Spaces:
Running
Running
File size: 4,653 Bytes
a91dac8 5df06b6 a91dac8 65dbc25 a91dac8 5df06b6 f7a4e72 5df06b6 f7a4e72 5df06b6 a91dac8 09eb8c9 a91dac8 65dbc25 a91dac8 65dbc25 |
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 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 |
import gradio as gr
from openai import OpenAI
import tempfile
# Hàm kiểm tra API key hợp lệ
def check_api_key(api_key):
try:
client = OpenAI(api_key=api_key)
# Thực hiện một yêu cầu thử nghiệm đơn giản đến API OpenAI để kiểm tra kết nối
client.models.list() # Gọi danh sách mô hình của OpenAI để kiểm tra kết nối
return True # Nếu không có lỗi, API key hợp lệ
except Exception as e:
print(f"Error: {e}")
return False # Nếu có lỗi, API key không hợp lệ
# Hàm TTS (Text to Speech)
def tts(text, model, voice, speed, api_key, audio_file=None):
# Kiểm tra tính hợp lệ của API key
if not api_key or api_key.strip() == "":
raise gr.Error('Please enter your OpenAI API Key')
# Kiểm tra tính hợp lệ của API key
if not check_api_key(api_key):
raise gr.Error('Invalid OpenAI API Key. Please enter a valid API key.')
try:
client = OpenAI(api_key=api_key)
# Nếu người dùng tải lên tệp âm thanh, sử dụng Whisper để chuyển thành văn bản
if audio_file:
audio_file = open(audio_file, 'rb')
transcript = client.audio.transcriptions.create(model='whisper-1', file=audio_file, response_format='text')
text = transcript['text'] # Lấy văn bản từ tệp âm thanh
# Tạo yêu cầu TTS với tốc độ điều chỉnh
response = client.audio.speech.create(
model=model,
voice=voice,
input=text,
speed=speed
)
except Exception as error:
print(str(error))
raise gr.Error("An error occurred while generating speech. Please check your API key and try again.")
# Lưu âm thanh vào tệp tạm thời
with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".mp3", delete=False) as temp_file:
temp_file.write(response.content)
temp_file_path = temp_file.name
return temp_file_path
# Hàm giao diện Gradio
def gradio_interface():
with gr.Blocks() as demo:
gr.Markdown("# <center> OpenAI Text-To-Speech with Speed Control </center>")
# Định dạng lại giao diện với hai cột
with gr.Row():
# Cột bên trái: Nhập Text, chọn Model, Voice, Speed và nút Generate
with gr.Column(scale=2): # Thêm `scale` để điều chỉnh kích thước cột
api_key = gr.Textbox(type='password', label='Enter your OpenAI API Key', placeholder='Enter your OpenAI API key')
# Cột cho Model và Voice Options cùng nằm trên một hàng ngang
with gr.Row():
model = gr.Dropdown(choices=['tts-1', 'tts-1-hd'], label='Model', value='tts-1', elem_id="model-dropdown", interactive=True)
voice = gr.Dropdown(
choices=[
'alloy', 'ash', 'coral', 'echo', 'fable', 'onyx', 'nova', 'sage', 'shimmer'
],
label='Voice Options',
value='alloy',
elem_id="voice-dropdown", interactive=True
)
speed = gr.Slider(minimum=0.5, maximum=2.0, step=0.1, label="Speed", value=1.0)
# Đặt Input Text vào hàng riêng biệt
with gr.Row(): # Tạo một hàng riêng biệt cho phần nhập Text
text = gr.Textbox(label="Input Text", placeholder="Enter your text here")
btn = gr.Button("Generate Speech")
# Cột bên phải: Upload audio và Speech Output
with gr.Column(scale=2): # Thêm `scale` để điều chỉnh kích thước cột
input_type = gr.Radio(["Text", "Audio"], label="Input Type", value="Text")
audio_file = gr.File(label="Upload Audio File")
output_audio = gr.Audio(label="Speech Output")
# Quy trình xử lý
def process_input(input_type, text, audio_file, api_key):
if input_type == "Text":
return tts(text, model.value, voice.value, speed.value, api_key)
elif input_type == "Audio":
return tts(None, model.value, voice.value, speed.value, api_key, audio_file.name)
# Thiết lập sự kiện cho việc nhấn nút
btn.click(fn=process_input, inputs=[input_type, text, audio_file, api_key], outputs=output_audio)
demo.launch()
if __name__ == "__main__":
gradio_interface()
|