app.py

import gradio as gr
from transformers import FastSpeechForConditionalGeneration, Wav2Vec2Processor, AutoTokenizer, AutoModel

# تحميل نموذج SaudiBERT لتحليل النص
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("faisalq/SaudiBERT")
bert_model = AutoModel.from_pretrained("faisalq/SaudiBERT")

# تحميل نموذج FastSpeech
model = FastSpeechForConditionalGeneration.from_pretrained("facebook/fastspeech2-en-ljspeech")
processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("facebook/fastspeech2-en-ljspeech")

# دالة لتحليل النص باستخدام SaudiBERT
def analyze_text_with_bert(text):
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
    outputs = bert_model(**inputs)
    return outputs

# دالة تحويل النص إلى كلام
def tts(text):
    # تحليل النص قبل التحويل باستخدام SaudiBERT
    analyzed_text = analyze_text_with_bert(text)
    inputs = processor(text, return_tensors="pt")
    speech = model.generate(**inputs)
    return processor.decode(speech[0])

# واجهة Gradio
iface = gr.Interface(fn=tts, inputs="text", outputs="audio", title="Najdi TTS with SaudiBERT")
iface.launch()