app.py

import subprocess
import gradio as gr
from TTS.api import TTS
import os
import time
import torch


tts = TTS("tts_models/multilingual/multi-dataset/xtts_v2", gpu=False)

output_folder = "output_audio"
os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)

def predict(prompt, speaker, agree, subfolder_name, file_name):
    if not agree:
        raise gr.Error("Veuillez accepter les conditions d'utilisation.")

    subfolder_name = subfolder_name.strip() or f"session_{int(time.time())}"
    session_folder = os.path.join(output_folder, subfolder_name)
    os.makedirs(session_folder, exist_ok=True)

    file_name = file_name.strip() or "output.wav"
    if not file_name.endswith(".wav"):
        file_name += ".wav"
    output_path = os.path.join(session_folder, file_name)

    speaker_wav_paths = [os.path.join("examples", f) for f in os.listdir("examples") if f.startswith(speaker) and f.endswith(".wav")]
    if not speaker_wav_paths:
        raise gr.Error(f"Aucun fichier audio trouvé pour le speaker : {speaker}")

    tts.tts_to_file(
        text=prompt,
        file_path=output_path,
        speaker_wav=speaker_wav_paths,
        language="fr"
    )

    return output_path

custom_css = """
.gradio-container {
    font-family: 'Roboto', sans-serif;
    background-color: #f7f9fc;
}
.gr-form {
    background-color: white;
    border-radius: 15px;
    padding: 30px;
    box-shadow: 0 8px 16px rgba(0, 0, 0, 0.1);
}
.gr-button {
    background-color: #4a90e2;
    border: none;
    color: white;
    font-weight: bold;
    transition: all 0.3s ease;
}
.gr-button:hover {
    background-color: #3a7bc8;
    transform: translateY(-2px);
}
.gr-input, .gr-dropdown {
    border: 1px solid #e0e0e0;
    border-radius: 8px;
    padding: 10px;
}
.gr-checkbox {
    margin-top: 10px;
}
.gr-form > div {
    margin-bottom: 20px;
}
"""

title = "🎙️ Synthèse Vocale XTTS"
description = """
<h3 style='text-align: center; margin-bottom: 1em;'>Bienvenue sur notre outil de synthèse vocale XTTS !</h3>
<p style='text-align: center;'>Générez une voix naturelle à partir de votre texte en français. Choisissez une voix, entrez votre texte, et écoutez le résultat !</p>
"""
article = """
<div style='margin: 20px auto; text-align: center; padding: 10px; background-color: #e8f0fe; border-radius: 10px;'>
<p>En utilisant cette démo, vous acceptez les <a href='https://coqui.ai/cpml' target='_blank' style='color: #4a90e2; text-decoration: none;'>conditions d'utilisation du modèle Coqui Public</a></p>
</div>
"""

available_speakers = list(set([f.split('_')[0] for f in os.listdir("examples") if f.endswith(".wav")]))

with gr.Blocks(css=custom_css) as demo:
    gr.Markdown(f"<h1 style='text-align: center; color: #4a90e2;'>{title}</h1>")
    gr.Markdown(description)
    
    with gr.Row():
        with gr.Column(scale=2):
            prompt = gr.Textbox(
                label="Texte pour la synthèse vocale",
                info="Une ou deux phrases à la fois sont préférables (max : 10)",
                placeholder="Bonjour ! Comment allez-vous aujourd'hui ?",
                lines=5
            )
        with gr.Column(scale=1):
            speaker = gr.Dropdown(
                label="Voix",
                choices=available_speakers,
                value=available_speakers[0] if available_speakers else None
            )
            agree = gr.Checkbox(
                label="J'accepte les conditions d'utilisation",
                value=False
            )
            subfolder_name = gr.Textbox(
                label="Nom du sous-dossier (facultatif)",
                placeholder="Nom du sous-dossier pour stocker l'audio"
            )
            file_name = gr.Textbox(
                label="Nom du fichier (facultatif)",
                placeholder="Nom du fichier audio généré"
            )
    
    generate_btn = gr.Button("Générer la voix", variant="primary")
    audio_output = gr.Audio(label="Audio généré")
    
    generate_btn.click(
        predict,
        inputs=[prompt, speaker, agree, subfolder_name, file_name],
        outputs=[audio_output]
    )
    
    gr.Markdown(article)

demo.launch(debug=True