Create app.py

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+import gradio as gr
+from transformers import pipeline
+import numpy as np
+import httpcore
+from googletrans import Translator
+
+# Correctif pour httpcore
+setattr(httpcore, 'SyncHTTPTransport', object)
+
+# Initialisation du modèle de transcription
+transcriber = pipeline("automatic-speech-recognition", model="jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-arabic")
+# Initialisation du traducteur
+translator = Translator()
+
+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"]
+    # Traduction du texte transcrit
+    translation = translator.translate(transcription, src='ar', dest='fr').text
+    return transcription, translation
+
+# Création de l'interface Gradio
+demo = gr.Interface(
+    fn=transcribe_and_translate,
+    inputs=gr.Audio(sources=["microphone"], label="Enregistrement Audio"),
+    outputs=[
+        gr.Textbox(label="Texte en Arabe"),
+        gr.Textbox(label="Traduction en Français")
+    ],
+    title="S2T-MT: Transcription automatiques de l'Arabe et traduction en Français by PSW",
+    description="Utilisez le microphone pour parler en arabe, puis appuyez sur le bouton stop et Submit pour voir la transcription et la traduction."
+)
+
+# Lancement de l'application Gradio
+demo.launch(show_error=True, share=True)