JBHF commited on
Commit
845d0e9
1 Parent(s): c7b34fc

Create app-16-04-2024-14u00m-CET.py

Browse files
Files changed (1) hide show
  1. app-16-04-2024-14u00m-CET.py +310 -0
app-16-04-2024-14u00m-CET.py ADDED
@@ -0,0 +1,310 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ # JBHF/VERTAAL-APP-EAGLE-SHELTER/app.py - 16-04-2024, 14u00m CET (app-16-04-2024-14u00m-CET.py)
2
+ # WERKT AL: DE OPGENOMEN AUDIO MBV DEZE APP, audio.wav, HOEFT NIET PERSÉ GEPERSISTEERD TE WORDEN !!!!!!
3
+
4
+ # https://github.com/theevann/streamlit-audiorecorder
5
+ # An audio Recorder for streamlit
6
+ #
7
+ # Description
8
+ # Audio recorder component for streamlit.
9
+ # It creates a button to start the recording and takes three arguments:
10
+ # the start button text, the stop button text, and the pause button text.
11
+ # If the pause button text is not specified, the pause button is not displayed.
12
+ #
13
+ # Parameters
14
+ # The signature of the component is:
15
+ # audiorecorder(start_prompt="Start recording", stop_prompt="Stop recording", pause_prompt="", key=None):
16
+ # The prompt parameters are self-explanatory, and the optional key parameter is used internally by streamlit
17
+ # to properly distinguish multiple audiorecorders on the page.
18
+ #
19
+ # Return value
20
+ # The component's return value is a pydub AudioSegment.
21
+ #
22
+ # All AudioSegment methods are available, in particular you can:
23
+ # - Play the audio in the frontend with st.audio(audio.export().read())
24
+ # - Save the audio to a file with audio.export("audio.wav", format="wav")
25
+ # JB: Waarom zie ik in mijn HF Spaces omgeving de file "audio.wav" niet terug ?
26
+ # JB: 08-04-2024 - Mogelijk is caching al voldoende (anders file persistence)#
27
+ # Zie hiervoor:
28
+ #
29
+ # CACHING:
30
+ # ========
31
+ # STREAMLIT - Caching overview - Streamlit Docs - 07-04-2024 !!!!!
32
+ # https://docs.streamlit.io/develop/concepts/architecture/caching
33
+ #
34
+ # EVERNOTE :
35
+ # https://www.evernote.com/shard/s313/nl/41973486/31880952-8bd9-41ef-8047-ca844143e833/
36
+ # STREAMLIT - Caching overview - Streamlit Docs - 07-04-2024 !!!!!
37
+ #
38
+ # 08-04-2024
39
+ #
40
+ # EN
41
+ #
42
+ # PERSISTENCE:
43
+ # ============
44
+ # HF SPACES STREAMLIT APPS - GET PASSWORDS AND ACCESS TOKENS FROM HF ENVIRONMENT ! - PERSISTENT STORAGE ON HF SPACES ! - EAGLE SHELTER VERTAAL APP ETC ! - app.py · julien-c/persistent-data at main - 20-03-2024 !!!!! !!!!! !!!!!
45
+ # https://huggingface.co/spaces/julien-c/persistent-data/blob/main/app.py
46
+ #
47
+ # ——->
48
+ #
49
+ # DUPLICATED TO:
50
+ # https://huggingface.co/spaces/JBHF/persistent-data?logs=container
51
+ #
52
+ # EVERNOTE :
53
+ # https://www.evernote.com/shard/s313/nl/41973486/1b07098e-3376-4316-abb3-b3d0996ebf03/
54
+ # HF SPACES STREAMLIT APPS - GET PASSWORDS AND ACCESS TOKENS FROM HF ENVIRONMENT ! - PERSISTENT STORAGE ON HF SPACES ! - EAGLE SHELTER VERTAAL APP ETC ! - app.py · julien-c/persistent-data at main - 20-03-2024 !!!!! !!!!! !!!!!
55
+ #
56
+ # 08-04-2024
57
+ #
58
+
59
+ import os
60
+ import streamlit as st
61
+
62
+ ###########################################################################################################
63
+ # VERTALING
64
+ # DAADWERKELIJK MET MIC OPGENOMEN EN GETRANSCRIBEERD STUKJE OEKRAÍENSE TEKST TER TEST
65
+ # OM HIERONDER NAAR NEDERLANDS TE VERTALEN MBV LLM MIXTRAL-8x7b-GROQ! :
66
+ # text_to_transcribe:
67
+ # князем Данилом Романовичем біля Звенигорода і названий на честь його сина Лева Сьогодні Львів має площу 155 квадратних кілометрів з безліччю громадських будинків, кафе, магазинів
68
+ # ...
69
+
70
+ # TEXTS FROM UKRAIN TO TRANSLATE:
71
+ # 1 - Short text from https://youtu.be/1_vO60OkkrY?list=PLeeQI3aTmCn9Lu9mgSCmmc-KkGI95-Ie6 :
72
+ text_to_transcribe = """князем Данилом Романовичем біля Звенигорода і названий на честь його сина Лева Сьогодні Львів має площу 155 квадратних кілометрів з безліччю громадських будинків, кафе, магазинів"""
73
+ #
74
+ # 2 - complete, long text from https://youtu.be/1_vO60OkkrY?list=PLeeQI3aTmCn9Lu9mgSCmmc-KkGI95-Ie6 :
75
+ text_to_transcribe = """
76
+ Львів – одне з моїх найулюбленіших міст України. Я вже відвідувала це місто п’ять разів, але хочу повертатися туди знову і знову. Львів – це історична столиця Галичини і Західної України. Це великий культурний, політичний і релігійний центр України.
77
+ Львів був заснований у середині XIII ст. князем Данилом Романовичем біля Звенигорода і названий на честь його сина, Лева. Сьогодні Львів має площу 155 км. кв. Найбільш виразна частина Львова включає проспект Шевченка і Городецьку вулицю, з безліччю громадських будинків, готелів, кафе, магазинів і банків у стилі ХІХ-ХХ ст.
78
+ Львів – дивовижне місто, яке наскрізь просякнуте п’янким ароматом кави і шоколаду. Світ візит я починаю із серця Львова – Площа ринок, потім я підіймаюся на Ратушу. Я люблю відвідувати заклади, які стали візитівкою міста такі як: Копальня кави, Майстерня шоколаду, Гасова Лямпа, Дім Легенд. Львів — єдине в Україні місто, у якому збереглися архітектурні споруди часів Ренесансу. Найбільш яскравими прикладами цього стилю служать церква Успіння і каплиця Трьох Святих.
79
+ Основні пам'ятники міста — пам'ятник А. Міцкевичу, І. Франку, В. Стефанику, С. Бандері. Екскурсія середньовічними замками також не залишає нікого байдужим.
80
+ Неможливо передати словами всю красу і велич Львова, треба бачити це самостійно. Це старовинне місто, яке зачаровує своїми традиціями, красою та шармом.
81
+ """
82
+ st.write("text_to_transcribe: ", text_to_transcribe)
83
+
84
+ # Groq in Langchain
85
+ # Groq is even compatible with LangChain. To begin using Groq in LangChain, download the library:
86
+ # !pip install langchain-groq
87
+ # The above will install the Groq library for LangChain compatibility. Now let’s try it out in code:
88
+
89
+ # Import the necessary libraries.
90
+ from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
91
+ from langchain_groq import ChatGroq
92
+
93
+ groq_api_key = os.environ['GROQ_API_KEY']
94
+ # groq_api_key = "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" # os.environ['GROQ_API_KEY']
95
+ # groq_api_key = "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" # JB OK 24-03-2024
96
+ st.write("groq_api_key: ", groq_api_key)
97
+
98
+ # Initialize a ChatGroq object with a temperature of 0 and the "mixtral-8x7b-32768" model.
99
+ llm = ChatGroq(temperature=0, model_name="mixtral-8x7b-32768")
100
+ # The above code does the following:
101
+ # -Creates a new ChatGroq object named llm
102
+ # -Sets the temperature parameter to 0, indicating that the responses should be more predictable
103
+ # -Sets the model_name parameter to “mixtral-8x7b-32768“, specifying the language model to use
104
+
105
+ # Define the system message introducing the AI assistant's capabilities.
106
+ # system = "You are an expert Coding Assistant."
107
+ # system = "You are an expert translation Assistant, proficient in all languages."
108
+ system = """
109
+ You are an expert translation Assistant, proficient in all languages.
110
+ You only deliver the translation as output, nothing else. No comments or explanations.
111
+ """
112
+
113
+ # Define a placeholder for the user's input.
114
+ human = "{text}"
115
+
116
+ # Create a chat prompt consisting of the system and human messages.
117
+ prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("system", system), ("human", human)])
118
+
119
+ # Invoke the chat chain with the user's input.
120
+ chain = prompt | llm
121
+
122
+ # response = chain.invoke({"text": "Write a simple code to generate Fibonacci numbers in Rust?"}) # ORIGINAL
123
+ # response = chain.invoke({"text": "TRANSLATE THE FOLLOWING TEXT INTO ENGLISH" + text_to_transcribe}) # JB TRANSLATE TO ENGLISH
124
+ response = chain.invoke({"text": \
125
+ """Translate the following text into correct Dutch language
126
+ and do not use any other language for your response whatsover or you will get severly punished.
127
+ Do not translate names of places, towns and other geographical names.
128
+ Do not translate names of people.
129
+ Translate the text into correct, impeccable English, and then translate that English text into perfect Dutch in a second step.
130
+ """ + text_to_transcribe}) # JB TRANSLATE TO DUTCH
131
+
132
+
133
+ text_to_transcribe = response.content
134
+
135
+ response = chain.invoke({"text": \
136
+ """Translate the following text into correct Dutch language
137
+ and do not use any other language for your response whatsover or you will get severly punished.
138
+ Do not translate names of places, towns and other geographical names.
139
+ Do not translate names of people.
140
+ Translate the text into correct, impeccable perfect Dutch.
141
+ """ + text_to_transcribe}) # JB TRANSLATE TO DUTCH
142
+
143
+ # Print the Response.
144
+ # print(response.content)
145
+ st.write(response.content)
146
+
147
+ # - The code generates a Chat Prompt using the ChatPromptTemplate class.
148
+ # - The prompt comprises two messages: one from the “system” (the AI assistant) and one from the “human” (the user).
149
+ # - The system message presents the AI assistant as an expert Coding Assistant.
150
+ # - The human message serves as a placeholder for the user’s input.
151
+ # - The llm method invokes the llm chain to produce a response based on the provided Prompt and the user’s input.
152
+
153
+
154
+
155
+ ###########################################################################################################
156
+
157
+
158
+ ###########################################################################################################
159
+ #
160
+ # Installation:
161
+ # pip install streamlit-audiorecorder
162
+ # Note: This package uses ffmpeg, so it should be installed for this audiorecorder to work properly.
163
+ #
164
+ # On ubuntu/debian: sudo apt update && sudo apt install ffmpeg
165
+ # On mac: brew install ffmpeg
166
+
167
+ import streamlit as st
168
+ from audiorecorder import audiorecorder
169
+
170
+ st.title("Audio Recorder")
171
+ # audiorecorder(start_prompt="Start recording", stop_prompt="Stop recording", pause_prompt="", key=None):
172
+ audio = audiorecorder("Click to record", "Click to stop recording", "Click to pause recording")
173
+
174
+
175
+ # JB:
176
+ # https://docs.streamlit.io/develop/concepts/architecture/caching
177
+ # @st.cache_data
178
+ # @st.cache_resource # 👈 Add the caching decorator WERKT WEL,
179
+ # MAAR HOUDT DAN "audio.wav" FILE VAST BINNEN DE HUIDIGE SESSIE
180
+ # EN ALS JE DAN EEN NIEUWE OPNAME MAAKT, BLIJFT DE OUDE "audio.wav" BESTAAN
181
+ # EN WORDT DAN NIET MET DE NIEUWE OPNAME OVERSCHREVEN !
182
+ #@st.cache_resource # 👈 Add the caching decorator
183
+ def audio_export(audio_wav_file, format):
184
+ # audio.export("audio.wav", format="wav") # ORIGINAL
185
+ audio.export(audio_wav_file, format=format)
186
+
187
+ if len(audio) > 0:
188
+ # To play audio in frontend:
189
+ st.audio(audio.export().read())
190
+
191
+ # To save audio to a file, use pydub export method:
192
+ # https://docs.streamlit.io/develop/concepts/architecture/caching
193
+ # @st.cache_data
194
+ # @st.cache_data
195
+ # audio.export("audio.wav", format="wav") # ORIGINAL
196
+ audio_export("audio.wav", format="wav") # JB 08-04-2024
197
+
198
+ # To get audio properties, use pydub AudioSegment properties:
199
+ st.write(f"Frame rate: {audio.frame_rate}, Frame width: {audio.frame_width}, Duration: {audio.duration_seconds} seconds")
200
+
201
+
202
+ st.button("Rerun")
203
+ ###########################################################################################################
204
+
205
+
206
+ ###########################################################################################################
207
+ # TEST
208
+ # ZIE:
209
+ # infer_faster_whisper_large_v2 (CPU VERSIE !) 08-04-2024-COLAB-CPU-PYTHON3-tvscitechtalk.ipynb
210
+ # https://colab.research.google.com/drive/1EreiFx825oIrR2P43XSXjHXx01EWi6ZH#scrollTo=vuLjbPxexPDj&uniqifier=5
211
+
212
+ from faster_whisper import WhisperModel
213
+
214
+ model_size = "large-v2"
215
+
216
+ # Run on GPU with FP16
217
+ # model = WhisperModel(model_size, device="cuda", compute_type="float16") # ORIGINAL, DRAAIT OP COLAB T4 GPU OK
218
+
219
+ # TEST: Run on CPU
220
+ # model = WhisperModel(model_size, device="cpu", compute_type="float16") # JB, DRAAIT OP COLAB CPU OK ?
221
+ # ValueError: Requested float16 compute type, but the target device or backend do not support efficient float16 computation.
222
+ #
223
+ # st.write("Loading the WhisperModel: model = WhisperModel(model_size, device=\"cpu\")")
224
+ # model = WhisperModel(model_size, device="cpu") # , compute_type="float16") # JB, DRAAIT OP COLAB CPU OK: JA; HF SPACES STREAMLIT FREE TIER: JB OK !
225
+ # JB: Dit gebruikt mijn HF Token !
226
+ # st.write("Ready Loading the WhisperModel: model = WhisperModel(model_size, device=\"cpu\")")
227
+
228
+ st.write("Loading the WhisperModel: model = WhisperModel(model_size, device=\"cpu\", compute_type=\"int8\")")
229
+ model = WhisperModel(model_size, device="cpu", compute_type="int8") # , compute_type="float16") # JB
230
+ # JB: Dit gebruikt mijn HF Token !
231
+ # st.write("Ready Loading the WhisperModel: model = WhisperModel(model_size, device=\"cpu\")")
232
+ # LOADING OF model = WhisperModel(model_size, device="cpu") TAKES ABOUT 1 MINUTE ON HF SPACES STREAMLIT FREE TIER
233
+ #
234
+ st.write("Ready Loading the WhisperModel: model = WhisperModel(model_size, device=\"cpu\", compute_type=\"int8\")")
235
+ # LOADING OF model = WhisperModel(model_size, device=\"cpu\", compute_type=\"int8\") TAKES ABOUT 33 sec (Na RERUN 1 minute) ON HF SPACES STREAMLIT FREE TIER
236
+
237
+
238
+ # USING:
239
+ # model = WhisperModel(model_size, device="cpu", compute_type="int8") # JB
240
+ # segments, info = model.transcribe("sam_altman_lex_podcast_367.flac", beam_size=1)
241
+
242
+ # /content/Ukrainian podcast #10 Traveling to Lviv - Подорож до Льова. SLOW UKRAINIAN.mp3
243
+ # segments, info = model.transcribe("Ukrainian podcast #10 Traveling to Lviv - Подорож до Льова. SLOW UKRAINIAN.mp3", beam_size=1)
244
+ # TEST:
245
+ segments, info = model.transcribe("audio.wav", beam_size=1) # DIT WERKT: GEDURENDE DE SESSIE BLIJFT audio.wav FILE BESCHIKBAAR IN DEZE APP !!!!!
246
+
247
+
248
+ # print("Detected language '%s' with probability %f" % (info.language, info.language_probability))
249
+ st.write("Detected language '%s' with probability %f" % (info.language, info.language_probability))
250
+ st.write("")
251
+ st.write("info.all_language_probs : ", info.all_language_probs)
252
+ st.write("len(info.all_language_probs): ", len(info.all_language_probs))
253
+ # 99
254
+
255
+ st.write("")
256
+
257
+ st.write("info: ", info)
258
+
259
+ # Ukrainian podcast #10 Traveling to Lviv - Подорож до Льова. SLOW UKRAINIAN.mp3 :
260
+ st.write("info.duration: ", info.duration)
261
+ # 233.8249375
262
+ # time: 3.98 ms (started: 2024-03-15 10:55:15 +00:00)
263
+ # minutes = int(info.duration / 60)
264
+ # seconds = info.duration - minutes*60
265
+ minutes = int(info.duration / 60)
266
+ seconds = info.duration - minutes*60
267
+
268
+ st.write(minutes," minutes and ", seconds, " seconds")
269
+
270
+
271
+ text_to_transcribe = ""
272
+ for segment in segments:
273
+ # print("[%.2fs -> %.2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text))
274
+ st.write("[%.2fs -> %.2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text))
275
+ text_to_transcribe = text_to_transcribe + " " + segment.text
276
+
277
+ st.write("---------------------------------------------------------------------")
278
+
279
+ #text_to_transcribe = ""
280
+ #st.write("TOTAL TEXT TO TRANSCRIBE:")
281
+ #for segment in segments:
282
+ # st.write(segment.text)
283
+ # text_to_transcribe = text_to_transcribe + " " + segment
284
+ # # print(segment)
285
+
286
+ #st.write("text_to_transcribe: ", text_to_transcribe)
287
+ # DAADWERKELIJK MET MIC OPGENOMEN EN GETRANSCRIBEERD STUKJE OEKRAÍENSE TEKST TER TEST
288
+ # OM HIERONDER NAAR NEDERLANDS TE VERTALEN MBV LLM MIXTRAL-8x7b-GROQ! :
289
+ # text_to_transcribe:
290
+ # князем Данилом Романовичем біля Звенигорода і названий на честь його сина Лева Сьогодні Львів має площу 155 квадратних кілометрів з безліччю громадських будинків, кафе, магазинів
291
+
292
+ ###########################################################################################################
293
+ # VERTALEN NAAR NEDERLANDS VAN DE CONTENT IN text_to_transcribe:
294
+ # (PROBEER OOK EEN 2 STAPS VERTALING: EERST NAAR ENGELS,
295
+ # EN DAN DIE ENGELSE TEKST NAAR NEDERLANDS TE VERTALEN.
296
+ # DOEL: DE VERTALING VAN OEKRAÏENS (VIA ENGELS) NAAR NEDERLANDS TE VERBETEREB.)
297
+ response = chain.invoke({"text": \
298
+ """Translate the following text into correct Dutch language
299
+ and do not use any other language for your response whatsover or you will get severly punished.
300
+ Do not translate names of places, towns and other geographical names.
301
+ Do not translate names of people.
302
+ Only give the translation and not anything else!
303
+ No comments, no explanations, only give the translated text!
304
+ """ + text_to_transcribe}) # JB TRANSLATE TO DUTCH
305
+
306
+ # Print the Response.
307
+ # print(response.content)
308
+ st.write("ORIGINELE TEKST : ", text_to_transcribe)
309
+ st.write("NEDERLANDSE VERTALING HIERVAN: ", response.content)
310
+