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app.py

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+from transformers import pipeline
+import torch
+import gradio as gr
+
+# Identifiant du modèle sur Hugging Face
+model_id = "ilyes25/wav2vec2-large-mms-1b-DZ"
+
+# Détermine le device (GPU si disponible, sinon CPU)
+device = 0 if torch.cuda.is_available() else -1
+torch_dtype = torch.float16 if torch.cuda.is_available() else torch.float32
+
+# Création du pipeline pour l'ASR
+pipe = pipeline(
+    task="automatic-speech-recognition",
+    model=model_id,
+    device=device,
+    torch_dtype=torch_dtype,
+    framework="pt"
+)
+
+LANGUAGES = {
+    "Kabyle": "kab",
+    "Arabe": "ar",
+    "Français": "fr"
+}
+
+def transcribe_audio(audio_path, lang_name):
+    lang = LANGUAGES[lang_name]
+    pipe.model.load_adapter(lang)
+    pipe.tokenizer.set_target_lang(lang)
+    result = pipe(audio_path)
+    return result["text"].replace("</s>", "").replace("<s>", "").strip()
+
+# Interface Gradio avec deux onglets (microphone et upload)
+with gr.Blocks() as app:
+    gr.Markdown("## Transcription Speech-to-Text avec sélection de langue")
+    with gr.Tabs():
+        with gr.TabItem("Utiliser le Microphone"):
+            mic_input = gr.Audio(sources="microphone", type="filepath", label="Enregistrez votre audio")
+            lang_dropdown = gr.Dropdown(choices=list(LANGUAGES.keys()), label="Langue", value="Kabyle")
+            mic_output = gr.Textbox(label="Transcription")
+            mic_button = gr.Button("Transcrire")
+            mic_button.click(transcribe_audio, inputs=[mic_input, lang_dropdown], outputs=mic_output)
+        
+        with gr.TabItem("Téléverser un Fichier Audio"):
+            file_input = gr.Audio(sources="upload", type="filepath", label="Téléversez votre audio")
+            lang_dropdown_file = gr.Dropdown(choices=list(LANGUAGES.keys()), label="Langue", value="Kabyle")
+            file_output = gr.Textbox(label="Transcription")
+            file_button = gr.Button("Transcrire")
+            file_button.click(transcribe_audio, inputs=[file_input, lang_dropdown_file], outputs=file_output)
+
+if __name__ == "__main__":
+    app.launch()