Update app.py

app.py

@@ -18,17 +18,17 @@ transcriber = pipeline("automatic-speech-recognition", model="tarteel-ai/whisper
 # Initialisation du traducteur
 translator = Translator()
 
-def transcribe_and_translate(audio):
-    sr, y = audio
-    y = y.astype(np.float32)
-    y /= np.max(np.abs(y))
+# def transcribe_and_translate(audio):
+#     sr, y = audio
+#     y = y.astype(np.float32)
+#     y /= np.max(np.abs(y))
 
-    # Transcription du texte
-    transcription = transcriber({"sampling_rate": sr, "raw": y})["text"]
-    time.sleep(2)
-    # Traduction du texte transcrit
-    translation = translator.translate(transcription, src='ar', dest='fr').text
-    return transcription, translation
+#     # Transcription du texte
+#     transcription = transcriber({"sampling_rate": sr, "raw": y})["text"]
+#     time.sleep(2)
+#     # Traduction du texte transcrit
+#     translation = translator.translate(transcription, src='ar', dest='fr').text
+#     return transcription, translation
 
 # # Création de l'interface Gradio
 # demo = gr.Interface(
@@ -46,6 +46,21 @@ def transcribe_and_translate(audio):
 # demo.launch(show_error=True, share=True)
 
 
+def transcribe(audio):
+    sr, y = audio
+    y = y.astype(np.float32)
+    y /= np.max(np.abs(y))
+
+    # Transcription du texte
+    transcription = transcriber({"sampling_rate": sr, "raw": y})["text"]
+    return transcription
+
+def translate(transcription):
+    # Traduction du texte transcrit
+    translation = translator.translate(transcription, src='ar', dest='fr').text
+    return translation
+
+
 # Création de l'interface Gradio
 audio_input = gr.Audio(sources=["microphone"], label="Enregistrement Audio")
 transcription_output = gr.Textbox(label="Texte en Arabe")