio_list)
st.audio(final_audio,
format="audio/mp3",
autoplay=True)
# Configuration de la barre latérale
with st.sidebar:
st.header("DEMORRHA - v1")
st.markdown("## À propos")
st.info("\n".join([
"Cette application utilise Streamlit et l'API d'OpenAI pour créer un chat interactif avec des modèles de langages avancés dans le but de fournir un outil permettant la communication entre les êtres humains.",
"Cet outil a pour objectif de montrer la voie dans un acte saint de la volonté de son auteur : ",
"Abattre les barrières linguistiques entre les hommes."
]))
#
def tts_voice_selection_change():
sound_effect = "sound-effects/setting-tts-voice-select.mp3"
# Jouer le son d'effet lors du changement de voix TTS
audio_file = open(sound_effect, "rb")
audio_bytes = audio_file.read()
with st.sidebar:
#st.markdown(
# f'<audio id=\"tts_voice_change_sound\" autoplay currentTime=\"0\" style=\"display:none\"><source src=\"data:audio/mp3;base64,{base64.b64encode(audio_bytes).decode()}\" type=\"audio/mp3\"></audio>',
# unsafe_allow_html=True
#)
st.audio(audio_bytes,
format="audio/mp3",
autoplay=True)
audio_file.close()
# Fonction de rappel pour le changement de(s) langue(s) de destination selectionnée(s)
def on_languages_change():
selected_language_names = st.session_state.language_selector
st.session_state.selected_languages = [
{"language": lang, "iso-639-1": convert_language_name_to_iso6391(lang)}
for lang in selected_language_names
]
with st.container(border=True):
# Conteneur pour la sélection de la langue
st.subheader("Sélection de la langue")
# Sélection multiple des langues de destination
st.multiselect(
label="Choisissez les langues de destination",
placeholder="Sélectionnez une a quatre langue(s)",
options=SUPPORTED_LANGUAGES,
default=["English"],
key="language_selector",
max_selections=4,
on_change=on_languages_change
)
with st.container(border=True):
st.subheader("Paramètres TTS")
st.selectbox(
"Choisissez la voix TTS",
options=["alloy", "echo", "fable", "onyx", "nova", "shimmer"],
index=3, # "onyx" est à l'index 3
key="tts_voice",
on_change=tts_voice_selection_change
)
st.checkbox(
"Activer TTS pour les entrées textuelles",
key="enable_tts_for_input_from_text_field"
)
st.checkbox(
"Activer TTS pour les entrées audio",
key="enable_tts_for_input_from_audio_record"
)
# Point d'entrée de l'application
if __name__ == "__main__":
main()
|