# import os
# import time
# import json
# import gradio as gr
# import torch
# import torchaudio
# import numpy as np
# from denoiser.demucs import Demucs
# from pydub import AudioSegment
# modelpath = './denoiser/master64.th'
# def transcribe(file_upload, microphone):
# file = microphone if microphone is not None else file_upload
# model = Demucs(hidden=64)
# state_dict = torch.load(modelpath, map_location='cpu')
# model.load_state_dict(state_dict)
# demucs = model
# x, sr = torchaudio.load(file)
# out = demucs(x[None])[0]
# out = out / max(out.abs().max().item(), 1)
# torchaudio.save('enhanced.wav', out, sr)
# enhanced = AudioSegment.from_wav('enhanced.wav') # 只有去完噪的需要降 bitrate 再做語音識別
# enhanced.export('enhanced.wav', format="wav", bitrate="256k")
# return "enhanced.wav"
import os
import time
import json
import gradio as gr
import torch
import torchaudio
import numpy as np
from denoiser.demucs import Demucs
from pydub import AudioSegment
import soundfile as sf
import librosa
modelpath = './denoiser/master64.th'
def transcribe(file_upload, microphone):
file = microphone if microphone is not None else file_upload
# 新增音訊預處理 → 統一格式
def preprocess_audio(path):
data, sr = sf.read(path)
# 如果是雙聲道 → 轉單聲道
if len(data.shape) > 1:
data = data.mean(axis=1)
# 如果不是 16kHz → 重採樣
if sr != 16000:
data = librosa.resample(data, orig_sr=sr, target_sr=16000)
sr = 16000
# 儲存為 WAV 供模型使用
sf.write("enhanced.wav", data, sr)
return "enhanced.wav"
# 如果是 MP3，先轉成 WAV 再處理
if file.lower().endswith(".mp3"):
audio = AudioSegment.from_file(file)
audio = audio.set_frame_rate(16000).set_channels(1) # 轉單聲道 + 16kHz
audio.export("enhanced.wav", format="wav")
file = "enhanced.wav"
else:
file = preprocess_audio(file)
model = Demucs(hidden=64)
state_dict = torch.load(modelpath, map_location='cpu')
model.load_state_dict(state_dict)
demucs = model.eval()
x, sr = torchaudio.load(file)
x = x[0:1] # 強制取第一個聲道（確保是單聲道）
with torch.no_grad():
out = demucs(x[None])[0]
out = out / max(out.abs().max().item(), 1)
torchaudio.save('enhanced_final.wav', out, sr)
# 輸出 WAV 格式給前端播放
enhanced = AudioSegment.from_wav('enhanced_final.wav')
enhanced.export('enhanced_final.mp3', format="mp3", bitrate="256k")
return "enhanced_final.mp3" # 回傳 MP3 更省空間
demo = gr.Interface(
fn=transcribe,
inputs=[
gr.Audio(type="filepath", label="語音質檢原始音檔"),
],
outputs=gr.Audio(type="filepath", label="Output"),
title="語音質檢/噪音去除 (語音增強)
",
description="""
為了提升語音識別的效果，可以在識別前先進行噪音去除
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Real Time Speech Enhancement in the Waveform Domain (Interspeech 2020)""",
allow_flagging="never",
examples=[
["exampleAudio/15s_2020-03-27_sep1.wav"],
["exampleAudio/13s_2020-03-27_sep2.wav"],
["exampleAudio/30s_2020-04-23_sep1.wav"],
["exampleAudio/15s_2020-04-23_sep2.wav"],
],
)
interface.launch(debug=True, share=True)