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app.py

@@ -0,0 +1,22 @@
+import streamlit as st
+from utlis import *
+
+from st_audiorec import st_audiorec
+
+st.title("Live Speech to Job Offer Generator")
+    
+    # Capture live audio
+wav_audio_data = st_audiorec()
+
+if wav_audio_data is not None:
+    # Convert audio to text
+    transcribed_text = audio_to_text(wav_audio_data)
+    st.markdown("_Transcribed Text:_", unsafe_allow_html=True)  # Italicize and center the label
+    st.markdown(f'<p style="text-align: center;">"{transcribed_text}"</p>', unsafe_allow_html=True)  # Center the transcribed text and keep it in quotes
+
+
+    if transcribed_text and st.button("Generate Job Offer"):
+        # Generate the job offer from the text
+        job_offer = call_ai_api(transcribed_text)
+        st.write("Generated Job Offer:")
+        st.write(job_offer)

requirmenets.txt

@@ -0,0 +1,5 @@
+SpeechRecognition
+wordcloud 
+matplotlib
+pydub
+google.generativeai

utlis.py

@@ -0,0 +1,55 @@
+import speech_recognition as sr
+from pydub import AudioSegment
+import os
+import google.generativeai as genai
+import os
+from langchain_cohere.llms import Cohere
+from io import BytesIO
+
+# Initialize the speech recognizer
+recognizer = sr.Recognizer()
+genai.configure(api_key="AIzaSyBvm81UbrcN3z7KFjlWxvbWGrD9r4K7dAU")
+
+def call_ai_api(input_text):
+    # Set up the model
+    prompt = f"""
+        Transforme le texte ci-dessous, qui est une transcription d'un enregistrement audio où un recruteur décrit un projet, en une description d'offre d'emploi complète et structurée. La description doit suivre le format ci-dessous :
+
+        1. Description de l'activité de l'entreprise :
+        2. Description du contexte du projet :
+        3. Objectifs et livrables identifiés :
+        4. Compétences fonctionnelles et techniques :
+
+        Texte :
+        "{input_text}"
+
+        La description d'offre d'emploi doit être détaillée et couvrir les points suivants :
+        - L'activité de l'entreprise et ses domaines d'expertise.
+        - Le contexte du projet et sa pertinence pour l'entreprise.
+        - Les objectifs spécifiques du projet et les livrables attendus.
+        - Les compétences techniques et fonctionnelles requises pour le poste, ainsi que les conditions de travail (par exemple, la possibilité de travail en remote et la rémunération)."""
+
+    # model = Cohere(cohere_api_key='pkIGBX2w2ybx28QS3UDdFKRauQFt2zQztUp0I8ZY')
+    # response = model.invoke(prompt)
+    # return  response
+    generation_config = {
+    "temperature": 1,
+    "top_p": 0.95,
+    "max_output_tokens": 5000000,
+    }
+    model = genai.GenerativeModel(model_name="gemini-1.0-pro-latest",
+                                generation_config=generation_config)
+    response = model.generate_content(prompt)
+    return response.text
+
+
+def audio_to_text(audio_data):
+    with sr.AudioFile(BytesIO(audio_data)) as source:
+        audio = recognizer.record(source)
+        try:
+            text = recognizer.recognize_google(audio,language='fr-FR')
+            return text
+        except sr.UnknownValueError:
+            return "Unable to understand the audio"
+        except sr.RequestError as e:
+            return f"Service error: {e}"