app.py

import os
import gradio as gr
import whisper
from transformers import MarianMTModel, MarianTokenizer
import torch
from TTS.api import TTS

# تهيئة النماذج
DEVICE = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
whisper_model = whisper.load_model("base")

# قاموس للغات المدعومة
SUPPORTED_LANGUAGES = {
    "ar": "العربية",
    "en": "English",
    "fr": "Français",
    "es": "Español"
}

# قاموس لنماذج الترجمة
TRANSLATION_MODELS = {
    "ar-en": "Helsinki-NLP/opus-mt-ar-en",
    "en-ar": "Helsinki-NLP/opus-mt-en-ar",
    "fr-en": "Helsinki-NLP/opus-mt-fr-en",
    "en-fr": "Helsinki-NLP/opus-mt-en-fr",
    "es-en": "Helsinki-NLP/opus-mt-es-en",
    "en-es": "Helsinki-NLP/opus-mt-en-es"
}

def transcribe_audio(audio_file, source_lang):
    """تحويل الصوت إلى نص باستخدام Whisper"""
    try:
        result = whisper_model.transcribe(audio_file, language=source_lang)
        return result["text"]
    except Exception as e:
        return f"خطأ في التحويل: {str(e)}"

def translate_text(text, source_lang, target_lang):
    """ترجمة النص بين اللغات"""
    if source_lang == target_lang:
        return text
    
    model_key = f"{source_lang}-en" if source_lang != "en" else f"en-{target_lang}"
    try:
        model_name = TRANSLATION_MODELS[model_key]
        model = MarianMTModel.from_pretrained(model_name)
        tokenizer = MarianTokenizer.from_pretrained(model_name)
        
        inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True)
        translated = model.generate(**inputs)
        result = tokenizer.decode(translated[0], skip_special_tokens=True)
        
        # إذا كانت اللغة المصدر ليست الإنجليزية والهدف ليس الإنجليزية
        if source_lang != "en" and target_lang != "en":
            # ترجمة إضافية من الإنجليزية إلى اللغة الهدف
            model_name = TRANSLATION_MODELS[f"en-{target_lang}"]
            model = MarianMTModel.from_pretrained(model_name)
            tokenizer = MarianTokenizer.from_pretrained(model_name)
            
            inputs = tokenizer(result, return_tensors="pt", padding=True)
            translated = model.generate(**inputs)
            result = tokenizer.decode(translated[0], skip_special_tokens=True)
        
        return result
    except Exception as e:
        return f"خطأ في الترجمة: {str(e)}"

def text_to_speech(text, target_lang, gender, style):
    """تحويل النص إلى صوت"""
    try:
        # اختيار النموذج المناسب بناءً على اللغة والجنس
        tts = TTS(model_name="tts_models/multilingual/multi-dataset/your_tts", progress_bar=False)
        
        # تعيين معرف المتحدث والنمط
        speaker_id = "female" if gender == "أنثى" else "male"
        speed = 1.0 if style == "عادي" else 1.3 if style == "سريع" else 0.8
        
        output_path = "output.wav"
        tts.tts_to_file(text=text, speaker=speaker_id, speed=speed, file_path=output_path)
        
        return output_path
    except Exception as e:
        return f"خطأ في تحويل النص إلى صوت: {str(e)}"

# إنشاء واجهة Gradio
with gr.Blocks(title="معالج الصوت والترجمة", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
    gr.Markdown("# معالج الصوت والترجمة متعدد اللغات")
    
    with gr.Tab("تحويل الصوت إلى نص"):
        with gr.Row():
            audio_input = gr.Audio(type="filepath", label="الملف الصوتي")
            source_lang = gr.Dropdown(choices=list(SUPPORTED_LANGUAGES.keys()), 
                                    value="ar", 
                                    label="لغة الملف الصوتي")
        
        transcribe_btn = gr.Button("تحويل إلى نص")
        transcribed_text = gr.Textbox(label="النص المستخرج", lines=5)
        
        transcribe_btn.click(
            fn=transcribe_audio,
            inputs=[audio_input, source_lang],
            outputs=transcribed_text
        )
    
    with gr.Tab("ترجمة النص"):
        with gr.Row():
            input_text = gr.Textbox(label="النص المراد ترجمته", lines=5)
            translated_text = gr.Textbox(label="النص المترجم", lines=5)
        
        with gr.Row():
            trans_source_lang = gr.Dropdown(choices=list(SUPPORTED_LANGUAGES.keys()),
                                          value="ar",
                                          label="اللغة المصدر")
            trans_target_lang = gr.Dropdown(choices=list(SUPPORTED_LANGUAGES.keys()),
                                          value="en",
                                          label="اللغة الهدف")
        
        translate_btn = gr.Button("ترجمة")
        
        translate_btn.click(
            fn=translate_text,
            inputs=[input_text, trans_source_lang, trans_target_lang],
            outputs=translated_text
        )
    
    with gr.Tab("تحويل النص إلى صوت"):
        with gr.Row():
            tts_text = gr.Textbox(label="النص المراد تحويله إلى صوت", lines=5)
            tts_output = gr.Audio(label="الصوت الناتج")
        
        with gr.Row():
            tts_lang = gr.Dropdown(choices=list(SUPPORTED_LANGUAGES.keys()),
                                 value="ar",
                                 label="لغة النص")
            tts_gender = gr.Radio(choices=["ذكر", "أنثى"],
                                value="ذكر",
                                label="جنس المتحدث")
            tts_style = gr.Radio(choices=["سريع", "عادي", "تعليق صوتي"],
                               value="عادي",
                               label="نمط الإلقاء")
        
        tts_btn = gr.Button("تحويل إلى صوت")
        
        tts_btn.click(
            fn=text_to_speech,
            inputs=[tts_text, tts_lang, tts_gender, tts_style],
            outputs=tts_output
        )

# تشغيل التطبيق
demo.launch()