Create app.py

app.py

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+import streamlit as st
+import whisper
+import tempfile
+import os
+
+# Configurer l'interface Streamlit
+st.title("🔊 Transcription Audio avec Whisper Large")
+st.write("Upload un fichier audio et laisse Whisper Large faire le travail !")
+
+# Charger le modèle Whisper Large
+@st.cache_resource
+def load_model():
+    return whisper.load_model("large")
+
+model = load_model()
+
+# Upload d'un fichier audio
+uploaded_file = st.file_uploader("Upload un fichier audio", type=["mp3", "wav", "m4a"])
+
+if uploaded_file is not None:
+    # Sauvegarder temporairement l'audio
+    with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".wav") as temp_audio:
+        temp_audio.write(uploaded_file.read())
+        temp_audio_path = temp_audio.name
+
+    # Transcrire l'audio
+    st.write("📄 **Transcription en cours...**")
+    result = model.transcribe(temp_audio_path, language="fr")
+    
+    # Afficher le texte transcrit
+    st.subheader("📝 Transcription :")
+    st.text_area("", result["text"], height=200)
+
+    # Supprimer le fichier temporaire après l'affichage
+    os.remove(temp_audio_path)