import torch
import gradio as gr
import whisper
import os
# 確保 Whisper 模塊被正確加載
print("Whisper module contents:", dir(whisper))
# 加載 Whisper 模型
model = whisper.load_model("large-v2", device="cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
def transcribe(audio_file):
audio_path = audio_file
result = model.transcribe(audio_path)
text = result["text"]
base_name = os.path.splitext(os.path.basename(audio_path))[0]
transcript_file_path = f"txt/{base_name}_transcript.txt"
os.makedirs("txt", exist_ok=True)
with open(transcript_file_path, "w") as file:
file.write(text)
return text, transcript_file_path
TITLE = """ASR 語音語料辨識修正工具
"""
SUBTITLE = """"""
LINKS = """
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"""
with gr.Blocks(css=".container { max-width: 800px; margin: auto; } .gradio-app { background-color: #f0f0f0; } button { background-color: #4CAF50; color: white; }") as demo:
gr.HTML(TITLE)
gr.HTML(SUBTITLE)
gr.HTML(LINKS)
with gr.Row():
# 修改了 Audio 組件的宣告方式
audio_input = gr.Audio(label="上載你的音頻", type="filepath")
submit_button = gr.Button("語音識別")
output_text = gr.TextArea(label="識別結果")
download_link = gr.File(label="下載轉錄文件")
submit_button.click(fn=transcribe, inputs=audio_input, outputs=[output_text, download_link])
demo.launch()