import gradio as gr import tempfile from TTS.utils.synthesizer import Synthesizer from huggingface_hub import hf_hub_download # Repositório do modelo no Hugging Face Hub REPO_ID = "mbarnig/lb-de-fr-en-pt-coqui-vits-tts" # Configurações da interface my_title = "🇵🇹 Sintetizador de Fala em Português com Coqui TTS" my_description = """ Um sintetizador de fala em português baseado no modelo YourTTS da Coqui.ai. Insira o texto e gere o áudio com a voz desejada (masculina ou feminina)! """ # Texto de exemplo com o máximo de tokens (500 tokens) max_tokens_text = """ O vento norte e o Sol discutiam quem era o mais forte, quando surgiu um viajante envolvido numa capa. O vento começou a soprar com toda a força, mas quanto mais soprava, mais o viajante se enrolava em sua capa. Então, o Sol começou a brilhar suavemente, e o viajante, sentindo o calor, logo tirou a capa. Assim, o Sol provou que o calor e a gentileza são mais eficazes do que a força bruta. Esta história nos ensina que, muitas vezes, a delicadeza e a paciência são mais poderosas do que a agressividade. """ # Vozes disponíveis para português TTS_VOICES = [ "Ed", # Voz masculina "Linda" # Voz feminina ] # Função para sintetizar a fala def tts(text: str, speaker_idx: str): # Baixar os arquivos do modelo best_model_path = hf_hub_download(repo_id=REPO_ID, filename="best_model.pth") config_path = hf_hub_download(repo_id=REPO_ID, filename="config.json") speakers_path = hf_hub_download(repo_id=REPO_ID, filename="speakers.pth") languages_path = hf_hub_download(repo_id=REPO_ID, filename="language_ids.json") speaker_encoder_model_path = hf_hub_download(repo_id=REPO_ID, filename="model_se.pth") speaker_encoder_config_path = hf_hub_download(repo_id=REPO_ID, filename="config_se.json") # Inicializar o sintetizador synthesizer = Synthesizer( best_model_path, config_path, speakers_path, languages_path, None, None, speaker_encoder_model_path, speaker_encoder_config_path, False ) # Gerar o áudio wavs = synthesizer.tts(text, speaker_idx, "Português") # Idioma fixo: Português # Salvar o áudio em um arquivo temporário with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".wav", delete=False) as fp: synthesizer.save_wav(wavs, fp) audio_path = fp.name # Caminho do arquivo gerado return audio_path, audio_path # Retorna o caminho como áudio e arquivo # Criar a interface Gradio with gr.Blocks(title=my_title, css=".gradio-container {max-width: 900px; margin: auto;}") as demo: gr.Markdown(f"

{my_title}

") gr.Markdown(my_description) with gr.Row(): with gr.Column(scale=1): text_input = gr.Textbox( lines=10, label="Texto em Português", placeholder="Insira o texto aqui... (máximo de 500 tokens)" ) voice_selector = gr.Radio( label="Voz", choices=TTS_VOICES, value="Ed" ) submit_button = gr.Button("Gerar Áudio", variant="primary") with gr.Column(scale=1): audio_output = gr.Audio(type="filepath", label="Áudio Gerado") download_button = gr.File(label="Baixar Áudio") gr.Markdown("
") gr.Markdown("""

Guia do Usuário:

""") # Ação do botão submit_button.click( fn=tts, inputs=[text_input, voice_selector], outputs=[audio_output, download_button] ) # Iniciar a interface demo.launch()