import gradio as gr
from transformers import pipeline
import numpy as np

# Cargar tu modelo personalizado
transcriber = pipeline("automatic-speech-recognition", model="openai/whisper-large-v3-turbo")

def transcribe(audio):
    sr, y = audio
    
    # Convertir a mono si es estéreo
    if y.ndim > 1:
        y = y.mean(axis=1)
        
    y = y.astype(np.float32)
    y /= np.max(np.abs(y))

    return transcriber({"sampling_rate": sr, "raw": y})["text"]  

# Crear la interfaz de Gradio
demo = gr.Interface(
    fn=transcribe,
    inputs=gr.Audio(),
    outputs="text",
    title="Balidea - Demo de Reconocimiento Automático de Voz en Euskera",
    description="""
    Bienvenido a la demo de nuestro sistema de reconocimiento de voz. Este sistema se basa en el entrenamiento de nuestros propios modelos, 
    optimizados para transcribir audio de manera precisa en entornos multilingües. 
    Para comenzar, simplemente graba tu voz utilizando el botón de micrófono y presiona 'Submit' para ver la transcripción.
    """,
    theme="default"  # También puedes probar otros temas o ajustar estilos
)

# Lanzar la demo en localhost
demo.launch()  # Esto abrirá una pestaña en tu navegador con la demo