File size: 1,030 Bytes
ed4d752 739b974 ed4d752 739b974 33e933f 739b974 33e933f 739b974 ed4d752 33e933f 739b974 33e933f 739b974 33e933f 739b974 ed4d752 739b974 ed4d752 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 |
import gradio as gr
from espnet2.bin.tts_inference import Text2Speech
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
# تحميل SaudiBERT لتحليل النص
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("faisalq/SaudiBERT")
model = AutoModel.from_pretrained("faisalq/SaudiBERT")
# تحميل نموذج FastSpeech2
tts = Text2Speech.from_pretrained("kan-bayashi/fastspeech2")
# دالة لتحليل النص باستخدام SaudiBERT
def analyze_text(text):
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
# يمكنك تعديل النص هنا استنادًا إلى التحليل
return text # إعادة النص للتحويل بعد التحليل
# دالة لتحويل النص إلى كلام
def tts_najdi(text):
processed_text = analyze_text(text)
speech = tts(processed_text)
return speech['wav']
# واجهة Gradio
iface = gr.Interface(fn=tts_najdi, inputs="text", outputs="audio", title="FastSpeech2 Najdi TTS Model with SaudiBERT")
iface.launch()
|