Token

app.py

@@ -7,6 +7,8 @@ from transformers import pipeline
 import torchaudio
 from pyannote.audio import Pipeline
 
+hf_token = os.getenv("diarizationToken")
+
 # Charger le modèle de reconnaissance vocale
 print("Chargement du modèle Wav2Vec2...")
 stt_pipeline = pipeline("automatic-speech-recognition", model="boumehdi/wav2vec2-large-xlsr-moroccan-darija")
@@ -14,7 +16,7 @@ print("Modèle chargé avec succès !")
 
 # Charger le pipeline de diarisation (détection des speakers)
 print("Chargement du modèle de diarisation...")
-diarization_pipeline = Pipeline.from_pretrained("pyannote/speaker-diarization", use_auth_token="YOUR_HF_TOKEN")
+diarization_pipeline = Pipeline.from_pretrained("pyannote/speaker-diarization", use_auth_token=hf_token)
 print("Modèle de diarisation chargé !")
 
 def reduce_noise(audio, sr):