app.py

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)
    # تحليل النص (يمكنك إجراء تحسينات هنا)
    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()